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出版者:

作者:Munker, Reinhold/ Lazarus, Hillard/ Atkinson, Kerry

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 118.65

装帧:

isbn号码:9780521711005

丛书系列:

图书标签:

• BMT
• 骨髓移植
• 造血干细胞移植
• 数据分析
• 临床研究
• 医学统计
• 移植医学
• 血液病学
• 干细胞
• 治疗效果

《BMT数据手册》是一本内容详尽、涵盖广泛的参考工具书，旨在为广大读者提供一个权威、可靠且易于查阅的BMT（通常指“大规模文本”、“生物分子治疗”或根据具体上下文可能指代其他领域）相关数据和信息集成平台。这本书并非介绍某一本具体书籍的内容，而是作为一个独立的、集大成的数据集，为研究人员、学生、工程师、技术人员以及任何对BMT领域感兴趣的专业人士提供坚实的数据支持。 本书的创作宗旨在于解决当前BMT领域信息碎片化、数据获取困难以及标准化不足等一系列挑战。随着BMT技术和应用的飞速发展，海量的数据不断涌现，涵盖了从基础理论到实际应用的各个层面。然而，这些数据往往分散在不同的文献、数据库、报告以及专有系统中，给信息整合、对比分析和知识挖掘带来了巨大的障碍。《BMT数据手册》正是为了弥合这一鸿沟而生，它汇集了经过严格筛选、核实和组织的数据，以一种系统化、结构化的方式呈现给读者，使其能够更高效地获取所需信息，并在此基础上进行更深入的研究和创新。 本书的结构设计充分考虑了用户的使用习惯和信息获取的逻辑性。它被划分为多个章节，每个章节都聚焦于BMT领域的一个特定方面，并提供了与之相关的详细数据。《BMT数据手册》的核心价值在于其数据的全面性和权威性。 首先，从数据的全面性来看，本书力求覆盖BMT领域的各个关键维度。例如，如果BMT指的是“大规模文本”，那么手册中可能包含： 文本语料库统计数据：关于不同语言、不同主题、不同时间跨度的大规模文本语料库的规模、来源、特征（如词汇量、句子长度分布、平均词频等）的统计数据。这对于自然语言处理、文本挖掘、语言学研究等至关重要。 语言学特征统计：针对特定语言或语种，提供词性标注、句法结构、语义关系、词语搭配频率等语言学特征的统计数据。这些数据有助于理解语言的内在规律，并为语言模型训练提供基础。 文本预处理技术参数：对各种文本预处理技术（如分词、词形还原、停用词去除、词干提取等）在不同语料库上的性能表现、参数设置、计算效率等进行量化分析和数据汇总。 文本表示方法比较数据：例如，不同词嵌入模型（Word2Vec, GloVe, FastText等）在不同任务上的准确率、召回率、F1分数等性能指标数据，以及不同主题模型（LDA, NMF等）在文本主题提取方面的评估数据。 大规模文本数据集性能指标：针对各类公开的大规模文本数据集（如Common Crawl, Wikipedia Dump, BookCorpus等），提供关于其数据质量、噪声水平、领域覆盖度、标注情况等方面的详细统计数据。 机器学习模型在文本处理任务上的表现：关于不同深度学习模型（如RNN, LSTM, GRU, Transformer及其变体）在文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等任务上的性能表现数据，包括在不同数据集上的平均准确率、处理速度、模型复杂度等。 计算资源需求估算：训练和部署大规模文本处理模型所需的计算资源（如GPU显存、CPU核心数、内存大小、训练时间）的估算数据，以及不同优化策略对资源消耗的影响。 行业应用案例数据：汇总不同行业（如电商、金融、医疗、教育）在应用大规模文本处理技术时遇到的挑战、采用的解决方案以及取得的成效的量化数据。 如果BMT指的是“生物分子治疗”，那么手册中可能包含： 生物分子靶点数据库概览：收录和总结各类已知的疾病相关的生物分子靶点，包括其基因名称、蛋白质名称、功能、信号通路、已知药物关联等信息。 治疗性生物分子列表：详尽列出各类已批准或正在临床试验中的治疗性生物分子（如抗体、重组蛋白、核酸药物、细胞疗法等）的详细信息，包括其作用机制、适应症、给药途径、剂量、不良反应等。 临床试验数据汇总：整理和呈现各类生物分子治疗相关临床试验的关键数据，包括试验阶段、患者招募数量、主要疗效指标（如缓解率、生存期、客观反应率）、安全性数据、统计学显著性等。 