STS视阈中的产业群 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国科学技术出版社

作者:郭淑芬

出品人:

页数:224 页

译者:

出版时间:2005年03月

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787504640147

丛书系列:

图书标签:

• STS
• 产业群
• 科技创新
• 区域发展
• 产业政策
• 创新生态
• 知识溢出
• 技术转移
• 经济地理
• 集群理论

好的，以下是一本关于人工智能在生物医学领域应用的书籍简介，字数控制在1500字左右： --- 书名：《智械之翼：人工智能驱动的生物医学前沿探索》 内容简介 在二十一世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说的专属概念，而是深刻重塑各个行业的关键驱动力。特别是在生物医学领域，AI正以前所未有的速度和深度，开启一场革命性的范式转变。本书《智械之翼：人工智能驱动的生物医学前沿探索》，旨在全面、深入地剖析人工智能技术在现代生命科学研究、疾病诊断、个性化治疗以及药物研发等核心环节中的最新进展、挑战与未来图景。 本书并非着眼于宏观的产业结构或经济视角，而是聚焦于技术内核与临床应用的交汇点。它是一部面向科研工作者、临床医生、生物信息学专家以及对生命科学前沿充满热情的读者的专业导览。 第一部分：基础构建——生物医学AI的基石 本书的开篇部分，将为读者建立起坚实的理论基础。我们首先探讨了生物医学数据的基础特性，包括基因组学、蛋白质组学、影像组学以及电子健康记录（EHR）等海量、多模态数据的复杂性与挑战。随后，详细阐述了支撑当前生物医学AI革命的核心技术： 1. 深度学习模型在生命科学中的应用： 重点解析卷积神经网络（CNN）在医学影像（如病理切片分析、放射影像识别）中的高精度应用，以及循环神经网络（RNN）和Transformer架构在处理序列数据（如DNA/RNA序列、蛋白质结构预测）中的突破性进展。 2. 可解释性人工智能（XAI）的必要性： 鉴于医疗决策的极端重要性，本书用专门章节探讨了如何打开AI的“黑箱”。我们讨论了局部可解释模型（LIME）、沙普利值（SHAP）等技术，如何帮助临床医生理解AI诊断的内在逻辑，从而建立信任并指导临床干预。 3. 联邦学习与数据隐私： 在数据安全和隐私保护日益严格的背景下，本书深入介绍了联邦学习（Federated Learning）如何在不共享原始敏感数据的前提下，实现跨机构模型协同训练，为大规模、多中心研究提供了可行的技术路径。 第二部分：诊断与预后——AI赋能的精准医学之眼 人工智能最直接的影响体现在疾病的早期检测与精准预后判断上。本部分通过详实的案例研究，展示了AI如何提升诊断的效率和准确性： 1. 医学影像的革命性突破： 详细对比了AI在识别早期肿瘤（如肺结节、乳腺癌微钙化灶）、分析眼底图像（糖尿病视网膜病变分级）和心电图（ECG）异常模式方面的性能表现。重点分析了AI如何实现比人眼更细微的病理特征提取。 2. 病理学与数字切片分析： 探讨了全玻片成像（WSI）结合深度学习技术，如何自动化地进行细胞计数、组织分级和肿瘤微环境分析，极大地减轻了病理医生的工作负荷并降低了主观误差。 3. 早期预警系统与风险评估： 阐述了如何利用机器学习模型整合患者的多维度数据（生活习惯、实验室指标、遗传信息），构建针对败血症、急性肾损伤（AKI）等危重症的实时预警系统，实现干预时机的优化。 第三部分：药物研发与新靶点发现的加速器 传统新药研发周期长、成本高、失败率高。AI的引入正在重塑这一产业链的每一个环节： 1. 从海量文献到潜在靶点： 介绍自然语言处理（NLP）技术如何快速梳理全球生物医学文献，识别未被充分关注的疾病通路和潜在药物靶点，加速基础研究的转化。 2. 分子生成与优化： 深入探讨生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在从头设计（De Novo Design）具有特定药代动力学（ADMET）性质的新分子结构中的应用。 3. 蛋白质结构预测的飞跃： 聚焦于AlphaFold等里程碑式成果背后的技术原理，解释AI如何精准预测复杂蛋白质的三维结构，为理解疾病机制和设计蛋白质类药物提供了前所未有的工具。 4. 临床试验的优化： 讨论AI在患者招募、试验分组优化以及分析来自可穿戴设备的真实世界证据（RWE）方面的潜力，以期缩短临床试验周期，提高成功率。 第四部分：个体化治疗与未来展望 本书的最后部分，着眼于AI驱动的治疗决策与未来方向： 1. 肿瘤异质性与精准用药： 详细剖析如何利用AI分析患者的肿瘤基因突变谱、转录组数据，预测患者对特定免疫疗法或靶向药物的反应概率，实现真正的“一人一方”。 2. 数字疗法与远程监控： 探讨AI如何集成到可穿戴设备和传感器中，实现对慢性病（如糖尿病、心血管疾病）患者的连续、无创监控，并提供即时、个性化的行为干预建议。 3. 伦理、监管与人机协作的未来： 我们不回避AI在生物医学应用中带来的伦理困境（如算法偏见、责任归属）。本书最后呼吁建立健全的监管框架，强调未来医学的理想模式是“增强智能”——即AI作为临床医生的强大辅助工具，而非替代者。 《智械之翼》力求提供一个技术严谨、视野开阔的视角，帮助读者理解并驾驭这场由人工智能引领的生物医学前沿探索。它不仅是一本关于当前技术的参考书，更是一份描绘人类健康未来蓝图的指南。 ---

