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出版者:人民军医出版社

作者:朱京慈 编

出品人:

页数:193

译者:

出版时间:2004-3

价格:19.50元

装帧:

isbn号码:9787801579973

丛书系列:

图书标签:

• 护理技能
• 临床实践
• 现代护理
• 护理技术
• 操作规范
• 医学教育
• 健康护理
• 护理教学
• 基础护理
• 技能培训

《深度学习与神经网络前沿探索》 本书内容简介 本书旨在为深度学习与神经网络领域的科研人员、工程师及高阶学生提供一份全面、深入且具有前瞻性的技术指南。我们聚焦于当前热点领域，深入剖析支撑现代人工智能飞速发展的核心理论、新型架构与创新应用范式。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实践之间取得完美平衡。 第一部分：基础理论的再审视与深化 本部分将对深度学习的基础理论进行一次彻底的、超越教科书层面的回顾与深化。我们不会停留在简单的反向传播算法介绍，而是深入探讨其背后的数学原理、优化过程中的梯度流失与爆炸问题，以及现代优化器（如AdamW、RAdam、Lookahead等）在不同数据集和模型结构下的收敛特性与鲁棒性分析。 优化算法的精细化控制： 详细解析随机梯度下降（SGD）的变体，重点讨论学习率调度策略（如余弦退火、Warm-up机制）如何影响模型泛化能力。引入基于二阶信息的近似方法（如K-FAC）及其在资源受限环境下的实用性探讨。 正则化与泛化理论： 深入研究传统正则化方法（L1/L2, Dropout）的局限性，重点介绍基于信息论的正则化方法，如熵正则化、信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）在模型压缩与可解释性方面的应用。对于复杂模型，我们将解析现代泛化界限的推导，特别是针对深度残差网络（ResNets）和Transformer架构的特殊泛化分析框架。 激活函数的演变与选择： 不仅比较ReLU、Sigmoid、Tanh，更侧重于分析Swish (SiLU)、GELU等在非线性表达能力上的优势。我们将通过实验数据对比不同激活函数在超深网络训练中的表现，并讨论如何根据特定任务的需求动态选择激活函数。 第二部分：下一代网络架构的构建与解析 本部分将把读者的视野引向当前引领技术潮流的新型网络架构，从视觉到序列处理，构建一个立体的认知地图。 Transformer架构的全面解析： 深入剖析自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂性，并探讨如何通过稀疏注意力（Sparse Attention）、局部性归纳偏置（Locality Biases）来优化其在大规模数据上的应用，如Longformer、Reformer的创新点。同时，我们将讨论Transformer在非自然语言处理任务（如时间序列预测、图结构数据处理）中的适配性与改进方案。 图神经网络（GNNs）的深度拓展： 超越基础的GCN、GraphSAGE，本书将重点介绍异构图处理、动态图学习（Dynamic GNNs）以及如何将GNNs与卷积/注意力机制进行有效融合，以解决复杂的社交网络分析、药物发现等领域的问题。特别关注边缘效应与过平滑问题的现代解决方案。 高效能模型设计（Efficient Architectures）： 随着模型规模的爆炸式增长，模型压缩与推理加速成为关键。本章详细介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，包括Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）的最新进展，并结合硬件特性（如NVIDIA Tensor Cores, Edge TPUs）讨论定制化高效层设计。 第三部分：前沿研究方向的探索与实践 本部分将聚焦于深度学习研究中最具活力和挑战性的领域，提供实用的技术路线图。 自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的范式革命： 详细对比基于对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）和基于生成/掩码（Masked Modeling，如MAE, BEiT）的SSL方法。我们将探讨如何设计更有效的预训练任务，以从海量无标签数据中提取高质量的特征表示，并讨论这些表示在下游任务中的迁移能力。 生成模型的精细控制与应用： 聚焦于扩散模型（Diffusion Models）的数学基础，包括前向与反向过程的SDE/ODE描述。重点在于如何实现对生成内容的精确控制（如Conditional Generation），以及在图像、视频合成中的稳定性和多样性提升策略。同时，简要回顾了GANs在特定领域仍具优势的应用场景。 可信赖人工智能（Trustworthy AI）： 随着AI应用的深入，模型的可靠性至关重要。本章涵盖对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）的防御与攻击策略，重点分析梯度掩蔽、输入转换等防御机制的有效性。同时，探讨模型的可解释性（XAI）技术，如SHAP、Integrated Gradients在复杂决策过程中的应用与局限性。 多模态学习的融合挑战： 探讨如何构建有效的跨模态对齐机制，超越简单的特征拼接。本书将分析基于Transformer的统一表示空间构建，以及如何处理模态间的不平衡性与稀疏性，实现文本、图像、音频的深度语义交互。 本书特色 本书不仅包含了扎实的理论推导，更注重提供可复现的工程实例和代码级的高级技巧。我们精选了近年来顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ACL）中的关键论文进行深度解读，确保内容紧跟学术前沿。阅读本书，读者将获得驾驭和创新下一代人工智能系统的核心能力。 目标读者 具备扎实高等数学、线性代数和基础机器学习知识的研究生、博士后、资深AI工程师以及希望系统性更新知识体系的从业人员。本书的难度设定要求读者能够理解复杂的数学公式和算法流程。

