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页数:369

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出版时间:2008-5

价格:36.00元

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isbn号码:9787509602249

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 算法
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 排队论
• 决策分析

探索人机交互的未来：从感知到决策的深度融合 图书名称： 智能系统中的人机协作范式 图书简介： 本书深入剖析了当代人机协作系统的核心理论、关键技术与前沿应用，旨在为研究人员、工程师以及决策者提供一个全面而深入的视角，理解如何构建更智能、更高效、更具适应性的人类-机器交互生态。我们不再将人与机器视为孤立的操作单元，而是将其视为一个动态、互补的复杂系统进行考察。 第一部分：人机协作的理论基石与认知模型 本部分首先奠定了人机协作研究的理论基础。我们从认知科学和心理学角度出发，探讨人类在信息处理、决策制定过程中的内在机制，包括注意力分配、工作记忆限制、心智模型构建等。在此基础上，本书详细介绍了当前主流的人机交互（HCI）理论框架，如情境感知计算（Context-Aware Computing）、直接操纵范式（Direct Manipulation Paradigm）的演进，以及如何利用这些理论指导系统设计。 一个重要的章节聚焦于认知负荷管理。在面对高密度信息和实时约束时，如何设计接口和交互策略，以最小化人类操作者的认知开销，同时最大化信息传递的有效性，是本书关注的核心问题之一。我们引入了基于生理信号监测（如眼动追踪、EEG）的反馈机制，用以实时量化和调整人机交互的“摩擦力”。 此外，本书探讨了信任的建立与维护。在自动化和自主系统中，人类对机器的信任程度直接影响协作的成败。我们分析了影响信任的要素——可靠性、透明度（可解释性）和可控性，并提出了量化和调控人机信任的工程学方法。 第二部分：感知、理解与意图推断 人机协作的有效性严重依赖于系统对人类状态和环境的准确感知与理解。本部分着重于“感知”层面的技术革新。 我们详细阐述了多模态感知技术在人机交互中的应用。这包括对语音、手势、面部表情、生理信号的融合处理，以构建对人类意图的鲁棒性推断模型。不再仅仅依赖单一的输入模式，系统现在能够通过整合多源异构数据流，构建出更接近人类情境理解的表征。 核心内容之一是对人类意图的实时预测。本书介绍了基于序列建模（如LSTM、Transformer）和概率图模型（如隐马尔可夫模型）的方法，用于预测操作者下一步的行动、目标状态和潜在需求。我们特别关注非显性意图的挖掘，即如何从微妙的非语言信号中捕捉到人类尚未明确表达的需求。 在环境理解方面，本书深入探讨了情境建模与表示。如何将复杂的物理世界、社会规范和任务结构转化为机器可理解的知识图谱或语义网络，是实现高级协作的前提。书中展示了如何利用本体论和语义推理来增强机器对工作环境的上下文敏感性。 第三部分：决策支持与自主性权衡 在协作系统中，如何分配任务和决策权是至关重要的问题。本部分围绕人机决策的协同优化展开。 首先，本书系统回顾了自动化等级模型（Levels of Automation），并提出了一个更精细化的能力-责任矩阵，用于动态界定在特定任务阶段，机器与人类各自应承担的决策责任。 关键章节探讨了可解释人工智能（XAI）在协作中的作用。当机器提供建议或执行自动化操作时，人类需要理解“为什么”。本书详细介绍了反事实解释、局部解释方法（如LIME、SHAP）在人机界面中的落地应用，确保机器的决策过程对人类操作者是透明且可验证的。 此外，我们深入研究了人机决策权力的动态切换机制。在紧急情况、信息不确定性高或机器表现超出人类预期时，系统如何优雅地将控制权交还给人类，或在人类犹豫不决时介入，这涉及到复杂的反馈回路设计和风险评估模型。 第四部分：面向特定场景的协作范式 本书的最后一部分将理论和技术应用于具体的应用领域，展示了人机协作范式的多样性和适应性。 工业制造与装配： 重点讨论了基于增强现实（AR）的实时指导系统，如何通过空间计算技术，将复杂的装配流程分解为易于理解的步骤，并实时纠正操作偏差。 医疗健康与手术辅助： 分析了在手术机器人、诊断支持系统中，如何确保人类专家的最终判断权，同时利用机器的高精度数据处理能力，实现人机优势互补。 复杂系统监控与应急响应： 探讨了在大规模电网、交通控制或灾害管理中，如何设计预警和信息分层系统，避免信息过载，并通过人机协同规划，快速制定并执行响应策略。 虚拟与增强现实环境中的社交协作： 考察了在沉浸式环境中，如何建模和模拟人类专有的非语言沟通线索，使得虚拟的机器代理能够更自然地融入人类团队。 本书强调，未来的人机协作并非简单的工具使用，而是一种深度的、相互学习、共同进化的伙伴关系。它要求我们超越传统的界面设计，转向对共享心智模型（Shared Mental Models）的构建，最终目标是实现超越任何一方单独能力的总和效应。本书为读者提供了实现这一愿景所需的理论框架、技术工具和设计哲学。

