内分泌代谢疾病 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民卫生

作者:田浩明

出品人:

页数:438 页

译者:

出版时间:2008年

价格:29.0

装帧:平装

isbn号码:9787117093309

丛书系列:

图书标签:

• 医学
• 内分泌学
• 代谢病学
• 内科
• 医学
• 疾病
• 健康
• 临床医学
• 诊断治疗
• 科普
• 医学教材

《数字孪生：理论、技术与应用前沿》 图书简介 导言：重塑现实的数字镜像 在信息技术飞速发展的浪潮中，一个革命性的概念正以前所未有的速度渗透到工业、工程、城市管理乃至生命科学的各个领域——数字孪生（Digital Twin）。它不再是简单的三维模型或仿真模拟，而是一个与物理实体或系统在生命周期内保持实时、双向、动态映射和交互的虚拟副本。 《数字孪生：理论、技术与应用前沿》深入剖析了这一前沿技术的底层逻辑、核心驱动要素以及广阔的应用前景。本书旨在为工程技术人员、系统架构师、科研工作者以及决策者提供一套全面、系统且深入的知识体系，使其能够精准理解数字孪生的本质，并掌握将其应用于复杂系统优化、预测性维护和创新决策的实践路径。 第一部分：数字孪生的理论基石与核心概念 本部分聚焦于构建数字孪生所必需的哲学基础和技术框架。我们首先明确了数字孪生与传统仿真、模型之间的关键区别，强调其动态性、实时性和闭环反馈机制。 孪生体的构成要素与层次结构： 详细阐述了数字孪生系统由物理实体、虚拟模型、连接数据、服务支持四个核心要素构成，并分解了从数据采集层、建模与仿真层到决策与反馈层的多层级架构。 关键理论支撑： 深入探讨支撑数字孪生的数学基础，包括但不限于系统辨识理论、状态估计、高保真建模方法（如基于物理的建模、数据驱动的建模混合方法）。特别关注如何利用非线性动力学理论来保证虚拟模型对物理实体复杂行为的精确捕捉。 生命周期管理视角： 数字孪生贯穿于产品或系统的设计、制造、运行维护、退役的全生命周期。本书剖析了在不同阶段，孪生体所扮演的角色和应具备的功能特性。 第二部分：驱动数字孪生的关键技术栈 数字孪生的实现依赖于一系列尖端技术的深度融合。本部分系统梳理了支撑“实时同步”和“智能交互”的关键技术。 物联网（IoT）与边缘计算： 强调了高精度、低延迟的传感器网络（IoT）是获取物理实体状态数据的“神经末梢”。边缘计算则提供了在数据源头进行预处理和实时决策的能力，是实现孪生体与实体间快速反馈回路的关键。 高保真建模与仿真技术： 涵盖了从几何建模、运动学/动力学仿真到热力学、流体力学等复杂物理过程仿真的最新进展。重点介绍了基于多物理场耦合的建模方法，以应对真实世界中多维度因素相互作用的复杂性。 大数据、云计算与人工智能（AI）： 数据是数字孪生的“血液”。本书详细论述了如何利用大数据技术对海量传感器数据进行清洗、存储和分析。AI，尤其是机器学习和深度学习，被视为孪生体实现“预测”和“优化”功能的核心引擎，例如用于故障预测、性能预测和健康状态评估（PHM）。 信息安全与信任机制： 鉴于孪生体承载了大量敏感的运营数据和控制指令，信息安全（特别是数据传输的加密和模型篡改的防护）构成了孪生系统稳定运行的必要保障。 第三部分：数字孪生在核心领域的深度应用 本书通过大量案例分析和技术路线图，展示了数字孪生在多个关键行业中带来的颠覆性变革。 智能制造与工业4.0： 探讨数字孪生如何应用于产线优化、柔性制造系统的配置、复杂装备的远程诊断与预测性维护。重点分析了“制造孪生”如何指导工艺参数的实时调整，以确保产品质量的一致性。 智慧城市与基础设施管理： 论述了如何构建城市级或区域级的数字孪生体，用于交通流量模拟、能源分配优化、应急响应规划及建筑能耗管理。这要求集成城市地理信息系统（GIS）和实时交通数据。 航空航天与复杂系统工程： 在高风险、高可靠性要求的领域，数字孪生用于飞行器健康监测、任务模拟和寿命评估。强调了“全寿命周期数字主线”的构建，确保设计意图在制造和运维中得以忠实传承。 生物医学与数字健康： 虽然尚处于新兴阶段，但本书也前瞻性地探讨了“人体数字孪生”的概念，用于个性化医疗方案的模拟、药物反应预测及手术规划的辅助。 第四部分：挑战、标准与未来展望 实现大规模、跨域的数字孪生应用面临诸多挑战。本部分聚焦于行业的标准化工作和下一代技术的发展方向。 互操作性与标准化困境： 不同的供应商和技术栈之间的数据格式、模型语义缺乏统一标准，严重阻碍了跨平台数字孪生的构建。本书详细分析了国际上在本体论（Ontology）和数据模型标准方面正在进行的努力。 模型验证与可信度评估： 如何科学、量化地评估数字孪生的准确性和可靠性，是决定其能否用于关键决策的前提。需要建立严谨的验证（Verification）和确认（Validation, V&V）流程。 量子计算与神经形态计算的潜在影响： 展望了未来计算范式（如量子计算）在加速复杂系统高精度实时仿真方面的潜力，以及神经形态芯片在边缘侧实现更高效孪生体智能部署的可能性。 总结 《数字孪生：理论、技术与应用前沿》不仅是一本技术手册，更是一份系统性的战略蓝图。它清晰地描绘了从理论概念到工程实践的完整路径，旨在帮助读者掌握构建下一代智能系统的核心能力，真正实现物理世界与数字世界的深度融合与协同进化。