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坦白说，我原本期望这本书能更多地探讨未来护理技术的发展趋势，比如远程医疗支持下的护理干预，或者人工智能辅助诊断在辅助护理决策中的应用潜力。然而，这本书的重点似乎更偏向于巩固和优化现有的、经过时间检验的护理标准流程。虽然这保证了其内容的可靠性和基础性，但对于追求前沿动态的读者而言，可能会觉得略显保守。不过，仔细品读之后，我发现即便是对基础技能的重申，也融入了对“以人为本”护理理念的深刻理解。例如，在疼痛评估与管理章节，作者没有简单地提供疼痛评分量表的使用说明，而是着重阐述了文化背景、个体经验如何影响疼痛的主观感受，并强调了非药物干预措施的创新应用。这种对人文关怀的强调，使得即便是最基础的操作，也充满了专业性和温度。它提醒我们，技术再先进，也无法取代护士与患者之间建立的信任和共情能力，这对于培养新一代具备高度职业素养的护理人才来说，是不可或缺的精神财富。

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阅读完这本书，我最大的感受是它对于职业精神的塑造有着潜移默化的影响。它不像某些技术手册那样只关注工具的使用，而是着重强调了职业伦理和责任感的培养。书中关于患者隐私保护和知情同意的讨论，显得尤为深刻和全面，它探讨了在信息技术日益发达的今天，如何平衡数据安全与临床协作的需求。作者用犀利的笔触指出了当前护理实践中可能存在的伦理盲点，并引导读者思考如何在遵循规章制度的同时，最大限度地维护患者的尊严和自主权。这种对高尚职业操守的坚持，贯穿于每一个操作细节的讲解之中。这本书的价值，不在于教会你如何完成某项操作，而在于塑造一个合格的、有良知的、能应对未来挑战的护理专业人员的思维模式。它更像是一份职业生涯的指南，而非单纯的技能手册，其影响力远远超出了病房本身。

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这本书的结构逻辑清晰得如同一个精心设计的流程图，章节之间的过渡自然流畅，使得阅读体验非常顺畅。我特别留意了其中关于急救处理流程的部分，这部分内容详实得令人印象深刻。它不仅仅是简单地复述了心肺复苏的步骤，而是深入剖析了在不同年龄段、不同基础疾病患者中，实施这些急救措施时需要做出的关键性调整和权衡。作者在描述每一次操作时，都清晰地标注了证据等级的支持，这极大地增强了内容的权威性。这种严谨的学术态度，让我在参考特定处理方案时，能够更有信心地将其应用于高风险场景。唯一的不足是，对于某些罕见但危及生命的并发症的预见性管理，内容略显单薄，可能需要读者结合其他更专业的急症手册进行补充。但总的来说，它成功地将复杂、高压环境下的标准操作，以一种模块化的方式呈现出来，非常便于快速检索和记忆，无疑是临床快速响应工具箱中的重要一员。

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从教学法的角度来看，这本书的处理方式非常巧妙，它避免了传统教材那种枯燥的说教感。大量的图解和流程图，特别是那些剖析人体结构与护理操作结合点的彩色插图，简直是教科书级别的示范。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“临床情景模拟”部分。这些情景设计得非常贴近实际工作中的“灰色地带”，即那些没有绝对标准答案，需要护士运用综合知识进行判断的场景。例如，关于如何与焦虑的家属进行有效沟通，以确保患者获得最佳的治疗配合度，作者提供了一套多层次的沟通技巧，并辅以对话范例。这远比单纯地强调“保持同理心”要实用得多。它训练的不是肌肉记忆，而是决策记忆，教会读者如何在信息不完全、情绪高度紧张的情况下，依然能保持专业水准和沟通的有效性，这对提升科室的整体护理质量有非常积极的导向作用。

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这本书的封面设计得非常有吸引力，色彩搭配既专业又不失活力，初次翻阅时，我就被它严谨又不失亲和力的排版所吸引。虽然我主要关注的是最新的临床思维和患者安全管理方面的进展，但这本书在基础操作规范上的深入探讨，确实让我对一些看似寻常的护理流程有了全新的认识。比如，关于无菌技术在不同手术环境下的细微差别处理，作者的描述极其细致，不仅仅停留在“怎么做”的层面，更深入地解释了“为什么必须这样做”背后的生物学和感染控制原理。我尤其欣赏其中穿插的一些真实案例分析，这些案例不仅生动地展示了理论知识在实际应用中可能出现的偏差，更重要的是，它提供了一套结构化的反思框架，帮助我们识别潜在的风险点。在我看来，一本优秀的专业书籍，应当是理论与实践的完美桥梁，而这本书在这方面的平衡把握得相当到位。它不像某些教科书那样只是罗列知识点，而是构建了一个完整的知识体系，让学习者在掌握技能的同时，也能培养起批判性思维，这对于我们这些每天面对复杂临床决策的专业人士来说，是至关重要的。

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