Cancer Biomarkers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Natl Academy Pr

作者:Nass, Sharyl J. (EDT)/ Moses, Harold L. (EDT)

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 47.46

装帧:Pap

isbn号码:9780309103862

丛书系列:

图书标签:

• Cancer biomarkers
• Biomarkers
• Cancer diagnosis
• Cancer research
• Molecular biology
• Oncology
• Clinical oncology
• Proteomics
• Genomics
• Liquid biopsy

深入探索人工智能的边界：下一代算法与认知架构 书籍名称： 深入探索人工智能的边界：下一代算法与认知架构 作者： [此处留空，模拟真实作者信息] 出版信息： [此处留空，模拟出版信息] 总览 《深入探索人工智能的边界：下一代算法与认知架构》是一部旨在剖析当代人工智能（AI）研究前沿，并展望其未来发展方向的综合性专著。本书超越了当前主流的深度学习框架的局限性，聚焦于构建更具鲁棒性、可解释性、高效能和通用性的智能系统。它深入探讨了当前AI技术面临的挑战——例如数据依赖性过强、泛化能力不足以及缺乏真正的因果推理能力——并系统性地介绍了为克服这些障碍而提出的创新性理论和技术方案。 本书的内容结构清晰，从基础的神经科学启发模型讲起，逐步过渡到复杂的认知架构、符号学习与连接主义的深度融合，以及面向实际应用的决策优化策略。它不仅对算法细节进行了详尽的数学推导和伪代码展示，更结合了大量跨学科的案例分析，以展示这些前沿技术在复杂现实世界问题中的潜力。 第一部分：现有范式的瓶颈与下一代学习范式的需求 本部分首先对当前以深度神经网络（DNNs）为主导的人工智能范式进行了批判性审视。 第一章：深度学习的局限性剖析 本章详细分析了当前主流DNNs在以下方面的固有缺陷： 1. 数据效率低下与灾难性遗忘： 探讨了为什么当前模型需要海量标注数据才能达到高精度，以及它们在连续学习任务中如何迅速忘记先前学到的知识。引入“元学习”（Meta-Learning）作为解决数据效率问题的潜在路径，并详细介绍了基于优化器的元学习（MAML）及其变体在快速适应新任务中的应用。 2. 泛化性与领域漂移问题： 讨论了模型在训练分布外（Out-of-Distribution, OOD）数据上的表现急剧下降的原因，包括对抗性样本的脆弱性。重点分析了不变性学习（Invariance Learning）和领域泛化（Domain Generalization）的理论基础，强调寻找数据背后的潜在不变特征的重要性。 3. 因果关系缺失与相关性陷阱： 阐述了相关性学习与因果推理之间的本质区别。通过引入朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的do-calculus框架，论证了当前模型如何仅捕获统计相关性，而非真正的作用机制。本章随后介绍了如何将结构因果模型（SCMs）整合到学习算法中，以提升模型的干预能力和解释力。 第二章：认知科学与神经科学的启发 本章探讨了如何从人类和动物的认知机制中汲取灵感，以构建更高级的AI。 1. 工作记忆与注意力机制的精细化： 超越Transformer架构中的标准自注意力机制，本章深入研究了基于图神经网络（GNNs）的工作记忆模型，以及如何利用稀疏激活和门控机制来模拟生物神经元的稀疏编码特性，从而实现更高效的计算和更强的上下文保持能力。 2. 具身智能与世界模型构建： 强调了“智能体”与环境进行主动交互对于学习的必要性。详细介绍了如何构建预测性的世界模型（World Models），该模型不仅能预测下一步的状态，还能模拟不同动作的结果，从而支持规划和想象。这部分内容涵盖了基于概率编程（Probabilistic Programming）和强化学习相结合的混合建模方法。 第二部分：下一代算法架构 本部分是本书的核心，详细介绍了旨在突破现有深度学习框架的新型计算范式。 第三章：可解释性、因果性与符号推理的融合 本章聚焦于弥合连接主义（神经网络）与符号主义（逻辑推理）之间的鸿沟。 1. 神经符号系统（Neuro-Symbolic Systems）： 详细阐述了如何设计能够学习符号表示，并在这些表示上执行逻辑操作的混合架构。讨论了逻辑约束学习（Logic Constrained Learning）和可微逻辑推理（Differentiable Logic Reasoning）的技术，这些技术允许神经网络的输出被纳入符号推理的框架中，反之亦然。 2. 可解释性的深度挖掘： 不仅限于事后的解释（如LIME或SHAP），本章重点介绍内在可解释性模型的设计。包括基于案例的推理（Case-Based Reasoning, CBR）与深度学习的结合，以及如何通过构建模块化的、可追溯的决策路径来实现透明度。 第四章：高效能学习与资源受限环境下的AI 随着模型规模的膨胀，计算资源的效率成为关键瓶颈。本章提出了多种降低计算负荷和提升学习效率的方法。 1. 稀疏化与动态网络结构： 研究了权重剪枝、激活稀疏化以及网络拓扑的动态调整技术。重点介绍了如何在训练过程中实时识别和激活对当前任务最重要的网络路径，实现“即时计算”（Just-in-Time Computation）。 2. 少量样本学习与自监督的进阶应用： 超越标准的对比学习，本章探讨了基于生成模型（如扩散模型）的自监督表示学习，以及如何利用生成模型作为强大的先验知识库来指导下游任务的快速学习，尤其是在只有极少数标注样本的情况下。 第三部分：高级应用与伦理考量 本部分将前沿理论应用于高风险、高复杂度的实际领域，并探讨了随之而来的社会责任问题。 第五章：通用人工智能（AGI）的路径探索 本章讨论了实现更接近人类水平通用智能的理论框架和技术路线。 1. 层次化决策与抽象化能力： 探讨如何构建具有多层次规划能力的系统，从低级别的像素级控制到高级别的长期目标设定。引入了时间抽象和任务分解的强化学习方法，使智能体能够处理跨越极大时间尺度的决策问题。 2. 开放世界学习与知识获取： 研究智能体如何在未知环境中主动探索、提出假设、设计实验（即“科学发现”的AI化），以及如何系统地整合和更新其知识库，而无需完全重训练。 第六章：AI系统的鲁棒性、安全与对齐 随着AI系统被部署到关键基础设施中，其可靠性和价值对齐变得至关重要。 1. 形式化验证与安全保证： 介绍了如何使用形式化方法（Formal Methods）来验证神经网络的关键安全属性，例如确保系统在特定输入范围内不会产生有害输出。 2. 价值对齐与人类偏好学习： 深入探讨了如何使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）的复杂变体，来确保高级智能系统的目标函数与复杂的、有时是隐性的（Tacit）人类价值观相一致。这包括处理多目标冲突、价值动态演变以及构建可信赖的问责机制。 总结与展望 本书最后总结了实现真正智能飞跃所需的跨学科努力，强调未来AI研究将是算法创新、认知理解和工程实践深度交织的产物。它为研究人员、高级学生和行业实践者提供了一个全面的路线图，用以理解和参与下一代人工智能系统的构建工作。 目标读者： 计算机科学、认知科学、神经科学领域的研究人员、博士生，以及对前沿AI理论和系统架构感兴趣的专业工程师。

