Agent Technology and e-Health pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Urdiales, Cristina 编

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9783764385460

丛书系列:

图书标签:

Agent Technology
e-Health
Artificial Intelligence
Healthcare
Distributed Systems
Multi-Agent Systems
Computer Science
Information Technology
Medical Informatics
Smart Healthcare

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具体描述

Multi-agent systems are one of the most exciting research areas in Artificial Intelligence. In the last ten years there has been a growing interest in the application of agent-based systems in health care. Moreover, a growing European community of researchers interested in the application of intelligent agents in health care emerged as a result of the activities within the AgentCities.NET European network and the AgentLink III Technical Forum Group on Healthcare Applications of Intelligent Agents. And specially in RandD projects funded during the FP6. Thus, this book reports on the results achieved in this area, discuss the benefits (and drawbacks) that agent-based systems may bring to medical domains and society, and also to provide a list of the research topics that should be tackled in the near future to make the deployment of health-care agent-based systems a reality. Current topics of research include communication and co-operation betweendistributed intelligent agents to manage patient care, information agents that retrieve medical information from the Internet, and multi-agent systems that assist the doctors in the tasks of monitoring and diagnosis. A lot of methodological and technical problems are beginning to be discovered by the researchers that attempt to deploy agent-based systems in the medical area; just to name a few, there does not exist a universally accepted standard medical ontology, it is difficult to integrate new agent systems with legacy software, and these new agent-based systems should take into account rapidly changing national and international laws and regulations concerning the privacy of medical data and the security of the transaction of patient information between agents. The reader will find a comprehensive view of the field and up-to-date state-of-the-art of the research in this field in Europe.

深入探索下一代计算范式：分布式智能与新兴架构图书简介本书系统地探讨了当代信息技术领域最为前沿和具有颠覆性的一个分支：分布式智能系统（Distributed Intelligent Systems）的理论基础、关键技术及其在复杂环境中的新兴应用架构。我们摒弃了传统的集中式计算模型，转而聚焦于如何构建、管理和优化由大量相互协作的、拥有自主决策能力的实体所构成的动态网络。这不是一本关于特定软件工具或编程语言的入门手册，而是一部面向高级研究人员、系统架构师和资深开发者的深度理论与实践指南。全书内容组织严谨，脉络清晰，旨在为读者构建一个理解和设计下一代智能系统的坚实知识框架。第一部分：分布式智能的理论基石与范式转换 (Foundations and Paradigm Shift) 本部分首先确立了分布式智能系统（DIS）相较于传统人工智能和传统分布式计算的本质区别。我们深入剖析了多主体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的数学建模，重点讨论了关于自治性（Autonomy）、交互（Interaction）和适应性（Adaptability）的公理化定义。智能体的形式化描述：我们详细考察了经典 BDI（Belief-Desire-Intention）模型在处理不确定性和异步通信中的局限性，并引入了基于承诺（Commitment-based）和基于环境感知（Perception-driven）的现代智能体架构。特别关注了如何用博弈论和机制设计来规范智能体间的协作与竞争行为。分布式协调机制：核心章节集中于没有中央协调者（Coordination without Central Authority）的实现。这包括对异步信息传播模型（如 Gossip 协议的高级变体）、基于协商的资源分配算法（如拍卖机制的分布式迭代）以及如何利用局部交互产生全局最优解的复杂性分析。时间与空间的异构性：真实世界的分布式系统总是面临时钟漂移和网络延迟。本部分深入研究了弱一致性模型下的系统设计，如向量时钟、Lamport 时间戳的局限性，并探讨了基于物理时间（Real-Time）约束的分布式决策制定过程中的容错策略。第二部分：新兴架构与计算原语 (Emerging Architectures and Computational Primitives) 在奠定理论基础后，本书转向当前快速发展的硬件和软件架构，探索分布式智能如何嵌入到这些新的计算原语中。边缘智能与联邦学习的解耦：我们将分布式智能的应用场景从传统的云计算中心迁移到地理上分散的边缘节点。本书详细分析了去中心化联邦学习（Decentralized Federated Learning）中的隐私保护技术（如差分隐私在模型聚合中的应用）以及如何设计轻量级的本地推理代理（Local Inference Agents）。重点在于处理边缘设备资源受限和数据非独立同分布（Non-IID Data）的挑战。基于事件驱动的响应式系统：探讨了如何利用复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）平台作为分布式智能体的感知层。我们提供了设计高吞吐量、低延迟事件流处理管道的框架，并展示了如何将时间序列分析模型直接嵌入到事件过滤器和路由逻辑中，从而实现对环境变化的瞬时响应。区块链与分布式账本技术（DLT）的应用边界：本部分超越了区块链作为简单支付系统的概念，着重分析 DLT 在构建可信赖的分布式自治组织（DAO）和去中心化身份管理中的潜力。我们探讨了智能合约（Smart Contracts）的限制、侧链技术在提升交易速度方面的作用，以及如何利用零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）来确保智能体间交互的隐私性和可验证性。第三部分：系统鲁棒性、演化与验证 (Robustness, Evolution, and Verification) 一个真正的分布式智能系统必须能够在不可预测的环境中长期稳定运行并自我改进。本部分是全书的难点和重点，它关注系统的非功能性需求和长期生命周期管理。系统鲁棒性与故障模式分析：深入分析了分布式系统中的各种故障类型——拜占庭将军问题（Byzantine Faults）、网络分区（Partitions）和慢故障（Slow Failures）。我们详细介绍了基于冗余和随机性的容错机制，如随机化共识算法（如Raft/Paxos的高级变体）和混沌工程（Chaos Engineering）在主动发现系统薄弱环节中的实践方法。自适应与群体演化：探讨了如何引入群体智能（Swarm Intelligence）的原理来指导系统演化。这包括使用蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）的分布式版本来动态调整网络拓扑和资源分配策略。我们还研究了进化算法（Evolutionary Algorithms）如何应用于参数调优和策略发现，使得整个系统能够“学习”新的环境模式。可解释性（Explainability）与形式化验证：随着系统复杂度的增加，理解其决策变得至关重要。本部分介绍了适用于分布式系统的XAI（eXplainable AI）方法，如局部替代模型（Local Surrogate Models）和因果推理在多代理环境中的扩展。此外，我们介绍了使用模型检验（Model Checking）技术来形式化验证关键安全属性（如活性 Liveness 和安全性 Safety）在非确定性分布式环境下的可行性与挑战。总结与展望本书的最终目标是为读者提供一套全面的工具箱，使他们能够设计、实现和维护下一代高度自主、灵活且适应性强的分布式智能基础设施。它要求读者具备扎实的计算机科学基础、对概率论和优化理论有深刻理解，并对分布式系统的内在复杂性保持敬畏。本书中的所有案例分析均基于高阶模拟和真实世界部署的抽象模型，而非具体的商业化产品介绍。