Health Assessment And Physical Examination pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Estes, Mary Ellen Zator

出品人:

页数:1607

译者:

出版时间:

价格:200.95

装帧:HRD

isbn号码:9781418022617

丛书系列:

图书标签:

• 健康评估
• 体格检查
• 医学
• 护理学
• 临床技能
• 诊断
• 医学教育
• 健康科学
• 身体检查
• 评估技巧

《深度学习：理论、算法与实践》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习领域导论，内容涵盖从基础理论到前沿应用的全景图。我们摒弃了肤浅的介绍和零散的知识点堆砌，力求构建一个结构严谨、逻辑清晰的知识体系，使用户不仅知其然，更能解其所以然。本书适合具有一定数学基础（线性代数、概率论、微积分）和编程经验（Python）的读者，无论是计算机科学专业的学生、数据科学家，还是希望将深度学习技术应用于实际工程问题的工程师，都能从中获得极大的助益。 第一部分：基础理论与数学基石 本部分是构建深度学习大厦的坚实地基。我们将首先回顾必要的高等数学知识，重点剖析在深度学习中扮演核心角色的概念，例如多变量微积分中的链式法则（反向传播的数学基础）、矩阵分解、特征值分解、以及概率论中的贝叶斯定理和最大似然估计（MLE）。 随后，我们将深入探讨线性模型与逻辑回归，将其视为所有神经网络的起点。我们将详细阐述损失函数的设计原则（如交叉熵损失），以及优化算法的理论基础。优化部分将花费大量篇幅介绍梯度下降的各种变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法如 AdaGrad、RMSProp 和大名鼎鼎的 Adam 优化器。我们将剖析这些算法的收敛性、步长选择的敏感性，以及如何通过更精细的超参数调优来提升模型性能。 第二部分：经典神经网络架构解析 本部分聚焦于深度学习领域最具影响力的两种经典网络结构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 卷积神经网络（CNN）：我们将从二维图像处理的几何特性出发，解释卷积操作的本质及其在特征提取方面的优势。详细解析卷积层的核心组件：卷积核（滤波器）、激活函数（ReLU、Leaky ReLU 等）、池化层（Pooling）的功能与必要性。我们不满足于表面的结构描述，而是深入探讨感受野（Receptive Field）的演变、感受野的计算，以及如何设计具有不同深度和宽度的网络结构。此外，本书将系统梳理经典 CNN 架构的演进历程，包括 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构的多尺度融合）和 ResNet（残差连接如何解决深层网络的退化问题）。我们将详细推导残差连接的数学形式及其对梯度流的积极影响。 循环神经网络（RNN）：针对序列数据的处理需求，RNN 提供了内在的循环机制来捕获时间依赖性。我们将从基础的 RNN 单元出发，分析其在处理长期依赖性问题上的固有缺陷——梯度消失与梯度爆炸。接着，我们重点讲解两种关键的改进结构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。书中将详细分解 LSTM 内部的“门”结构（输入门、遗忘门、输出门）及其对信息流的精确控制机制，并辅以清晰的图示和公式推导，阐明其如何通过遗忘门选择性地保留或丢弃历史信息。 第三部分：深度学习的高级主题与前沿进展 随着模型复杂度的提升，一系列新的理论和技术应运而生，本部分将深入探讨这些关键领域。 正则化与泛化：模型过拟合是深度学习实践中的主要挑战之一。本书将系统介绍多种正则化技术。除了 L1/L2 权重衰减，我们将详尽阐述 Dropout 的随机性如何模拟模型集成（Ensemble Learning），以及 Batch Normalization（BN）的原理。BN 层通过规范化层输入分布，不仅加速了训练，还显著提高了模型的稳定性。我们将剖析 BN 层在训练和推理阶段的不同行为，以及 Layer Normalization（LN）在 RNN 等序列模型中的应用场景。 注意力机制与 Transformer 架构：近年来，注意力机制已成为处理复杂依赖关系的核心工具。本书将详细介绍软注意力（Soft Attention）和硬注意力（Hard Attention）的区别。随后，我们将聚焦于自注意力（Self-Attention）机制，详细解释 Query, Key, Value 向量的计算过程及其在捕获输入序列内部依赖方面的强大能力。最终，我们将完整解析 Transformer 架构，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及为什么它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的突破。 生成模型：本部分将介绍深度学习在数据生成方面的最新成就。我们将深入探讨变分自编码器（VAE）的隐变量模型框架，解释其重参数化技巧和 Kullback-Leibler (KL) 散度的作用。随后，我们将详细剖析生成对抗网络（GAN）的对抗性训练范式，包括判别器与生成器之间的博弈过程。为解决原始 GAN 的训练不稳定问题，本书还将讲解 DCGAN、WGAN（Wasserstein 距离的引入）等关键变体及其在图像生成中的实际表现。 第四部分：实践、工程与部署 理论学习的最终目的是指导实践。本部分将侧重于深度学习项目的工程化流程。我们将讨论如何有效地组织和清洗大规模数据集，包括数据增强（Data Augmentation）的策略选择。在模型训练层面，我们将指导读者如何进行系统的超参数搜索（如网格搜索与贝叶斯优化），如何监控训练过程以识别欠拟合或过拟合，以及如何进行迁移学习（Transfer Learning）——如何有效地利用预训练模型（如在 ImageNet 上训练的模型）来加速新任务的开发。最后，本书将简要介绍模型优化与轻量化技术，为将训练好的模型部署到资源受限的边缘设备上提供理论参考。 通过本书的学习，读者将不仅掌握深度学习的核心算法，更能理解这些算法背后的数学直觉和工程权衡，具备独立设计、训练和优化复杂深度学习系统的能力。