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这本书的书名，"Cancer Biomarkers"，在我看来，就好像是打开了通往理解和战胜癌症的另一扇大门。我总是被那些能够揭示生命奥秘的科学研究深深吸引，而癌症生物标志物恰恰是这个领域中最具潜力和前沿的探索方向之一。我迫切地想知道，这本书是否会从最基础的生物学原理出发，详细阐述究竟什么是生物标志物，它们是如何在癌症的发生、发展和转移过程中扮演关键角色的。书中是否会列举一些经典的、已经广泛应用于临床的癌症生物标志物，并分析它们的作用机制？同时，我更希望能窥探到一些尚未被广泛认知，但极具发展前景的新型生物标志物，以及它们可能为未来癌症的早期诊断、精准治疗和预后评估带来的革命性影响。

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读到这本书的书名，我脑海中立即浮现出那些在实验室里孜孜不倦工作的科学家们，他们夜以继日地探索，试图从纷繁复杂的生物信息中捕捉到那一丝关键的线索。对于非专业人士来说，“生物标志物”这个词汇本身就带着几分神秘感，而“癌症生物标志物”则更是直接关联到我们每个人都可能面对的健康挑战。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，将那些晦涩的科学概念化繁为简，让我们普通读者也能领略到其中蕴含的智慧和力量。书中是否会详细介绍各种生物标志物的类型，例如蛋白质、核酸、代谢物等等？它们各自在癌症发生发展中扮演着怎样的角色？有没有关于生物标志物研发的挑战和突破的叙述？我希望这本书能像一位博学的向导，带领我在癌症研究的迷宫中找到清晰的路径，理解那些正在改变我们对抗癌症方式的科学进展。

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这本书的封面设计实在令人惊叹，深邃的背景色搭配着抽象的癌症细胞图案，给人一种既科学又充满艺术感的感觉。我一直对生物医学领域的前沿研究充满兴趣，而“癌症生物标志物”这个主题更是直击我内心深处的求知欲。想象一下，这本书能够带我们深入了解那些能够早期预警、诊断甚至预测癌症治疗效果的微小信号，这简直就像是一把钥匙，能够开启理解和对抗疾病的全新维度。我尤其好奇书中会如何阐述那些最前沿的生物标志物发现技术，比如液体活检、高通量测序等等，以及这些技术是如何被转化为实际的临床应用的。是采用了大量的案例分析，还是更侧重于技术原理的讲解？书中会不会探讨不同类型癌症的特异性生物标志物，或者更倾向于普适性的研究？我很期待能够在这本书中找到答案，并且希望能从中获得一些关于未来癌症诊疗模式的深刻洞见。

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我一直对那些能够帮助我们“看见”疾病的工具非常着迷，而癌症生物标志物无疑就是其中最引人注目的。这本书的书名瞬间点燃了我对这个领域的强烈好奇心。我设想，这本书可能会深入剖析癌症生物标志物的发现历程，从最初的偶然发现到如今的精准靶向，每一个阶段都充满了科学的智慧和人类的坚韧。我会非常关注书中是否会详细介绍不同癌症类型下，有哪些标志物已经被广泛应用，它们的敏感度和特异性如何？同时，我也对书中可能探讨的未来趋势感到兴奋，例如人工智能在生物标志物发现中的作用，以及多组学技术的融合将如何推动癌症诊断和治疗进入新的时代。如果这本书能够将复杂的科学原理用生动有趣的故事娓娓道来，那就太棒了。

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这本书的书名“Cancer Biomarkers”如同一个探照灯，瞬间吸引了我对癌症研究前沿的目光。我一直对那些能够成为我们对抗癌症“侦探”的工具充满好奇，而生物标志物无疑扮演着这样的角色。我非常期待书中能够深入探讨各种癌症生物标志物的具体种类，例如那些可以早期筛查的标志物，帮助我们在疾病尚处于萌芽阶段就能及时发现；还有那些在治疗过程中能够监测疗效、预测复发的标志物，它们是我们制定个性化治疗方案的重要依据。这本书是否会分享一些令人振奋的科研突破，揭示一些突破性的生物标志物发现案例？我希望能够从中学习到，科学家们是如何一步步从海量的生物数据中，筛选出那些具有临床意义的“信号”，从而为癌症患者带来新的希望。

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