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出版者:金盾出版社

作者:李国岚等编

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:2002-8

价格:11.00

装帧:精装

isbn号码:9787508220178

丛书系列:

图书标签:

• 物理
• 中学物理
• 学习手册
• 教辅
• 初中物理
• 高中物理
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• 物理公式
• 物理实验
• 物理知识点

科技前沿探索：人工智能在医疗诊断中的应用 本书籍深入剖析了当前人工智能（AI）技术在现代医疗诊断领域所扮演的关键角色及其未来潜力。 随着信息技术的飞速发展，医疗健康领域正经历一场由数据驱动的深刻变革。本书聚焦于这场变革的核心驱动力之一——人工智能。我们旨在为医学专业人士、生物医学工程师以及对科技与健康交叉领域感兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，探讨AI如何重塑疾病的早期发现、精准分型及个性化治疗路径的制定。 第一部分：人工智能在医学影像分析中的革命 医学影像作为疾病诊断的“金标准”之一，其数据的复杂性和庞大数据量对传统人工判读构成了巨大挑战。本书首先系统介绍了深度学习（Deep Learning），特别是卷积神经网络（CNN）在处理X光片、CT、MRI及病理切片等图像数据方面的核心机制。 1. 图像预处理与特征提取： 我们详述了如何利用先进的图像增强算法（如小波变换、滤波技术）来优化输入图像质量，并着重分析了CNN层级结构如何自动学习和提取与特定病灶（如肿瘤、微小钙化点）相关的复杂视觉特征，超越了传统手工特征工程的局限性。 2. 疾病的早期和微小病灶识别： 重点案例研究部分，涵盖了AI在乳腺癌筛查中的应用，展示了AI系统如何以远超人眼的敏感度，识别出早期、形态不规则或对比度低的微小病变。书中详细对比了不同网络架构（如ResNet、Inception、Vision Transformer）在特定影像模态上的性能表现及其计算效率的权衡。 3. 病理学数字化转型： 现代数字病理学依赖于超高分辨率的全玻片扫描（WSI）。本书深入探讨了处理WSI的挑战（如巨大的数据量和批次效应），并介绍了多尺度分析策略和弱监督学习方法，用于自动化淋巴结转移、肿瘤分级和预后标志物的识别。这部分内容强调了AI如何作为病理医生的“第二双眼睛”，大幅提升了诊断的一致性和速度。 第二部分：自然语言处理（NLP）与电子健康记录（EHR）的价值挖掘 医疗决策的质量不仅依赖于影像，更依赖于病历记录、手术报告、出院小结等大量的非结构化文本数据。本书的第二部分致力于揭示如何利用NLP技术从这些“文本金矿”中提取有价值的临床信息。 1. 临床信息抽取与标准化： 我们详细介绍了命名实体识别（NER）、关系抽取和事件抽取技术在EHR文本中的应用。例如，如何精准识别药物名称、剂量、不良反应、手术并发症等关键临床实体，并将其映射到标准化的医学术语集（如SNOMED CT, ICD-10）。 2. 临床决策支持系统（CDSS）的构建： 本书探讨了如何利用NLP技术整合患者的文本历史信息（如主诉、既往史）与结构化数据（检验结果），为医生提供实时的诊断建议、用药冲突预警以及潜在漏诊的提示。特别关注了基于主题模型（Topic Modeling）对大量研究文献的归纳，以支持循证医学实践。 3. 药物警戒与不良事件报告： 阐述了如何运用情感分析和时间序列分析技术，自动监测社交媒体和非正式医疗报告中关于药物不良反应的信号，构建主动式药物警戒系统，从而加速对新出现安全问题的响应。 第三部分：预测分析与个性化治疗方案的制定 AI的核心价值在于其强大的预测能力。本书的第三部分关注如何利用机器学习模型预测疾病的发生风险、治疗反应和患者预后。 1. 风险分层与疾病预测： 介绍了生存分析模型（如Cox比例风险模型）与深度学习模型的结合应用，用于预测特定人群在未来五年内罹患心血管疾病或癌症的概率。书中详细阐述了特征工程在构建稳定、可解释的风险模型中的重要性。 2. 基因组学与精准医疗的融合： 重点分析了AI在处理高通量测序数据（如WGS, RNA-Seq）方面的优势。探讨了如何利用图神经网络（GNNs）建模复杂的基因调控网络和蛋白质相互作用，从而识别驱动个体化疾病的特定生物标志物，并预测患者对靶向药物或免疫疗法的敏感性。 3. 治疗反应的动态优化： 深入研究了强化学习（RL）在动态治疗策略制定中的潜力。例如，在重症监护室（ICU）环境中，RL模型如何根据患者每小时的生命体征变化，实时推荐最佳的呼吸机参数调整、液体复苏方案或升压药滴定速度，实现“闭环”的自动化治疗干预。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 任何颠覆性技术的推广都伴随着挑战。本书的最后一部分对当前AI在医疗应用中面临的实际障碍进行了审视，并展望了其发展方向。 1. 数据质量与模型泛化性： 探讨了数据偏差（Bias）、数据孤岛问题以及模型在不同人群和不同医院设备上的泛化能力（External Validation）不足的现状。提出了联邦学习（Federated Learning）作为解决数据隐私和共享困境的有效途径。 2. 模型的可解释性（XAI）： 强调了医生对诊断依据的理解需求。详细介绍了LIME、SHAP等可解释性工具如何帮助我们理解“黑箱”模型的决策过程，增强临床医生对AI建议的信任度，并满足监管要求。 3. 监管框架与医疗责任： 分析了全球范围内（如FDA、EMA）对AI医疗设备审批的最新动态。讨论了当AI辅助诊断出现错误时，医疗责任的界定问题，以及建立稳健的临床验证流程的必要性。 本书结构严谨，理论阐述与大量实际应用案例相结合，旨在为读者提供一个既有深度又具实操指导意义的科技前沿指南，助力推动人工智能真正融入到临床实践的每一个环节。