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医学知识日新月异，如何跟上时代的步伐，掌握最新的临床技能，一直是困扰我的问题。我惊喜地发现，这本书的内容涵盖了许多我尚未接触到的前沿技术和评估方法。它在介绍常规体格检查的同时，还融入了许多最新的辅助诊断工具和技术，例如超声心动图在心脏评估中的应用，以及一些新兴的分子生物学标记物在疾病筛查中的潜力。这种前瞻性的内容，让我看到了医学发展的未来趋势，也激发了我深入学习的动力。

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作为一个细节控，我尤其欣赏这本书在描述操作步骤时的精确性和条理性。无论是叩诊、触诊还是听诊，每一个动作的幅度、力度，甚至操作者与患者的体位，都描述得非常细致。书中的插图和照片更是栩栩如生，完美地模拟了实际操作场景，让我仿佛身临其境，能够更好地掌握每一个动作的要领。这种严谨的态度，对于即将走向临床的我来说，至关重要，它能帮助我养成规范的操作习惯，避免不必要的失误。

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我一直认为，一本优秀的医学教材，不仅要教会我们“是什么”，更要教会我们“为什么”和“怎么做”。这本书在这方面做得非常出色。它在讲解每一个体格检查步骤时，都会深入剖析其背后的生理学和病理学原理。例如，在讲述肺部听诊时，它不仅仅列出了各种呼吸音的名称，还会详细解释这些声音的产生机制，以及不同异常呼吸音可能预示的疾病。这种“追根溯源”的学习方式，让我对所学知识有了更深刻的理解，不再是死记硬背，而是能够融会贯通，举一反三。

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学习医学，尤其需要扎实的理论基础和丰富的临床经验。这本书在这两个方面都做到了完美的平衡。它在讲解理论知识时，力求深入浅出，语言生动形象，避免了枯燥乏味的陈述。同时，它又通过大量的临床实例和图文并茂的讲解，将抽象的理论转化为具体的实践技能。我特别喜欢书中关于“鉴别诊断”的章节，它详细列出了各种相似疾病的临床表现，以及如何通过体格检查来区分它们，这对于提高我的临床思维能力非常有帮助。

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这本书的封面设计得非常专业，色彩搭配沉稳大气，整体给人一种严谨可靠的感觉，作为一名即将步入临床实习的学生，我对手头的专业书籍要求很高，希望它们不仅内容扎实，在视觉上也能够带来积极的学习引导。初次翻阅，我便被它清晰的排版和精美的插图所吸引。那些解剖图谱、生理流程的示意图，线条流畅，色彩运用恰到好处，能够帮助我快速地理解那些抽象的概念。我特别喜欢书中标注的那些关键术语，字体加粗，并且在页脚有详细的解释，这极大地节省了我查阅词典的时间，让学习过程更加流畅高效。

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对于我这样需要大量记忆的医学专业学生来说，一本结构清晰、重点突出的教材是必不可少的。这本书在这方面做得非常出色。它通过层层递进的结构，将复杂的医学知识系统化、条理化。每个章节都设定了明确的学习目标，并在内容中用醒目的方式标记出重点和难点。书中的小结和复习题，也能够帮助我巩固所学知识，及时发现自己的薄弱环节，进行有针对性的复习。

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我一直坚信，良好的医患沟通是高效诊疗的重要前提。这本书在这方面也给了我很多启发。它在讲解体格检查的每一个环节时，都强调了与患者沟通的重要性，例如在进行腹部检查时，如何向患者解释检查的目的，如何安抚患者的紧张情绪，以及如何观察患者的反应。这些看似细微的技巧，却能极大地影响检查的顺利进行和诊断的准确性，让我深刻体会到，医术与人文关怀同样重要。

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作为一个对医学充满热情的学习者，我总是在不断寻找能够激发我求知欲的资源。这本书恰恰满足了我的期待。它不仅仅罗列了枯燥的知识点，而是通过生动有趣的语言，将复杂的医学概念解释得通俗易懂。我特别喜欢书中穿插的“历史渊源”和“前沿进展”等板块，它们让我了解了医学发展的脉络，也看到了未来的无限可能，这种开阔的视野，让我更加热爱我所选择的专业。

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在学习过程中，我常常会遇到一些难以理解的术语或者复杂的概念。这本书在这方面做得非常人性化，它在每个章节的开头都会列出本章的学习目标，并在正文中对专业术语进行详细的解释和说明。此外，书后还附带了一份详尽的专业词汇表，方便我随时查阅。我尤其喜欢书中穿插的“临床案例分析”，通过真实的病例，将理论知识与临床实践紧密结合，让我更直观地体会到体格检查在疾病诊断中的重要作用。

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我非常欣赏这本书的实用性。它不仅仅是一本理论教材，更是一本指导临床实践的宝典。书中详细介绍了各种体格检查的操作步骤、注意事项以及可能遇到的问题。我喜欢它在描述检查方法时，会结合大量的临床图片和图示，生动形象地展示出正确的操作姿势和关键的体征。这对于我这样刚刚接触临床的菜鸟来说，无疑是最好的指导，让我能够更快地掌握实际操作技能。

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