Macrocognition in Teams pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Letsky, Michael P. (EDT)/ Warner, Norman W. (EDT)/ Fiore, Stephen M., Ph.d. (EDT)/ Smith, C. A. P. (

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2008-9

价格:$ 139.56

装帧:

isbn号码:9780754673255

丛书系列:

图书标签:

宏认知
团队合作
决策制定
认知过程
人机交互
复杂系统
情境感知
集体智慧
危机管理
协作

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具体描述

Military problems are becoming more complex, requiring teams to address problems rather than relying solely on individuals. In addition, problems are addressed at an international level, requiring agile coalition team collaboration. This team collaboration involves many operational tasks such as team decision-making or course of action selection, developing shared understanding and intelligence analysis. Teams must perform these operational tasks under various situational demands including severe time pressure, information and knowledge uncertainty, large amounts of dynamic information and across different team characteristics.Recent research in this area has focused on various aspects of human collaborative decision-making and the underlying cognitive processes while describing those processes at different levels of detail. Describing these cognitive processes at different levels of granularity has made it difficult to discuss and compare research results. Therefore the theoretical construct of 'macrocognition in teams' was developed to facilitate cognitive research in team collaboration, which will enable a common level of granularity when defining, measuring and discussing the cognitive processes in team collaboration. Macrocognition is defined as both the internalized and externalized mental processes employed by team members in complex, one-of-a-kind, collaborative problem solving."Macrocognition in Teams" provides readers with a greater understanding of the macrocognitive processes which support collaborative team activity, showcasing current research, theories, methodologies and tools. It will be of direct relevance to academics, researchers and practitioners interested in group/team interaction, performance, development and training.

好的，这是一份关于一本假想图书的详细简介，书名暂定为《群智涌现：深度学习模型在复杂决策中的新范式》。 --- 《群智涌现：深度学习模型在复杂决策中的新范式》作者： [此处留空，或填写虚构作者名] 出版社： [此处留空，或填写虚构出版社名] 出版年份： [此处留空，或填写虚构年份] 图书简介在信息爆炸与系统复杂性日益增高的当代，人类对如何高效、可靠地处理海量数据并作出卓越决策的需求达到了前所未有的高度。《群智涌现：深度学习模型在复杂决策中的新范式》一书，并非探讨团队协作的心理学或组织行为学，而是将视角完全转向计算科学、人工智能与认知工程的前沿交汇点。本书深入剖析了如何利用先进的深度学习架构，模拟、增强乃至超越传统意义上的“群体智慧”（Collective Intelligence），构建出能够解决高度非结构化、动态变化的复杂决策问题的智能系统。第一部分：复杂决策环境的重构与挑战本书首先对“复杂决策”进行了严格的界定，区别于常规的优化问题，复杂决策环境通常具备以下特征：高维度输入、非线性和潜变量关系、信息不对称、反馈延迟性以及内在的不确定性。我们审视了金融市场预测、全球供应链优化、气候模型模拟以及大规模基础设施管理等典型场景。传统基于专家系统或早期机器学习方法的局限性在于其对先验知识的过度依赖和对“黑天鹅事件”的脆弱性。本书系统梳理了这些局限，并提出构建“适应性智能体网络”作为解决方案的基础。我们引入了“动态信息熵”的概念，用以量化决策环境的混乱程度，并以此为基准，评估不同决策模型的鲁棒性。第二部分：深度学习架构的演进与迁移本卷是本书的核心技术部分。我们不再将深度学习模型视为单一的预测工具，而是将其视为具备特定“认知倾向”的计算单元。重点介绍了以下几种关键架构及其在复杂决策中的应用： 1. 图神经网络（GNNs）在关系推理中的应用：强调如何利用GNNs捕捉决策要素之间复杂的、多层次的依赖关系。不同于传统的特征工程，GNNs能够自动从拓扑结构中学习到信息的传播路径和影响力权重，这对于理解金融网络中的风险传染或社会网络中的观点极化至关重要。我们详细阐述了自注意力机制在动态图结构上的改进模型——“时序图注意力网络”（TGAT），以处理随时间演变的复杂关系。 2. 强化学习（RL）在序列决策优化中的范式转变：聚焦于多智能体强化学习（MARL）的最新进展。本书批判性地评估了传统的Q学习和策略梯度方法在面对非平稳环境时的性能衰减问题。核心内容在于“去中心化执行与中心化训练”（CTDE）范式的深度解析，展示了如何通过共享的价值函数估计来协调具有局部观察的智能体，从而在博弈论框架下实现全局最优策略的涌现。 3. 生成对抗网络（GANs）在模拟与压力测试中的作用： GANs在此处被定位为“决策情境的创造者”。我们展示了如何利用条件GANs生成高度逼真、但统计特征与历史数据存在微妙偏差的“合成世界”，用以对决策模型进行极端压力测试，从而预见并量化系统性风险。第三部分：从分布式计算到“认知融合” 本书的突破性贡献在于探讨了如何将这些异构的深度学习模型有效地“编织”在一起，形成一个能够自主迭代和优化的决策集群。我们提出了“认知融合框架”（Cognitive Fusion Framework, CFF）。 CFF的核心在于一个高阶的元控制器，它不直接参与具体决策，而是通过评估底层模型的“不确定性得分”和“意见分歧度”来动态分配计算资源和信任权重。当模型间的意见高度一致时，系统进入快速执行模式；当出现显著分歧时，元控制器会激活特定的“解释性模块”或“探索性算法”来寻求新的信息或重新评估模型假设。我们详细介绍了“贝叶斯模型平均”（BMA）在深度学习集成中的具体实现，特别是如何结合蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）来提供可靠的预测区间，这对于需要向人类决策者报告置信度的关键应用场景至关重要。第四部分：伦理、可解释性与系统鲁棒性在技术讨论之外，本书也严肃地探讨了构建高度自主决策系统所带来的挑战。我们区分了模型的可解释性（Model Interpretability）与决策的可解释性（Decision Explainability）。重点分析了后一种，即当一个由数十个复杂模型构成的集群作出决策时，如何构建可追踪、可审计的决策路径。本书提出了一种基于“反事实路径追踪”的解释方法，用以识别在特定决策中，哪个计算单元（而非哪个特征）起到了决定性作用。此外，书中还涉及了对抗性攻击对决策系统鲁棒性的威胁，并介绍了“防御性蒸馏”和“随机化输入编码”等技术，以增强这些高级智能体在恶意环境中的生存能力。总结《群智涌现：深度学习模型在复杂决策中的新范式》是一部面向高级研究人员、数据科学家和系统架构师的深度专著。它超越了对单一算法性能的简单比较，旨在提供一个全面的、面向工程实践的蓝图，指导读者如何利用现代深度学习工具构建出具有强大适应性、能够自我校准、并在极端复杂性中涌现出高可靠性决策的计算实体。本书强调，未来的决策优势将属于那些能够有效整合异构智能体、并管理其内部“群体认知”的系统。 ---