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这本书给我的体验是极其碎片化和不连贯的。它仿佛不是由一位作者创作，而是由好几位对物理理解深度不一的人拼凑而成。例如，在热学部分，对理想气体状态方程的介绍简洁明了，公式运用也算准确；但紧接着转到热力学第一定律时，对做功方向的正负号约定突然进行了极其复杂的、多达三种解释的描述，让人无所适从，完全不知道该采信哪一种标准去解题。这种内部标准的不统一性，是学习资料中最大的忌讳。另外，我发现书中对一些关键物理量的单位和量纲的标注存在疏漏，比如在处理电磁学中的矢量积时，有时省略了单位的矢量表示，这对于初学者建立严谨的物理思维是极其不利的。我花了大量时间试图去整合这些混乱的知识点，到头来发现，与其花时间去“修正”这本书的缺陷，不如直接翻阅更早期、更基础的教材来得高效。这本书不仅没有减轻我的学习负担，反而无形中增加了我的信息甄别成本。

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这本号称“学习手册”的读物，我拿到手时满心期待，毕竟是面对中学生的物理学习，总该有些新意或者至少是扎实的梳理吧。然而，翻开它才发现，里面充斥着大量过于宏观的理论陈述，像是把教科书的摘要强行拉伸成了独立篇章。比如讲到力学部分，它用了足足十页来阐述“物体运动的本质是能量的转化与守恒”，这种哲学思辨式的开头固然高深，但对于急需理解牛顿第二定律如何应用于斜面问题的小白来说，简直是灾难。公式推导过程一笔带过，关键的插图模糊不清，很多本应通过直观模型解释清楚的概念，都被文字的海洋淹没了。我试着找几个典型的例题来检验其“手册”的功能，结果发现提供的例题与解答之间存在逻辑断裂，似乎解答是套用了另一种解题思路，与前面的讲解格格不入。更令人抓狂的是，它对实验探究的描述极其敷衍，仅仅罗列了实验器材和步骤，对误差分析和数据处理的重要性一带而过，仿佛实验只是走个过场。这本书更像是一本为准备演讲而撰写的提纲，而不是为实际学习而设计的工具书，对于提升解题能力几乎没有实质性的帮助。我最终把它放回了书架的深处，偶尔翻开时，总有一种被误导的挫败感油然而生。

