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人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。

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本书立足当代中国现代化进程中所面临的新科技革命、第四次工业革命和新全球化“多重叠加”的时代背景，对给现代社会带来深刻变革的新兴技术：人工智能技术、信息技术、区块裢技术等进行了理论、案例及对策等多维度研究，聚焦新兴科技发展尤其是人工智能、区块链技术等给社会治理、国家治理领域带来的新议题、新挑战，对社会治理社会化、法治化、智能化、专业化等“四化”的政策意涵进行了深入解读。本书首先从文明演进视域中的技术、社会和现代性重构、新科技革命与社会治理现代化、全球化与社会治理的西方演进脉络、中国传统社会的现代转型与当代社会治理的现代化布局等维度对科技发展、社会变革与“多重失灵”下兴起的治理理论及实践之间的逻辑张力进行了深入诠释。在明确了科技发展与社会治理历史交汇的时代坐标基础上，进一步对人工智能时代的技术发展、社会进步与风险挑战、人工智能的劳动替代与新卢德主义、信息技术扩散中的数字鸿沟及其治理、区块链与国家治理变革、转型期的灾害风险治理与社会信任重构、中国公众社会治理满意度等新科技革命带来的社会治理新议题进行了专题研究，最后在“技术控”与“技术失控”、“人与物”与“人与人”、“善治”与“善智”的多重逻辑关系的纠缠与辨析中指明了走向负责人人工智能社会治理体系及能力构建的未来之路。本书读者对象主要面向社会治理领域的理论研究者、实践探索者以及政策制定者，对哲学、社会学、政治学等领域存有兴趣的的公众亦为读者对象。