实用胸心外科手术彩色图谱 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:第二军医大学出版社

作者:胡国强编

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2002-1

价格:240.00元

装帧:

isbn号码:9787810602167

丛书系列:

图书标签:

胸外科
心脏外科
手术图谱
彩色图解
临床医学
外科手术
胸部疾病
心脏疾病
手术技术
医学教材

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具体描述

近30年来，由于分子生物科学家、机械电子学、高分子化学等技术和方法迅猛发展，我国的医学科学无论是在逻辑思维、诊断方法，还是治疗质量方面，都以崭新的面貌跻身于世界医学技术的先进行列。同样，胸、心外科也借助生化基础、影像学技术、麻醉及重症监护技术、生物及高分子材料技术等高新领域的开展，通过实践、认识、再实践、再认识，医学理论在不断提高，医治经验集腋成裘，医疗设备日臻完善，专业人员英才辈出。由此，对多种疾病尤其是疑难疾病的发病机制有了新的认识，对早期诊断提供了有利依据，也为手术治疗增加了机会，使众多的术后危重病人得以顺利康复，从而对提高胸、心外科病人的手术治愈率起到了巨大的推动作用。

　　由于胸、心外科手术对全身的生理影响较大，手术病例尤其是疑难病例的选择应与内科、放射科、麻醉科及重症监护科医师共同研讨，严格掌握手术适应症，对每一病例都要做出明确的诊断和具体的治疗意见。手术前会诊尤为重要。

　　手术是胸、心外科疾病治疗中的重要组成部分之一，而手术质量直接关系到治疗效果。因此，胸、心外科医师尤其是中青年医师应十分重视手术操作的每一个过程。必须做到爱护机体组织，在手术的各个环节中都要执行正规的切割、显露、止血、结扎、缝合、引流等基本操作步骤，力争做到稳、准、细、快，使每次手术都有新的提高，操作逐渐成熟。同时，应认识到人体是辩证统一的有机体，同一疾病在不同的病人身上，其病理变化既有相同之外，也有随年龄、性别、身体状况差异而存在的许多不同之处。对于儿童、老人、年迈体弱、代偿能力差或伴有合并症的病人，在能达到治病的前提下，尽量采用简单、耗时短的术式，以减少手术后的并发症，达到治愈疾病目的。在正确地解决疾病的复杂变化尤其是危重疾病时，手术基本操作的熟练程度和正确性尤显重要。

　　在临床实践中，外科医师还应特别注意培养自己对病人高度负责的良好品德和优秀的外科素质：大胆、细心、敏捷、慈爱。

　　本书正是本着以上原则，从临床实用出发，参阅了国内外经典著作，在《外科手术彩色图谱》（姜廷印等主编，山东科技出版社，第1版，1997.8）的基础上，由部分著名外科教授和专家结合自己几十年的临床经验，在数年时间内，重新修订、集体撰写、彩色绘图、编著而成，以供胸、心外科医师在临床实践中参考。

　　全书共有胸外科和心外科手术操作彩图800余幅。本书以彩色图谱为主的形式，图文并茂，系统介绍了各类手术的规范、经典手术的术式和正规的操作方法。本图谱色泽鲜艳、对比度清晰、实用性强，手术视野中器官毗邻明确，每个解剖层次及操作步骤清晰准确、简明扼要、通俗易懂。为提高外语水平，便于查阅，组织、器官和手术名称均注有英文。本书融实用性、科学性和先进性于一体，对胸、心外科医师尤其是中青年医师掌握和提高手术技巧、减少并发症、提高手术治愈率能起到很大的指导作用，可以说是胸心外科医师必备的工具书。