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这本书给我的感觉，就像是走进一个设计得极其华丽的博物馆，里面展出的都是一些看起来光鲜亮丽的艺术品，但当你试图去触摸、去理解它们背后的工艺和技术时，却发现所有的展品都罩着厚厚的玻璃罩，只允许你远观。在电磁学章节尤为明显，它详细描绘了法拉第电磁感应定律的宏伟蓝图，用了大量篇幅来赞美其对现代科技的贡献，但当你真正需要弄清楚如何计算感应电动势，或者如何判断涡流的方向时，书里提供的帮助少得可怜。它似乎更专注于“为什么学物理很重要”而不是“如何学好物理”。我注意到，它对一些基础概念的定义模糊不清，比如对“场”这个概念的阐述，没有清晰地区分静电场和磁场的矢量特性，导致读者在后续的矢量运算中容易混淆。此外，排版设计也令人困惑，大量引用了不相关的历史典故或哲学观点，不仅没有起到辅助理解的作用，反而打乱了知识点的内在逻辑链条，使得本就抽象的物理概念更加难以捉摸。我原以为这本手册能帮我构建一个清晰的知识框架，结果它提供的框架更像是用橡皮泥捏的，软塌塌的，一碰就散架了。

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这本书的“手册”属性几乎完全被那些冗长且不必要的背景故事所稀释。它花费了极大的篇幅来追溯各个定律的发现历程，详述了每一位科学家的生平轶事，这些内容固然有趣，也符合人文关怀，但对于一个在考场上与时间赛跑的学生来说，这些信息几乎是无效噪音。我需要的是快速定位知识点、清晰地看到解题步骤和技巧，而不是一篇篇关于十七世纪科学革命的散文。在“解题技巧”这一环节，它给出的建议极其空泛，例如“要学会观察物理过程”、“要保持积极心态面对复杂问题”，这种心理鸡汤式的指导完全脱离了物理学的实践层面。真正有价值的技巧，比如如何选择合适的参考系、如何巧妙运用守恒定律进行简化，这些“干货”在书中几乎找不到影子。我期待的是一本能提供明确操作指南的工具，结果拿到手的是一本装帧精美的、内容侧重于历史科普的读物，对于我提高物理成绩的目标来说，它提供的帮助微乎其微，与其说是一本学习手册，不如说是一本精装版的物理史略。

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作为一本旨在服务中学生学习进度的参考资料，这本书在对知识点的覆盖广度上做得还算可以，几乎囊括了高中物理的所有核心模块。然而，质量的参差不齐达到了令人咋舌的地步。在光学部分，它居然对光的衍射现象的处理停留在定性描述的层面，连最基本的单缝衍射公式都没有完整给出，这对于需要准备高难度考试的学生来说是致命的缺陷。更不用提对近代物理的介绍，简直像是在走马观花，量子力学的基本思想被简化到了令人无法接受的程度，仿佛只是历史课本上的一个小注脚。我特别对比了它与市面上其他同类书籍在简谐振动处理上的差异，发现这本书在处理受迫振动和共振时，完全回避了阻尼对振动的影响，这种明显的知识遗漏，让它作为“手册”的价值大打折扣。它似乎更侧重于“面子工程”，把大量篇幅用于介绍那些炫酷但非考点的内容，却在核心的、需要精细打磨的知识点上含糊其辞，实在是不够专业和负责任。

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