学会批判性思维 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国轻工业出版社

作者:柳铭心

出品人:

页数:272

译者:柳铭心

出版时间:2005-1-1

价格:16.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787501946631

丛书系列:

图书标签:

• 批判性思维
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好的，这是一本名为《深度学习在医学影像分析中的应用》的图书简介： 深度学习在医学影像分析中的应用 拥抱前沿，重塑诊断未来 本书专为对人工智能、计算机视觉以及医学影像处理技术充满热情的专业人士、研究人员、高级学生以及临床医生量身打造。 在当前数据爆炸和技术飞速迭代的时代，深度学习（Deep Learning）已不再是实验室中的前沿概念，而是正在深刻变革医疗诊断、疾病预测和治疗规划的核心驱动力。《深度学习在医学影像分析中的应用》全面、系统且深入地剖析了如何利用复杂的神经网络模型，从海量的医学图像数据中提取、理解和转化有价值的临床信息。 本书的价值在于其理论的深度、实践的广度以及对临床转化潜力的精准把握。我们避免了对基础概念的冗长重复，而是直接聚焦于如何构建、训练和优化适用于特定医学场景的高性能深度学习架构。 --- 结构概览：从基础架构到前沿挑战 本书内容组织严谨，分为四大核心板块，确保读者能够构建起坚实的理论基础并掌握前沿的技术栈： 第一部分：医学影像数据基础与预处理的艺术 本部分奠定了深度学习在医学领域应用的技术基石。我们深入探讨了医学影像的特性（如CT、MRI、超声、病理切片等）与传统图像的区别，强调了数据异构性和稀疏性带来的挑战。 医学影像的数字化与标准化： DICOM格式的深入解读，像素空间与物理空间的关系，以及如何进行强度归一化和空间配准。 数据增强的专业化策略： 针对医学影像（如组织形变、光照不均、伪影）的特有失真模式，设计和实施更具临床意义的数据增强技术，如弹性形变、对比度模拟等。 小样本学习（Few-Shot Learning）的必要性： 鉴于医学数据标注的高成本和隐私限制，详细介绍迁移学习、元学习（Meta-Learning）在罕见病或罕见病灶识别中的应用。 第二部分：核心深度学习模型在诊断中的部署 这是本书的重中之重，详细介绍了适用于不同医学任务的经典与创新网络结构。我们不仅讲解“是什么”，更侧重于“为什么”以及“如何调整以适应特定的病理特征”。 图像分类（Classification）的优化： 如何通过改进残差连接、引入注意力机制（Attention Mechanisms）来区分良性与恶性病变，特别是在早期癌症筛查中的应用。 语义与实例分割（Segmentation）的精进： 重点剖析U-Net及其众多变体（如Attention U-Net, V-Net, nnU-Net）在器官轮廓勾勒、肿瘤边界界定、血管网络重建中的性能调优，讨论边界模糊性处理。 目标检测（Object Detection）的高效实现： 比较Faster R-CNN、YOLO系列（专注于医学版本的优化，如去除不必要的先验知识）在识别微小结节、细胞核计数中的速度与精度平衡。 生成模型（Generative Models）的突破： 介绍GANs（生成对抗网络）和VAEs（变分自编码器）在合成高保真医学图像（用于数据扩充或隐私保护）以及图像去噪、超分辨率重建中的最新进展。 第三部分：从像素到临床决策：高级分析与可解释性 真正的挑战在于将高精度的模型输出转化为医生可信赖的临床证据。本部分致力于解决“黑箱”问题和多模态数据融合。 可解释性人工智能（XAI）在医疗中的实践： 深入研究Grad-CAM、SHAP值、LIME等方法如何揭示模型关注的解剖学区域，确保诊断依据的透明度和可靠性。 多模态数据融合： 探讨如何有效结合不同来源的数据（如MRI图像、病理切片、基因组数据、电子病历文本）构建更全面的诊断预测模型，实现跨模态推理。 时序与动态分析： 针对动态影像（如心脏超声、功能性MRI），介绍循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）或Transformer模型在病程演变预测中的应用。 第四部分：工程实践、部署与伦理考量 将模型投入实际应用，需要强大的工程化能力和对监管环境的深刻理解。 高性能计算与模型部署： 针对GPU优化、模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技术，以实现边缘计算设备或PACS系统上的快速推理。 模型鲁棒性与泛化能力测试： 介绍如何设计严格的验证流程，测试模型在不同医院、不同设备采集的数据上的性能漂移问题。 法规遵从与伦理责任： 讨论FDA/NMPA等机构对AI医疗器械的审批标准，以及数据隐私（HIPAA, GDPR）在模型训练和部署中的技术保障措施。 --- 本书的独特价值 与其他侧重于通用计算机视觉的教材不同，《深度学习在医学影像分析中的应用》始终紧扣临床转化效率（Clinical Translation Efficiency）。 1. 案例驱动： 书中收录了来自放射学、病理学、眼科学等多个领域的真实世界研究案例，并附带了关键代码片段和伪代码，指导读者复现和改进。 2. 前沿技术集成： 首次系统性地将Transformer架构引入到医学影像分割和病灶定位的语境中，探讨其在捕获长距离依赖性上的优势。 3. 强调稳健性： 鉴于医疗决策的零容错性，本书将大量篇幅用于探讨模型的不确定性估计（Uncertainty Estimation）和对抗性样本防御，确保系统在面临异常数据时的行为是可预测的。 阅读本书后，您将不仅掌握了构建顶尖医学影像AI系统的工具箱，更获得了在复杂临床环境中评估、部署和维护这些系统的战略洞察力。 无论您是希望开发下一代诊断辅助工具的研究员，还是致力于优化工作流程的临床信息学家，本书都将是您通往专业前沿的必备指南。

评分☆☆☆☆☆

原著作者是谁？什么学科专业的？对于这一领域的理解有多深？译者是谁？拥有怎样的受教育经历？这本书的原著和译本分别处于什么水平？我是怎么知道这本书的？为什么现在在读？为什么对书的内容感觉特别陌生？我从小到大的生活环境怎么没有人教授我这些东西？我的疑问和经验具有...

