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出版者:Johns Hopkins Univ Pr

作者:Montaigne, Fen

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 36.16

装帧:HRD

isbn号码:9780801883477

丛书系列:

图书标签:

医学
药物设计
生物技术
生物工程
创新
健康
科学
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未来医学

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具体描述

A heart that once beat erratically has regained its natural rhythm. A woman paralyzed by an automobile accident is now able to resume her favorite hobby. Physicians using a robotic surgeon named da Vinci perform lifesaving operations. These are some of the feats of biomedical engineering, one of the fastest-moving areas in medicine. In this exhilarating book, award-winning writer Fen Montaigne journeys through this little-known world, sharing the stories of ordinary people who have been transformed by technology. From the almost commonplace pacemaker to the latest generation of artificial hearts, Montaigne tells the stories of pioneering patients, engineers, and surgeons. Taking the reader behind the scenes of a dozen of America's leading centers of biomedical engineering, Montaigne recounts the field's history while describing cutting-edge work in medical imaging, orthopedics, cardiovascular care, neurological therapies, and genetics. Through the stories of patients whose lives have been saved and improved by biomedical devices, Montaigne reveals the marriage of medicine and engineering to be one of society's greatest advances.

深度解析前沿科技与未来展望一、人工智能与机器学习：构建下一代智能系统本书深入探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的最新进展，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何从理论到实践构建高度智能化的系统。 1. 深度学习的底层机制与创新应用本书首先聚焦于深度学习，这已成为现代AI的核心驱动力。我们将详细剖析卷积神经网络（CNNs）在图像识别和计算机视觉中的突破性应用，并阐述循环神经网络（RNNs）及其变体——长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）在处理序列数据（如自然语言和时间序列）方面的优势与局限。更重要的是，我们不会止步于基础模型。书中的重要章节将专门讨论生成对抗网络（GANs）及其在数据合成、图像生成和艺术创作中的颠覆性作用。我们将拆解其复杂的博弈过程，并探讨如何通过改进的架构（如WGAN、StyleGAN）实现更高保真度的内容生成。此外，变分自编码器（VAEs）在潜在空间学习和数据降维方面的应用也将被详细阐述，为理解数据内在结构提供新的工具。 2. 强化学习：从模拟环境到真实世界的决策强化学习（RL）是实现自主决策的关键技术。本书将循序渐进地介绍马尔可夫决策过程（MDPs）的基本框架，并深入研究经典算法，如Q-Learning、SARSA以及异步优势演员-评论家（A3C）等策略梯度方法。重点在于解决高维状态空间和复杂环境下的挑战。我们将详细介绍深度Q网络（DQN）及其后续改进（如Double DQN, Dueling DQN），展示如何利用深度网络逼近价值函数。对于更复杂的连续控制问题，则会全面解析策略优化算法，包括近端策略优化（PPO）和信赖域策略优化（TRPO），分析它们在机器人控制、自动驾驶和复杂博弈中的实际表现与工程实现细节。 3. 可解释性AI（XAI）与模型伦理随着AI系统被部署到高风险领域，理解“黑箱”决策过程变得至关重要。本书用相当篇幅探讨了可解释性AI（XAI）的方法论。我们将比较局部解释技术（如LIME和SHAP值）与全局解释技术，分析它们如何帮助开发者和用户理解模型是如何得出特定预测的。此外，本书高度重视AI的伦理维度。讨论将涵盖偏差检测与缓解、公平性指标的量化、隐私保护技术（如联邦学习和差分隐私）在训练模型中的应用，确保智能系统不仅强大，而且负责任。二、量子计算与信息科学：重塑计算的边界本部分将带领读者跨越经典计算的藩篱，探索量子计算的理论基石及其对未来信息处理的革命性潜力。 1. 量子力学基础与量子比特本书首先建立必要的物理学基础，清晰阐释叠加态、纠缠态等核心量子力学概念，并将其映射到量子信息领域。我们将详尽描述量子比特（Qubits）的数学表示，并分析不同物理实现路线（如超导电路、离子阱、拓扑量子位）的优缺点和工程挑战。 2. 量子算法的突破理论层面，本书对著名的量子算法进行了深入剖析。我们将详细演示Shor算法如何在因式分解问题上实现指数级加速，以及Grover算法在无序数据库搜索中的二次加速优势。同时，对于当前“噪声中级规模量子”（NISQ）设备，本书将重点介绍混合量子-经典算法，如变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA），分析它们在模拟分子结构和优化组合问题中的实际应用前景和局限性。 3. 量子纠错与容错计算实现大规模通用量子计算机的瓶颈在于错误控制。本书将系统介绍量子纠错码（QECs）的原理，包括表面码（Surface Codes）和Steane码，分析如何利用这些编码方案来抵御环境噪声，迈向容错量子计算（FTQC）的时代。三、材料科学与纳米技术：从原子尺度构建宏观功能本部分关注如何通过对物质在纳米尺度上的精确操控，来设计和创造具有全新性质的功能材料和器件。 1. 先进材料的计算设计与模拟我们将探讨如何利用密度泛函理论（DFT）和其他第一性原理计算方法，预测和设计新型催化剂、电池电解质和半导体材料的电子结构与宏观性能。重点分析机器学习方法如何加速材料筛选过程，实现高通量计算材料学。 2. 纳米器件与量子电子学本书深入研究二维材料（如石墨烯、过渡金属硫化物）在电子学、光电子学领域的应用。详细讨论了纳米线、量子点等低维结构中的量子限制效应，以及它们如何被用于开发更高效率的太阳能电池和更快速的晶体管。此外，自旋电子学（Spintronics）作为下一代信息存储和处理技术的潜力，也将得到充分论述，特别是磁隧道结（MTJs）和自旋霍尔效应的应用。四、生物工程与合成生物学：编程生命系统本书最后一部分聚焦于生物学与工程学的交叉领域，探讨如何像设计机器一样设计和构建新的生物功能。 1. 基因编辑技术与系统生物学详细介绍CRISPR-Cas9系统的机制及其在靶向基因编辑中的精确性与多功能性。同时，合成生物学的核心在于构建逻辑电路。我们将分析如何利用基因网络设计“是/否”逻辑门、振荡器和开关，用以实现对细胞行为的精确控制，例如用于靶向药物输送或疾病诊断。 2. 蛋白质工程与酶设计本书探讨了如何通过定向进化、理性设计或结合深度学习预测（如AlphaFold的原理）来改造或创造具有特定催化活性的酶。这些新颖的蛋白质结构在工业生物催化、生物燃料生产和新型药物开发中展现出巨大潜力。通过对这些尖端领域的全面覆盖，本书旨在提供一个跨学科的知识框架，帮助读者理解当前科技浪潮下的核心驱动力，并展望它们共同塑造的未来图景。