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出版者:Aspen Pub

作者:Stewart, Angie (EDT)/ Aspen Reference Group (Aspen Publishers)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:299

装帧:HRD

isbn号码:9780834221079

丛书系列:

图书标签:

• 健康信息管理
• 医疗信息
• 信息管理
• 医疗保健
• 数据管理
• 医疗记录
• 合规性
• 隐私保护
• 医疗编码
• 电子健康记录

《数据驱动的城市规划与可持续发展指南》 导言：城市演进的新范式 随着全球化和信息技术的飞速发展，城市正以前所未有的速度扩张与重塑。传统的、基于经验和线性预测的城市规划方法已难以应对气候变化、资源短缺、社会公平和快速技术迭代带来的复杂挑战。本书《数据驱动的城市规划与可持续发展指南》旨在提供一套全面、系统且前瞻性的框架，指导规划师、政策制定者、工程师和城市管理者如何利用大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）以及地理信息系统（GIS）等先进技术，构建更具韧性、效率和宜居性的现代城市。 本书的核心思想是实现从“被动响应”到“主动预测与优化”的转变，将数据视为城市运行的“生命体征”，通过精准的洞察力驱动城市规划的每一个决策环节，确保城市发展的可持续性。 --- 第一部分：数据基础与智能感知层 本部分重点阐述支撑现代城市智能化的基础技术和数据采集体系，强调数据质量、互操作性和隐私保护的重要性。 第一章：城市数据的生态系统与治理 本章深入剖析城市数据的来源、类型和生命周期管理。城市数据不再是孤立的部门信息孤岛，而是相互交织、动态变化的复杂生态系统。我们将详细讨论以下关键领域： 数据源的拓扑结构： 涵盖静态数据（如土地利用图、人口普查、基础设施蓝图）与动态数据（如交通流量传感器、环境监测站、社交媒体活动、移动通信数据）的采集、融合与标准化。 数据质量保障体系： 建立严格的数据清洗、验证和校准流程，确保分析结果的可靠性。特别关注处理时间序列数据的缺失值和异常值问题。 数据治理与伦理框架： 探讨在利用高精度个人轨迹和行为数据时，如何构建符合GDPR、CCPA等国际标准的隐私保护机制，平衡城市效率提升与公民权利保护。这包括差分隐私技术在城市数据集应用中的实践案例。 第二章：物联网与传感器网络在城市中的部署 智能城市的基础是对物理环境的实时感知。本章聚焦于如何高效、经济地部署和管理覆盖城市各个维度的传感器网络。 多模态传感器技术： 介绍空气质量监测（PM2.5、臭氧）、水资源管理（水位、水质）、结构健康监测（桥梁、隧道）等关键传感器的技术选型、部署密度和能耗优化策略。 网络架构与边缘计算： 探讨LoRaWAN、NB-IoT、5G等低功耗广域网（LPWAN）在海量设备连接中的应用，以及边缘计算（Edge Computing）如何减少数据传输延迟，实现本地化、即时决策，例如在智慧交通信号灯控制中的应用。 数据集成平台（Digital Twin Foundation）： 论述构建城市数字孪生模型所需的基础数据层——如何将实时传感器数据映射到三维地理空间模型中，为上层应用提供统一的数据接口。 --- 第二部分：数据分析与城市洞察 本部分从海量数据中提炼出可操作的规划洞察，聚焦于高级分析方法论和模型的应用。 第三章：空间分析与地理信息系统（GIS）的深化应用 传统GIS侧重于制图和描述性分析，而现代规划要求更强的预测性和规范性。 时空数据立方体的构建与分析： 介绍如何处理具有时间和空间维度的数据集，例如分析不同时间段内特定区域的人口密度变化、服务需求热点转移。 空间回归模型在土地利用优化中的应用： 探讨如何利用地理加权回归（GWR）等技术，分析交通可达性、设施可及性与地价、人口分布之间的非线性空间关系。 三维/四维GIS在规划可视化中的作用： 演示如何利用BIM（建筑信息模型）数据集成到三维GIS中，进行日照分析、视线分析以及在建工程对城市环境的动态影响模拟。 第四章：机器学习与人工智能在城市模拟中的角色 AI是实现预测性规划的关键工具。