儿童呼吸系统疾病

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出版者:科技文献
作者:鲍一笑
出品人:
页数:350
译者:
出版时间:2008-2
价格:40.00元
装帧:
isbn号码:9787502358662
丛书系列:
图书标签:
  • 儿童
  • 儿科
  • 呼吸系统
  • 儿童健康
  • 疾病预防
  • 临床医学
  • 儿科疾病
  • 呼吸道疾病
  • 用药指导
  • 家庭护理
  • 健康科普
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具体描述

《儿童呼吸系统疾病》特别邀请了近20位儿科领域尤其是精于呼吸专业方面的专家学者,依靠各自丰富的专业知识和宝贵的临床经验,结合国内外最新的研究动态和成果,就儿童呼吸系统疾病诊治方面的最新进展作了较为深入浅出的阐述。全书共分八个章节,内容主要涉及呼吸系统疾病诊断方面如病原学、肺功能、纤支镜以及核医学肺显像的最新进展;呼吸系统治疗方面如合理应用抗生素、机械通气、肺移植治疗严重肺部疾患等,以及呼吸系统感染性疾病新进展。另外,《儿童呼吸系统疾病》还就目前发病日益增多的儿童哮喘以及发病率重新抬头的小儿结核病作了重点的讲述。《儿童呼吸系统疾病》的特色在于“新”,编写不强求系统性,但极具实用性,相信对广大临床儿科工作者具有很好的指导作用。

好的,以下是针对“儿童呼吸系统疾病”一书,撰写的一份内容详尽、不包含该书任何具体内容的图书简介。 --- 图书名称: 现代人工智能在智慧城市建设中的应用前沿 图书简介 本书深入探讨了人工智能(AI)技术在当前全球智慧城市建设浪潮中扮演的关键角色及其前沿应用模式。在全球城市化进程加速、城市管理复杂度日益提升的背景下,如何有效利用数据驱动的智能技术来优化城市资源配置、提升公共服务效率并改善居民生活质量,已成为各国政府和科技界关注的焦点。本书旨在为城市规划者、信息技术专家、政策制定者以及相关领域的研究人员提供一份全面且具有前瞻性的参考指南。 本书的结构设计旨在实现理论深度与实践广度的完美结合。首先,在基础理论层面,我们首先构建了智慧城市的技术生态系统框架,详细阐述了支撑现代智慧城市运行的核心技术栈,包括物联网(IoT)的传感器网络部署、云计算与边缘计算的协同机制、大数据分析的底层逻辑,以及人工智能算法在这些基础设施上的应用基础。我们重点剖析了深度学习、强化学习以及生成式模型在城市数据处理中的最新进展,并讨论了这些技术如何克服传统城市管理中的数据孤岛和反应滞后性问题。 在应用层面,本书将内容划分为数个相互关联的关键垂直领域,力求覆盖智慧城市建设的多个核心维度。 一、智能交通与出行优化 交通拥堵是现代城市面临的最严峻挑战之一。本书详尽介绍了AI如何重塑城市交通流管理。内容涵盖了基于实时交通数据的自适应信号控制系统,该系统利用强化学习算法动态调整路口配时,以最大限度地减少平均延误时间。我们深入分析了计算机视觉技术在车流监测、事件检测(如事故和违规行为)中的应用,并探讨了自动驾驶车辆、车路协同(V2X)系统与城市交通大脑的集成路径。此外,我们还探讨了如何通过预测性建模来优化公共交通路线规划和共享出行资源的动态调度,以实现更高效、更环保的城市出行生态。 二、智慧能源与可持续发展 能源的高效利用是构建绿色智慧城市的核心要素。本书重点阐述了AI在能源网格管理中的革命性作用。通过对历史用电模式、天气数据和实时负荷需求的深度学习分析,本书展示了如何构建预测性维护模型,降低电网故障率,并实现能源需求的精准负荷预测。我们详细讨论了智能电表数据的分析方法,以及如何通过需求侧响应(Demand Response, DR)系统,利用AI算法激励用户参与削峰填谷,从而提高可再生能源(如太阳能和风能)并网的稳定性与接纳能力。 三、城市公共安全与应急响应 公共安全是保障城市居民福祉的基石。本书对AI在提升城市安全态势感知能力方面的潜力进行了深入剖析。我们详细介绍了利用多模态数据融合技术(如视频监控、社交媒体信息、环境传感器数据)构建的早期预警系统。书中阐述了异常行为检测算法的最新进展,以及在突发事件(如自然灾害、大规模集会)发生时,AI如何辅助决策者进行资源快速调配和疏散路径规划。内容还涉及了利用自然语言处理(NLP)技术对海量公共反馈信息进行实时情感分析和风险识别的方法。 四、智能市政服务与环境监测 本书关注AI如何提升日常市政服务的智能化水平。在基础设施管理方面,我们探讨了利用无人机和AI图像识别技术对桥梁、道路、管道等城市资产进行周期性、非侵入式健康监测的成熟方案。在环境治理领域,本书详细介绍了空气质量和水质监测网络的构建,以及基于空间统计和时间序列分析的污染源溯源模型。此外,我们还探讨了“数字孪生城市”(Digital Twin)的概念,展示了AI如何驱动虚拟城市模型与物理实体进行实时同步和模拟,为城市规划的“沙盘推演”提供强大的计算支撑。 五、数据治理、隐私保护与伦理挑战 认识到智慧城市建设对数据的极大依赖,本书特别辟出一章,聚焦于数据治理的复杂性和技术挑战。我们详细分析了如何在保障公民数据隐私的前提下,最大化数据的使用价值。内容涵盖了联邦学习(Federated Learning)在分布式数据训练中的应用,差分隐私技术在数据脱敏中的实现细节,以及区块链技术在确保城市数据流可信度和透明度方面的潜力。同时,本书也对AI决策过程中的偏见、公平性以及算法问责制等关键伦理和社会问题进行了深入的探讨和反思,强调了技术发展必须与人文关怀并行的原则。 总而言之,《现代人工智能在智慧城市建设中的应用前沿》不仅是一本技术手册,更是一份关于未来城市形态的愿景报告。它通过翔实的案例研究、严谨的理论分析和对未来趋势的精准把握,为读者理解和参与构建下一代智能、高效、可持续的城市系统,提供了不可或缺的知识基础和战略视野。

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