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面设计，仿佛在向读者传递着一种“严肃思考”的信号。拿到手里的时候，厚度适中，纸张的触感也相当不错，摸上去有种扎实的质感，让人感觉这是一本值得细细品味的著作。我尤其欣赏作者在排版上的用心，字体的选择既保证了阅读的舒适度，又在关键的理论阐述处使用了不同的字重或颜色区分，使得那些核心的概念能够迅速抓住读者的眼球。比如，在探讨逻辑谬误的部分，作者采用了一种类似思维导图的结构来展示复杂的联系，这对于初次接触系统化逻辑训练的读者来说，无疑是极大的便利。这种对细节的关注，反映了出版方对内容质量的尊重，也让翻阅的过程成为一种享受，而不是枯燥的任务。如果说一本书的“外衣”是它的第一印象，那么这本在视觉和触觉上都达到了高水准的呈现，成功地激发了我想要立刻深入阅读的欲望，它在书架上看起来也极具分量感，绝对不是那种可以随意翻阅的快餐读物。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的整个过程，带给我最大的精神收获，在于它重塑了我对“不确定性”的认知。在过去，我倾向于将世界视为非黑即白，追求快速且确定的答案。这本书却耐心地教会我，真正的智慧在于拥抱和管理不确定性。它强调了“可错性”是人类认知过程的本质特征，并展示了如何通过持续的、开放式的批判，将认知的不确定性降到可接受的范围内，而不是试图消除它。书中对“认知闭合需求”（Need for Cognitive Closure）的剖析尤其深刻，它揭示了许多人急于接受简单答案的心理根源。这种对自身心理弱点的洞察，比任何外部技巧的教授都更为宝贵。它让我学会以一种更谦逊、更具弹性的心态去面对复杂的世界，真正体会到思考不是为了证明自己正确，而是为了更接近真相。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间，沉浸在这本被誉为“思考工具箱”的书籍之中，最大的感受是它内容的广度和深度远超我的预期。它不是简单地罗列一些我们日常生活中常犯的错误，而是试图构建一个完整的、可操作的思维框架。书中引入的几个核心模型，特别是关于“假设检验”和“贝叶斯推理”的章节，对于我这种长期从事项目规划工作的人来说，简直是醍醐灌顶。作者的叙述方式非常巧妙，他避开了晦涩难懂的哲学术语，而是通过大量的、贴近现实生活的商业案例和日常决策场景来进行阐释。举个例子，书中分析了某个知名科技公司产品发布失败的案例，层层剥茧地揭示了决策链条中“确认偏误”是如何一步步积累并最终导致灾难性后果的。这种将宏大理论与微观实践紧密结合的叙事方式，极大地提升了知识的可迁移性，让我能够在合上书本后，立即在自己的工作和生活中找到对应的应用场景，这才是真正有价值的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

如果让我从一个“实用主义者”的角度来评价这本书的价值，我会说，它极大地提高了我的“信息过滤效率”。在如今这个信息爆炸的时代，我们每天被海量的数据和观点轰炸，筛选出真正有价值、经得起推敲的信息成了一种生存技能。这本书提供了一套清晰的“质检流程”。书中关于“论证有效性”的检验标准，尤其那套关于“前提的充分性与必要性”的判断矩阵，简直就是我工作中的利器。以前，我可能需要花费大量时间去核对数据来源和论据的可靠性，现在，我能更快地定位到论证结构中的薄弱环节。这种能力的提升是立竿见影的，它减少了我在无效信息上浪费的时间和精力，让我能更专注于那些真正需要深度思考的核心问题。对于任何需要做决策、分析报告或者撰写复杂文案的专业人士来说，这本书的投资回报率是惊人的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在语言风格上展现出一种罕见的“温和的挑战性”。它不像有些学术著作那样高高在上，让人望而却步；相反，作者的语气是鼓励性的、引人深思的。他从不直接指责读者的思维缺陷，而是像一位耐心的向导，引导你自行发现盲区。书中多次出现的反问句，比如“你确定你所持有的这个‘常识’，其支撑证据链是完整的吗？”这类措辞，会让人不自觉地停下来，对自己过去习以为常的判断进行重新审视。我特别喜欢作者在处理争议性话题时所采取的平衡姿态，他清晰地阐述了不同立场背后的逻辑基础，然后展示了如何运用批判性工具去评估这些基础的稳固性，而不是急于站队。这种中立而又深刻的探讨，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在积极参与一场高水平的智力对话，心灵深处有一种被尊重和被赋能的感觉。

评分☆☆☆☆☆

系统，翔实。用做课程配套具有非常好的操作性。

评分☆☆☆☆☆

消化和内化实在是个很难的过程

评分☆☆☆☆☆

保罗内容的总结归纳，只看这一本也就够了。

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消化和内化实在是个很难的过程

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理解并掌握f&p概念，fundamental powerful 家。基本并且强大的概念。让我想到本质可能就是区别于其它事物的核心属性，并且数量不限为一个。身高1.827m肯定是不准确的，人的身高早上和晚上不一样，要不了这样的准确度。学习一门学科就要用其中的词汇和概念去思考问题，理清其中的脉络逻辑，不单单只是记忆知识点而已。 体验到了快读一本书的重要性，这种树压根不值得细读，都没几个让人印象深刻的例子。