Healing Hypertension

Healing Hypertension pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Mann, Samuel J., M.D.
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:1999-12
价格:$ 22.54
装帧:Pap
isbn号码:9780471376439
丛书系列:
图书标签:
  • 高血压
  • 健康
  • 医学
  • 饮食
  • 生活方式
  • 预防
  • 治疗
  • 心脏健康
  • 血压管理
  • 自我保健
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具体描述

For years, up to 95 percent of the individuals diagnosed with hypertension have been told that the cause is a mystery. If you are one of them, this groundbreaking book can change your life with its revolutionary mind-body approach. In Healing Hypertension, Samuel J. Mann, M.D., of the renowned Hypertension Center of the New York Hospital--Cornell Medical Center, reveals a lifesaving new understanding of the causes of high blood pressure and the critical role of repressed or "hidden" emotions. He shows how: Long-standing, deeply hidden emotions may be elevating your blood pressure and blocking effective treatment Recognizing and attending to hidden feelings can actually lower your blood pressure and reduce your need for medication Using a revolutionary new method for selecting medications that fit your individ-ual needs can give you improved results with less trial and error Accessible as well as authoritative, Healing Hypertension features dramatic stories from Dr. Mann's own practice that demonstrate how many of his patients have actually achieved sustained lower blood pressure readings by honestly confronting the emotions they had unknowingly been keeping secret, even from themselves -- sometimes for decades. The book outlines the different ways you can begin the healing process, including support groups, therapy, and nurturing a sense of connectedness with others. It also explains the appropriate role of medication in controlling high blood pressure. Dr. Mann draws on his experience in treating thousands of people with high blood pressure to reveal that, in many cases, what we aren't allowing ourselves to feel can affect our blood pressure more than what we are feeling. This is in direct contrast to the popular belief that hypertension is a disease of anxious, stress-ridden people. Dr. Mann clears up crucial misunderstandings surrounding hypertension that have led to overdiagnosis, unnecessary treatment, and misleading research findings. He backs up his clinical observations with the latest evidence from medical research. Whether you have struggled with the condition for years or have been newly diagnosed, Healing Hypertension is a book that offers unprecedented hope and new choices to every person with high blood pressure. Introducing a landmark, mind-body approach forovercoming high blood pressure "Dr. Mann's pioneering book is a precious gift to the millions who suffer with hypertension." --John E. Sarno, M.D. author of Healing Back Pain and The Mind-Body Prescription "In Healing Hypertension, Dr. Samuel Mann pushes the boundaries of medicine by demonstrating the emotional components of hypertension, one of the most serious health problems of our day. Healing Hypertension shows that it is not enough to attend to our physical bodies; we must look to our emotional life as well if we expect to be healthy and whole. This is an immensely important book." --Larry Dossey, M.D.