生物分子相互作用网络数据：提供关于蛋白质-蛋白质相互作用、基因-蛋白质相互作用、药物-靶点相互作用等的网络数据，以可视化和列表形式展示，便于研究者分析复杂的生物通路。 基因组学与转录组学数据参考：整合与生物分子治疗相关的基因组学和转录组学研究数据，如特定基因突变频率、RNA表达水平变化、通路富集分析结果等，为个性化治疗提供依据。 生物标志物数据：收录用于预测疗效、监测疾病进展或评估毒性的生物标志物数据，包括其检测方法、敏感性、特异性、临床应用价值等。 药物设计与开发相关数据：关于生物分子药物的设计原理、结构-活性关系、药代动力学/药效动力学（PK/PD）模型、CMC（化学、制造和控制）数据等关键信息。 不良事件报告数据：汇总生物分子治疗相关的上市后不良事件报告数据，分析常见的不良反应及其发生率，为风险管理提供信息。 生物信息学工具与数据库链接：提供指向常用生物信息学数据库（如UniProt, PDB, TCGA, GEO等）和分析工具（如BLAST, KEGG, STRING等）的链接，并附带其使用的数据格式说明。 无论是哪种BMT的解释，本书都会专注于提供经过同行评审、验证可靠、来源可追溯的数据。手册中的所有数据都经过细致的整理和校验，力求最大限度地减少错误和偏差。对于关键数据，本书会明确标注其来源、采集方法以及可能存在的局限性，以增强数据的透明度和可信度。 其次，从数据的权威性来看，《BMT数据手册》的编纂团队由在该领域拥有深厚学术背景和丰富实践经验的专家组成。他们精选了来自国际顶级期刊、知名学术会议、权威研究机构以及官方监管机构的最新、最重要的数据。在可能的情况下，本书还会引用经过验证的标准数据集和行业最佳实践，确保所提供信息的代表性和指导性。 本书的目标读者非常广泛。对于学术研究人员而言，这本手册是开展前沿研究、验证理论模型、设计实验方案的宝贵资源。它可以帮助他们快速了解某一特定领域的最新进展和关键数据，节省大量文献检索和数据整理的时间。对于学生来说，《BMT数据手册》提供了一个系统学习BMT相关知识的入口，通过查阅具体数据，能够更直观地理解抽象概念，加深对学科的认知。 对于工程师和技术人员，本书提供了实际应用中所需的参数、性能指标和性能比较数据，能够指导他们在开发、优化和部署BMT相关系统或产品时做出更明智的技术决策。例如，在构建一个大规模文本分析平台时，工程师可以参考手册中不同模型在处理特定类型文本时的性能数据，选择最合适的算法。在开发生物分子治疗药物时，研究者可以查阅相关靶点的数据、临床试验的疗效数据，来指导药物研发方向。 此外，政策制定者、商业分析师以及投资人等也可能从本书中获益。通过查阅手册中关于市场规模、技术成熟度、应用前景等数据，他们能够对BMT领域的整体发展趋势和投资机会有更清晰的认识。 《BMT数据手册》的内容组织具有高度的逻辑性和用户友好性。每个章节都从基础概念讲起，逐步深入到具体的数据细节。数据以清晰的表格、图表、图形等形式呈现，并配以详细的文字说明，便于读者理解和比较。本书还可能包含索引、术语表和参考文献等辅助内容，进一步提升了其作为参考工具书的实用性。 例如，在关于“文本分类模型性能”的章节中，可能不仅仅列出各模型的准确率，还会提供在不同数据集（如IMDb电影评论、AG新闻等）上的具体指标，以及模型在处理长文本和短文本时的表现差异，甚至会附带一些典型分类错误的案例分析。这样的细节能够帮助读者更全面地评估模型的适用性。 又例如，在关于“抗体药物临床试验疗效”的章节中，除了列出不同药物的客观缓解率（ORR）和疾病控制率（DCR），还会详细说明这些指标的计算方法，以及在不同研究设计（如单药治疗 vs. 联合治疗）下的数据差异，并对统计学显著性进行说明。 本书的编撰过程遵循严谨的科学态度和规范的出版流程。内容从最初的数据收集、整理、分析，到专家评审、修改润色，再到最后的排版印刷，每一个环节都经过严格把关。编者们深知数据质量的重要性，因此在确保准确性的同时，也注重数据的时效性，力求涵盖最新的研究成果和行业动态。 总而言之，《BMT数据手册》是一部集信息汇聚、数据呈现、知识整合于一体的权威参考工具。它致力于成为BMT领域研究者和从业者不可或缺的数据伙伴，为推动该领域的科学进步和技术创新提供坚实的数据基础和强大的信息支持。这本书的价值在于其能够将繁杂、分散的数据转化为系统、有序、可用的信息资产，从而赋能读者在各自的领域做出更具洞察力的决策和更富创造性的贡献。它不是一本讲述故事或提供理论阐述的书，而是一本以数据为核心，以服务于实际应用和科研探索为宗旨的实操性工具。

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