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老实讲，我过去对某些优化理论感到望而却步，主要是因为许多书籍在介绍高级主题时，缺乏必要的铺垫和直观解释，使得读者很容易迷失在符号的海洋里。然而，这本著作在这方面做得极其出色。尤其是在处理非线性优化和动态规划的部分，作者引入了大量的图形化解释，用三维曲面图和二维等高线图来展示目标函数的凹凸性以及可行域的边界，这种视觉化的辅助，极大地降低了理解复杂拓扑结构的难度。给我留下深刻印象的是对动态规划中的“最优子结构”和“重叠子问题”的辨析，作者用了三个不同类型的实际问题进行对比分析，清晰地勾勒出了哪些问题适合动态规划，哪些则更倾向于其他方法，这种细致的区分对于构建清晰的知识体系至关重要。这本书的编辑质量也值得称赞，错别字和排版错误几乎找不到，这在一个涉及大量专业术语和复杂公式的文本中，实属难得，体现了出版方对学术质量的尊重。它是一本能够真正帮助读者从“知道”到“精通”的优质读物。

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阅读体验上，这本书带给我一种在与一位经验丰富、博学多识的导师进行深度对话的感觉。作者的笔触时而凝练如钢，直指核心，时而又变得极其富有感染力，仿佛在娓觎一个行业内的秘密。特别是关于整数规划的章节，往往是这类书籍的难点所在，但作者似乎深谙读者的困惑，他用大量的篇幅解释了松弛化（Relaxation）的概念，并详细阐述了分支定界（Branch and Bound）算法的每一步精妙设计，每一个“剪枝”的决策点都被描绘得如同棋局中的关键一步。我甚至觉得，这本书更像是一本高质量的学术会议论文集，而不是一本面向大众的读物，因为它对细节的追求到了近乎偏执的程度。比如，书中对对偶问题的解释，不仅给出了代数推导，还结合了经济学中的边际成本和影子价格理论进行阐释，这种跨学科的融合，极大地拓宽了我对问题的理解边界。此外，书末附带的参考文献列表非常详尽且具有指导性，引导着读者进行更深层次的学术探索，体现了作者严谨的治学态度。

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这本书的封面设计简约而不失深邃，那种深沉的蓝与灰的搭配，似乎在预示着内容本身的严谨与逻辑性。我是在偶然间被这本书吸引的，当时我在寻找一些关于优化问题解决方法的深入探讨。翻开扉页，作者的序言便以一种近乎哲学思辨的口吻，阐述了决策科学在现代社会中的核心地位。这种开篇就将读者拉入一个宏大叙事框架的做法，非常吸引我这样偏爱理论基础与实践结合的读者。尤其让我印象深刻的是其中关于“约束条件”的讨论，作者没有停留在传统的数学公式堆砌，而是结合了多个经典案例，比如资源调度中的时间紧迫性，和预算控制下的可行性分析，让那些原本抽象的概念变得触手可及。书中对模型构建的描述极其细致，每一步的推导都像是工匠打磨精品，力求精确无误。虽然部分章节涉及到复杂的数学工具，但作者总能巧妙地穿插一些生动的比喻和历史背景，使得阅读过程并非枯燥的公式演算，而更像是一场智力的探险。全书的排版和印刷质量也值得称赞，文字清晰，图表精美，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。总而言之，这是一本在形式和内容上都体现出高度专业素养的著作，它不仅是工具书，更像是一本引导思考方式的指南。

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这本书的章节组织结构，老实说，初看之下有些跳跃，但深入阅读后我才体会到其中的匠心独运。它不像许多教科书那样采用线性的、平铺直叙的教学方式，而是采取了一种“问题驱动”的叙事逻辑。比如，开篇并非直接讲解线性规划的数学形式，而是先抛出了一个复杂的供应链中断后的最优恢复策略问题，让读者在试图解决这个实际困境的过程中，自然而然地被引导去学习所需的理论工具。这种“先破后立”的手法，对于我这种需要快速看到知识点如何落地的实践者来说，效率极高。我特别喜欢书中关于“敏感性分析”那一章的讲解，作者用了一种非常口语化的方式，去解释当输入参数发生微小变动时，整个最优解可能产生的巨大涟漪效应。这种对不确定性的坦诚和深入挖掘，远超我预期的深度。更值得一提的是，书中对不同算法的优缺点对比，没有进行简单的好坏评判，而是基于不同的计算复杂度和数据规模给出了详尽的性能基准测试数据和图表，这为我在实际项目选型时提供了极其宝贵的参考依据。这本书的价值在于，它不只是教你“如何做”，更引导你思考“为何如此做”以及“在何种环境下这样做最合适”。

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这本书的语言风格非常独特，它成功地在学术的严谨与科普的生动之间找到了一个绝佳的平衡点。与其他偏重公式推导的书籍不同，这本书更注重对“思维模型”的塑造。我注意到作者非常善于运用历史典故来佐证某个数学模型的诞生背景，比如追溯到二战期间的后勤调配问题，这让冰冷的数学工具顿时有了温度和历史厚重感。在介绍网络流模型时，作者没有急于给出最大流最小割定理的证明，而是通过一个生动的“城市供水系统”的例子，层层递进地展现了流量限制与瓶颈瓶颈的内在关联，读完后那种豁然开朗的感觉是其他教材难以给予的。书中的习题设计也非常巧妙，它们不是简单的计算练习，而是微型的“迷你项目”，要求读者必须整合前几章所学的多种技术才能得出完整解。我尝试做了其中的几道难题，发现它们不仅检验了我的知识掌握程度，更锻炼了我的系统性思考能力。这本书的实用价值，很大程度上源于它对“模型思维”的持续强调和训练。

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