好的,这是一本关于深度学习在金融市场预测中应用的图书简介。 深度学习驱动的金融市场预测:从理论到实践 图书简介 在信息爆炸与数据驱动的时代,金融市场的复杂性与不确定性对传统预测模型提出了前所未有的挑战。本书《深度学习驱动的金融市场预测:从理论到实践》旨在为量化金融分析师、数据科学家以及对前沿金融技术感兴趣的研究人员提供一个全面而深入的指南,探讨如何利用深度学习(Deep Learning)的强大能力,有效挖掘海量金融数据中的潜在规律,构建更精准、更鲁棒的市场预测模型。 本书的撰写基于对金融理论、时间序列分析和现代深度学习架构的深刻理解,内容组织力求逻辑严密、理论与实践紧密结合。我们不回避技术的复杂性,但始终强调其实际应用价值,旨在帮助读者跨越从理论概念到实际部署的鸿沟。 第一部分:金融数据与深度学习基础 本书的开篇首先为读者构建坚实的理论基础。我们详细阐述了金融数据(如高频交易数据、宏观经济指标、新闻文本等)的特性、挑战(如非平稳性、高噪声、低信噪比)以及有效的数据预处理技术。这不是简单的工具介绍,而是深入探讨了金融数据固有的结构性限制如何影响模型选择。 随后,我们将聚焦于深度学习的核心概念。我们将全面介绍人工神经网络(ANN)的基本构成,从激活函数、损失函数到优化器(如Adam、RMSprop)的演进。重点章节将解析卷积神经网络(CNN)在捕捉金融数据空间特征方面的潜力,以及循环神经网络(RNN)及其改进型——长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)如何有效地处理金融时间序列中的长期依赖关系。 第二部分:高级深度学习架构在金融预测中的应用 本书的精髓在于对高级深度学习架构在具体金融场景中的应用探讨。我们不再满足于基础的LSTM模型,而是深入研究更尖端的结构: 1. 注意力机制与Transformer模型:Transformer架构的自注意力机制已被证明在自然语言处理领域取得了革命性进展,本书详细阐述了如何将其核心思想——动态权重分配,迁移到处理多变量时间序列预测中。我们探讨了如何构建“时间敏感型”的注意力层,以区分不同历史时间点对当前决策的重要性。 2. 图神经网络(GNN)在金融网络中的应用:金融市场本质上是一个复杂的相互关联的网络。我们探讨了如何将股票、债券或实体企业构建成图结构,并利用GNN(如Graph Convolutional Networks, GCNs)来捕析市场传染效应、系统性风险传导路径,以及利用邻近节点信息辅助单一资产的预测。 3. 生成对抗网络(GANs)与合成数据:金融数据的稀缺性和隐私限制是模型训练的瓶颈。我们详尽介绍了如何利用GANs(特别是Time-series GANs, TimeGAN)来生成高保真度的合成金融时间序列数据,用于模型压力测试、鲁棒性评估以及在数据不足情况下的预训练。 第三部分:跨模态金融信息融合与情感分析 现代金融预测不再局限于纯粹的价格和交易量数据。市场情绪、宏观叙事和突发新闻对资产价格的影响日益显著。本书投入专门章节讨论多模态数据融合的技术: 自然语言处理(NLP)与文本挖掘:我们详细讲解了从新闻稿、监管文件(如10-K/Q报告)和社交媒体中提取市场情绪的技术。这包括利用BERT、RoBERTa等预训练语言模型进行金融领域特定的微调,以量化信息对资产价格的驱动力。 跨模态融合策略:如何有效地将文本特征(情感分数、主题向量)与结构化时间序列数据(价格、波动率)进行融合是关键。本书对比了早期融合、晚期融合以及特征层面的深度融合策略的优劣。 第四部分:模型评估、稳健性与实战部署 理论上的高准确率不等于实战中的盈利能力。本书的最后一部分聚焦于量化模型的实践环节: 金融特异性评估指标:我们超越了传统的均方误差(MSE)或准确率,深入讨论了夏普比率(Sharpe Ratio)、最大回撤(Maximum Drawdown)以及信息系数(IC)等更具经济意义的评估指标,并指导读者如何将这些指标融入到深度学习模型的优化目标函数中。 模型可解释性(XAI):在金融监管日益严格的背景下,“黑箱”模型难以被采纳。我们介绍了LIME、SHAP等可解释性工具在金融预测模型中的应用,旨在揭示模型做出特定决策背后的关键驱动因素。 回测系统与偏差控制:详尽阐述了构建无未来信息泄露(Look-ahead bias)的稳健回测系统的技术细节,包括滑动窗口策略、样本内/样本外测试的严格划分,以及如何量化和管理模型在不同市场状态下的稳定性。 总结 本书内容涵盖了从数据采集、模型选择、高级架构应用、多模态融合到最终部署评估的全流程。它不仅是一本技术手册,更是一本战略指南,旨在赋能读者利用最前沿的深度学习技术,在瞬息万变的金融市场中获取竞争优势。通过本书的系统学习,读者将能够设计、训练并验证出真正具有市场价值的量化预测系统。

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