好的，这是一份不包含《实用胸心外科手术彩色图谱》内容的图书简介，内容详实，力求自然流畅。 --- 图书名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》图书简介随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为信息技术领域的核心驱动力之一。本书旨在为计算机科学、人工智能、语言学及相关领域的专业人士、研究人员和高级学习者，提供一本全面、深入且实战性强的指南，专注于深度学习模型在NLP前沿任务中的最新进展、核心理论、架构设计与工程实践。本书的内容结构经过精心设计，从基础理论的巩固到尖端模型的剖析，再到实际工业化部署的挑战与解决方案，力求构建一个完整的知识体系。我们避开了传统NLP的统计模型叙述，将重点完全聚焦于基于神经网络的现代方法。第一部分：深度学习基础与NLP的融合（理论基石）本部分首先为读者夯实必要的数学和模型基础。我们不会赘述过于基础的线性代数或微积分，而是直接切入深度学习模型与文本数据交互的机制。第1章：神经网络回顾与高效训练策略本章简要回顾了前馈网络、卷积网络（CNNs）在文本特征提取中的作用，并重点深入探讨了高效的优化器（如AdamW、Ranger）和正则化技术（如Dropout、Layer Normalization）在处理大规模语料库时的性能调优方法。特别关注了混合精度训练和梯度累积在高内存场景下的应用。第2章：词嵌入的演进：从静态到动态表示详细解析了Word2Vec和GloVe等静态嵌入方法的局限性。核心内容聚焦于ELMo、BERT等上下文相关的动态词嵌入是如何通过双向LSTM和Transformer结构，捕获语境依赖性的。我们提供了构建自定义领域词嵌入模型的详细步骤和评估指标（如语义相似度测试集）。第3章：循环网络架构的优化与替代尽管Transformer占据主导地位，但理解和优化LSTM/GRU在特定序列任务中的作用仍有价值。本章分析了如何通过门控机制的微调来提升其在长距离依赖建模上的效率，并引入了Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T) 结构在语音识别流式处理中的应用思想，尽管本书主要侧重文本，但这种序列到序列的框架具有参考价值。第二部分：Transformer架构的深度解析（核心引擎） Transformer是现代NLP的基石。本部分将结构化地拆解Transformer的各个组件，并展示如何通过修改这些组件来服务于不同的NLP目标。第4章：自注意力机制的精细化设计深入剖析了标准的Scaled Dot-Product Attention，并详细对比了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。更进一步，我们探讨了稀疏注意力机制（如Reformer、Longformer）如何解决标准Attention在处理超长文本时$O(n^2)$的计算瓶颈，并提供了这些稀疏模式在基因序列分析等非传统文本领域中的初步尝试。第5章：预训练范式的变革：从Masked LM到生成式预训练系统对比了BERT（MLM/NSP）、GPT（单向LM）以及T5（Text-to-Text Transfer Transformer）等主流预训练目标函数的内在区别。重点解析了Sequence-to-Sequence统一框架（T5/BART）如何通过统一的输入输出格式，极大地简化了下游任务的适配过程，并展示了如何为特定领域语料进行高效的继续预训练（Continued Pre-training）。第6章：模型微调策略与参数高效性（PEFT）随着大模型的参数量动辄百亿甚至千亿，全参数微调（Full Fine-tuning）变得不切实际。本章专注于参数高效微调技术（PEFT）。详细介绍了LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning和Prompt Tuning的数学原理，并提供了在资源受限环境下，仅更新少数新增或特定层参数，却能达到接近全微调性能的实操教程。第三部分：前沿任务的深度实践（应用前沿）本部分聚焦于当前NLP研究和工业界最为关注的复杂任务，并提供基于最先进模型的端到端解决方案。第7章：复杂问答系统与知识图谱增强涵盖了抽取式问答（Extractive QA）（如SQuAD）和生成式问答（Generative QA）（如对话系统）的技术栈。重点在于如何结合外部知识库（Knowledge Graph）来解决单纯基于文本上下文的“幻觉”问题。内容包括图嵌入技术（如TransE）与Transformer编码器的融合架构，以及基于检索增强生成（RAG）的实战部署。第8章：跨语言与多模态NLP的桥接探讨了如何利用多语言预训练模型（如XLM-R）实现零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）的跨语言迁移。此外，本章深入讲解了视觉与语言的融合，分析了CLIP和ViLT等模型如何通过对比学习框架，对齐文本和图像的联合嵌入空间，实现跨模态的语义理解。第9章：模型的可解释性、鲁棒性与安全性随着模型被广泛应用于关键决策领域，理解模型的“黑箱”至关重要。本章介绍了LIME和SHAP等局部可解释性方法在文本分类和命名实体识别任务中的应用。同时，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并提出了通过对抗性训练和输入净化来提升模型在恶意输入下的鲁棒性。第四部分：工程化与部署优化（工业落地）理论模型必须转化为可运行、可扩展的系统。本部分是本书的实践收尾，面向需要将模型投入生产环境的工程师。第10章：模型量化、剪枝与推理加速详细介绍了从FP32到INT8甚至INT4的模型量化技术（如Post-Training Quantization, PTQ 和 Quantization Aware Training, QAT）。讨论了结构化和非结构化剪枝对模型性能和体积的影响。最后，介绍了使用ONNX Runtime和TensorRT等高性能推理引擎，实现低延迟服务的具体流程和性能测试方法。附录：主流NLP开源框架对比与基准测试对比分析了Hugging Face Transformers、PaddleNLP等主流框架在模型易用性、生态系统和分布式训练支持方面的差异，并提供了一套标准化的基准测试（Benchmark）工具集，帮助读者客观评估不同模型架构和优化策略的实际效果。 --- 本书结构严谨，内容前沿且极具操作性，旨在帮助读者跨越理论与工程之间的鸿沟，真正掌握深度学习在NLP前沿任务中的核心竞争力。