Oxford Handbook of Clinical Haematology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Drew Provan

出品人:

页数:732

译者:

出版时间:2004-04-08

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780198526520

丛书系列:

图书标签:

heamatology
血液学
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具体描述

The Oxford Handbook of Clinical Haemotology continues to provide the essential core knowledge needed in modern clinical practice for the diagnosis and management of patients with possible disorders of the blood. Major advances in the specialty have been reflected in this thoroughly revised

new edition. Essential knowledge is covered with the main differential diagnoses, along with relevant investigations that will help the junior doctor to arrive at a definitive diagnosis. The management of the patient is provided in a way that allows the junior to initiate treatment whilst waiting

for review of the patient by a senior member of staff.

As with the first edition, the new edition of this Handbook will have wide appeal and readership amongst senior medical undergraduates, junior doctors and trainees in haemotology, residents, interns and fellows, family doctors, intensive care staff and specialist nurses.

好的，这里为您准备了一份关于一本虚构的、与《牛津临床血液学手册》无关的图书简介，专注于描述其内容、结构和目标读者。 --- 《深度学习在复杂系统建模中的应用：从理论基础到前沿实践》图书导读在当今数据驱动的科学与工程领域，复杂系统无处不在，从气候变化、金融市场波动到生物网络调控，其内在的非线性与涌现特性对传统分析方法构成了严峻挑战。传统的线性模型和简化假设往往难以捕捉这些系统的精髓。《深度学习在复杂系统建模中的应用：从理论基础到前沿实践》正是为填补这一空白而作的权威性论著。本书汇集了计算科学、统计物理学和人工智能领域的顶尖专家智慧，系统地梳理了深度学习技术如何被定制化和革新，以应对高维、大规模且动态变化的复杂系统建模需求。它不仅提供了坚实的理论基石，更侧重于介绍一系列尖端的、经过严格验证的实践案例，使读者能够理解并应用这些强大的工具。第一部分：理论基础与方法论重构本部分致力于为读者建立理解深度学习在复杂系统背景下运作的必要知识框架。我们首先回顾了传统动力学系统与统计物理学的核心概念，强调了其局限性，特别是当处理信息稀疏或高维状态空间时。核心章节内容概述： 1. 从信息瓶颈到表征学习：本章深入探讨了深度神经网络，特别是自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs），在复杂系统中实现有效降维和特征提取的能力。重点分析了如何通过学习系统的内在流形结构，从海量原始观测数据中分离出驱动系统演化的核心变量，避免了传统主成分分析（PCA）在处理非线性关系时的不足。 2. 物理约束下的网络结构：传统的全连接网络在模拟具有明确拓扑结构的物理或生物系统时常常显得力不从心。本章详细介绍了图神经网络（GNNs）的变体，包括空间图卷积网络（Spatial GCNs）和可微分的模拟器，展示了如何将系统的先验知识（如守恒定律、局部相互作用规则）嵌入到网络架构中，从而训练出既能拟合数据又保持物理一致性的模型。 3. 因果推断与时间序列建模：复杂系统的核心在于理解“为什么”会发生变化，而非仅仅“如何”变化。本部分探讨了基于深度学习的因果发现算法，特别是将结构方程模型与循环神经网络（RNNs，如LSTMs和GRU）相结合的方法。通过对具有延迟效应和反馈回路的系统进行分析，我们展示了如何利用注意力机制（Attention Mechanisms）识别关键的时间依赖关系。第二部分：前沿应用与实证案例理论是基础，实践是检验真理的唯一标准。第二部分将焦点转向深度学习在几个关键复杂系统领域的突破性应用，通过详尽的算法描述、代码实现思路和实验结果对比，展现了其优越性。重点应用领域： 1. 材料科学中的晶格与缺陷预测：探讨如何使用卷积神经网络（CNNs）处理原子模拟数据（如分子动力学轨迹或密度泛函理论计算结果），以预测新材料的稳定相和缺陷的迁移路径。特别关注了物理信息神经网络（PINNs）在该领域中作为求解薛定谔方程或哈密顿方程替代方案的角色。 2. 气候与环境系统的长期预测：针对大气环流和海洋热力学等尺度分离显著的系统，本书介绍了混合模型的构建策略。我们展示了如何用深度残差网络（ResNets）来参数化传统气候模型中难以精确求解的次网格尺度过程（Subgrid-scale Parameterization），从而显著提高长期模拟的计算效率和准确性。 3. 生物网络与疾病异质性分析：在基因调控网络和蛋白质相互作用网络中，节点数量庞大且连接模式高度动态。本章聚焦于如何利用深度学习来识别关键的转录因子或药物靶点。我们详细介绍了基于图嵌入（Graph Embedding）的方法来量化网络状态的微小变化，以及如何用深度生成模型（Generative Models）来模拟细胞状态向病理状态的过渡轨迹。 4. 金融市场的高频动力学建模：金融市场被视为一个典型的多主体、非平稳的复杂系统。本书分析了深度学习在处理高频交易数据中的优势，特别是利用Transformer架构来捕捉市场参与者间的相互影响和信息传播的瞬时效应，并讨论了如何构建具有风险约束的强化学习（RL）智能体来探索最优交易策略。读者对象与学习目标本书面向具有扎实的数学和统计学背景的研究人员、高级研究生、以及在工程、物理、金融和生命科学领域中从事复杂系统建模的专业人士。完成本书学习后，读者将能够：熟练掌握深度学习模型在处理高维非线性系统的基本原则。批判性地评估和选择最适合特定复杂系统特征（如拓扑结构、时间依赖性）的深度学习架构。独立设计、实现并验证包含物理或先验知识的混合模型。将前沿的深度学习技术应用于解决实际科学或工程中的难题，并能解读模型的内在机制，而非将其视为“黑箱”。《深度学习在复杂系统建模中的应用》不仅是一本技术手册，更是一座连接计算前沿与应用科学的桥梁，引领读者进入一个利用人工智能解析世界最深层规律的新时代。