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这本书的论述逻辑简直像是在走迷宫，让人感到极度困惑和心烦意乱。它似乎没有一个清晰的主线脉络，章节之间的跳跃性非常强，前一章还在详细解析某个激素受体的分子结构，下一章就突然跳到了某种营养素的代谢途径，中间完全没有一个平滑的过渡或者清晰的承上启下。更糟糕的是，作者在解释复杂概念时，习惯于堆砌大量的专业术语和缩写，却鲜少用形象的比喻或者流程图来辅助理解。我不得不反复翻阅前面的章节，试图重新梳理那些被遗漏的关键背景知识，才能勉强跟上当前段落的思路。这导致阅读过程异常耗时且费脑，你感觉自己不是在学习知识，而是在玩一场捉迷藏的游戏，永远不知道作者下一秒会把“宝藏”藏到哪个角落。对于初学者来说，这本书无疑是地狱级别的难度，即便是科班出身的同行，也需要极大的耐心和极高的专注力才能勉强消化这些错综复杂的知识点。

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从装帧质量来看，这本书也暴露出了明显的廉价感。纸张厚度偏薄，很容易被汗渍或轻微的弯折损坏，书脊在几次翻阅后就已经出现了细微的裂痕，感觉这本书撑不了几次高强度的翻阅和笔记勾画。印刷质量也堪忧，某些图表中的线条模糊不清，色彩失真严重，特别是那些用于展示生化反应通路或细胞信号转导的示意图，细节丢失严重，几乎无法辨认关键的酶或分子名称。我尝试在一些关键图表上做标注，但由于纸张容易洇墨，钢笔水渗透下去后，几乎将对页的文字也给毁了。对于一本需要反复查阅、被视为长期工具的专业书籍而言，如此粗糙的物理制作水准，无疑会大大降低其在日常工作中的实用价值。这更像是一次仓促的影印版，而不是经过精心校对和高质量印刷的正式出版物。

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我花了整整一个周末的时间，试图从这本书中找到一些关于“最新靶向药物疗效评估标准”的系统性论述，结果大失所望。书中的论述停留在十年前的指南水平，对于近五年内获批的几类重磅创新药的作用机制和临床数据分析，几乎是只字不提，或者仅仅用一两句轻描淡写的概括带过，缺乏深入的机制探讨和详尽的临床数据引用。举个例子，针对某种罕见内分泌肿瘤的治疗策略部分，作者仍然沉溺于传统的化疗方案的比较，对于最新的免疫疗法和基因编辑技术的前景只停留在“值得关注”的层面，完全没有提供任何可操作的、前沿的临床决策支持。这对于我们这些时刻需要追踪最新进展的临床医生来说，这本书的参考价值大打折扣。它更像是一本扎实的、但已经过时的基础知识回顾，而不是一本能够指导我们进行精准医疗实践的“活的”参考手册。阅读过程中，我不得不频繁地中断阅读，去查阅最新的国际期刊文献来弥补书中缺失的前沿信息，这极大地破坏了阅读的流畅性和效率。

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这本书的封面设计简直是视觉上的灾难，那种老式的、带着陈旧感的米黄色纸张，配上毫无设计感的深蓝色粗体宋体字，让人联想到七八十年代的教科书，而不是一本旨在探讨现代医学前沿的专业书籍。更别提内页的排版了，字号小得像蚂蚁爬行，段落之间拥挤不堪，仿佛作者急于把所有信息塞进有限的篇幅里，完全不顾读者的阅读体验。我花了足足半个小时才适应这种密集的文字布局，感觉眼睛都要被吸进纸张里去了。翻开目录，那一个个晦涩难懂的章节标题，像是古老的符文，让人望而生畏，完全没有提供任何引导性的描述，你得靠着自己深厚的专业背景去猜测里面到底讲了些什么“干货”。这不像是面向临床工作者或研究人员的工具书，更像是某个教授退休前把所有讲义一股脑儿拼凑起来的“纪念品”。如果不是因为工作需要，我真想立刻把它扔回书架的最底层，让它在灰尘中慢慢沉睡。这本书在“可读性”和“现代审美”这两个维度上，彻底失分，让人提不起任何阅读的欲望。

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这本书的文献引用部分，简直是一场“学术考古之旅”。我注意到，书中引用的绝大多数研究都集中在二十世纪八十年代到九十年代的经典文献，这本身无可厚非，因为那是许多基础理论的奠基时期。然而，对于近二十年来，随着分子生物学和基因测序技术突飞猛进所带来的颠覆性研究成果，书中引用的文献却少得可怜，甚至有些关键的突破性发现，竟然没有被纳入参考文献列表。这让我对作者的学术视野和信息更新速度产生了强烈的质疑。难道作者的研究资料库停留在上个世纪末吗？在强调循证医学和数据支撑的今天，一本严肃的专业书籍，如果不能及时吸纳最新的、高质量的学术证据，那么它的权威性就会大打折扣。读起来总有一种“老生常谈”的感觉，缺乏那种“啊，原来如此！”的惊喜感和新知感。

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