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这本《STS视阈中的产业群》真是让人耳目一新，它没有陷入传统经济学中那种冰冷的数字和宏观模型的窠臼，而是用一种极其细腻和人性化的视角，去剖析了现代产业群的形成与演变。我特别欣赏作者在阐述“知识溢出”和“网络效应”时所采用的类比，那感觉就像是看一部讲述城市化进程的纪录片，只不过主角从人变成了技术和资本的聚集体。书中对不同产业群案例的深度挖掘，比如生物医药集群的“共生关系”和高新技术园区的“人才磁场”，都展示出作者深厚的田野调查功底。尤其是关于区域政策如何潜移默化地塑造产业生态的那几章，让我对政府干预的度与效有了全新的认识，不再是简单的“好”或“坏”，而是复杂互动的结果。对于关注产业经济学、区域发展战略的专业人士来说，这绝对是一本值得反复研读的案头必备书，它提供的思维框架比任何具体的数据都来得更有价值，能帮助我们跳出细节的泥潭，看到产业群背后的底层逻辑与动态平衡。

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这本关于产业群的书籍，以一种近乎“人类学”的细致入微，描绘了技术、资本和社会结构是如何编织成一个复杂系统的。不同于市场上那些泛泛而谈的商业管理书籍，它强调的是“嵌入性”——任何产业群的发展都不能脱离其特定的历史地理和社会文化脉络。书中对技术标准的“政治性”分析，让我印象深刻，它揭示了看似技术中立的行业标准，背后是如何被少数关键参与者通过权力博弈和话语构建来固化的，而这种固化一旦形成，就成了后来者的巨大壁垒。阅读过程中，我一直在反思，我们现在大力扶持的那些新兴产业集群，其“视阈”是否已经足够稳固和具有排他性？作者提供的分析框架，尤其是对“路径依赖”的社会学解释，为我们理解当前产业升级的困境提供了一把锋利的解剖刀。总而言之，这是一部充满洞察力和批判性的著作，它挑战了我们对产业竞争的传统认知。

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这本书的视角转换非常犀利，它没有过多纠缠于国家层面的宏观调控，而是把焦点精确地锁定在了“视阈”——也就是产业参与者们共同理解和感知世界的方式上。作者认为，产业群的形成，与其说是一个经济决策的结果，不如说是一个“社会建构”的过程。这个“建构”是通过共同的符号、共享的语言和相互认同的实践来实现的。比如，在某个特定技术领域，大家对“什么是创新”、“什么是好的技术路线”形成了一致的看法，这种看法的统一，反而成为了产业扩张最强大的内在驱动力。这种从认知科学和符号学角度切入产业分析的方法，是相当少见的。它迫使读者重新审视那些被视为“客观规律”的产业现象，认识到它们在很大程度上是我们共同想象的产物。虽然这种观点有时显得有些过度解读，但它无疑拓宽了我们对产业演化复杂性的理解维度，非常适合那些对哲学和社会学有兴趣的经济研究者。

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读完这本书，我只有一个感觉：烧脑，但绝对是值得的。作者在理论构建上的野心可见一斑，他试图熔铸社会技术体系（STS）的视角来解构产业群这一复杂的社会经济现象，这本身就是一个极具挑战性的任务。书中的论证过程往往是层层递进，充满了复杂的因果链条，比如如何从特定的科学共同体（Scientific Community）的建立，反推到最终形成某一特定领域的产业联盟，这种跨学科的整合处理得相当精妙。不过，也正因如此，对于初次接触STS理论的读者来说，前几章的阅读体验可能会略显晦涩。我花了相当长的时间来理解“技术锁定”（Technological Lock-in）在产业群迁移中的作用机制。但一旦跨过这道门槛，你会发现作者构建的这套分析工具，比传统的波特五力模型要强大得多，它能解释为什么有些产业集群看似资源耗尽却依然顽强存在，而另一些看似如日中天的园区却迅速衰落——关键在于其内部社会网络的韧性与适应性。

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说实话，我原本以为这又是一本枯燥的学术专著，但这本书的叙事节奏感出乎意料地好。它没有那种教科书式的僵硬感，反而像是一系列精心策划的“案例观察日记”。作者非常擅长使用对比手法，比如将硅谷模式与欧洲特定工业区的“家族式”集群进行对照分析，通过细节的描摹，让抽象的理论“活”了起来。我尤其喜欢其中关于“隐性知识”传播的描述，它不是简单地谈论专利和论文，而是深入到车间、实验室和咖啡馆里，探讨那些无法被书面化的、依赖于人际交往的信任与默契是如何固化成产业集群的“集体记忆”。这种对“软性要素”的关注，使得整本书的厚度一下子增加了，它告诉我们，一个成功的产业群，其核心竞争力往往是那些无法被轻易复制的社会资本，而不是简单的土地和资金。这对于我们理解中国当前制造业升级的痛点，提供了极具启发性的参照系。

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