本章详细介绍适用于城市规划问题的关键算法及其部署。 交通流的深度学习预测： 应用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来预测未来15分钟至1小时内的交通拥堵点和出行需求高峰，为动态调整公共交通班次提供依据。 城市形态与增长模式识别： 利用卷积神经网络（CNN）对卫星遥感影像进行语义分割，自动识别建成区、绿地和水体，并建立增长模型预测未来十年城市边界的扩展方向。 因果推断在政策评估中的应用： 介绍如何使用匹配方法（如倾向得分匹配PSM）或双重差分（DiD）模型，量化特定规划干预（如新增地铁线、限购政策）对城市指标（如碳排放、住房可负担性）的真实因果效应。 --- 第三部分：数据驱动的规划实践与决策优化 本部分将理论分析转化为具体的城市功能领域的应用案例和决策工具。 第五章：智慧交通与出行需求管理 目标是构建无缝、高效且低碳的城市交通网络。 基于实时需求的动态路线规划： 结合众包数据和公交运营数据，实现公交车辆的实时调度优化（DRT），减少空驶率和乘客等待时间。 多式联运的协同优化： 分析不同交通工具（私家车、自行车、公共交通、步行）之间的换乘摩擦点，利用优化算法设计“最后一英里”解决方案，如共享单车和微交通枢纽的均衡布局。 低碳交通路径引导： 将实时碳排放数据集成到导航系统中，引导驾驶员选择能耗最低或碳足迹最小的路径。 第六章：资源管理与韧性城市建设 可持续性规划的核心在于优化能源、水和废弃物的管理，并提升城市抵御突发事件的能力。 能源网格的负荷预测与微电网优化： 利用天气数据和历史用电模式，精确预测区域能源需求，动态平衡本地可再生能源（如屋顶光伏）的接入与存储，确保电网稳定。 水资源管理的漏损检测与智能分配： 基于压力传感器数据和机器学习模型，实时识别供水管网中的异常压力波动，快速定位并修复渗漏点，实现水资源的精细化分配。 城市韧性评估与灾害情景模拟： 利用城市数字孪生模型，模拟洪水、热浪或大规模停电等极端事件对关键基础设施（医院、电力站）的影响范围和恢复时间，并生成优先加固的投资清单。 第七章：公众参与与包容性规划 数据驱动不应意味着脱离民众。本章探讨如何利用数据技术增强规划的透明度和市民的参与度。 众包数据与市民反馈系统： 设计易于使用的移动应用界面，鼓励市民报告基础设施问题、提出改进建议，并将这些非结构化数据通过自然语言处理（NLP）转化为结构化的规划输入。 公平性指标的量化与监控： 定义并量化衡量规划成果在不同社会经济群体间的公平性指标（如“绿色空间可达性差距”、“通勤时间不平等”），利用数据仪表板持续追踪政策对弱势群体的实际影响。 可视化叙事与决策支持工具： 学习如何将复杂的分析结果转化为直观、易懂的交互式可视化界面（如“What-if”场景模拟器），使非专业背景的利益相关者也能有效参与到高层次的规划讨论中。 --- 结论：迈向自适应的城市操作系统 本书的最终目标是引导读者将城市视为一个复杂的自适应系统（CAS）。未来的城市规划将不再是一次性的蓝图绘制，而是一个持续学习、实时优化的过程。通过对本书所阐述的集成数据平台、高级分析方法和跨部门协作模式的掌握，城市管理者将能够建立起一套“自适应的城市操作系统”，确保城市能够在不断变化的环境中，实现动态的、可持续的繁荣。本书提供的是一套行动手册，而非终点，它鼓励规划界不断吸收新技术，重塑决策流程，最终构建一个更加智能、公平和宜居的未来家园。

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作为一名对医疗行业发展动态有着敏锐洞察力的行业观察者，我一直在寻找能够提供前沿视角和深刻见解的专业读物。《Health Information Management Manual》这个书名，无疑触及了我近期关注的焦点。我非常好奇这本书是否能深入剖析当前医疗信息管理所面临的挑战，比如不同医疗机构之间信息孤岛的问题，以及如何通过标准化和互操作性来打破这些壁垒。我渴望了解书中是否会详细阐述电子健康记录（EHR）系统在实践中的应用，以及它们如何改变了医疗服务的提供方式。此外，我对新兴技术在健康信息管理中的作用也充满了好奇，例如区块链技术在数据安全和患者授权方面的潜力，以及物联网（IoT）设备如何生成和传输实时健康数据。这本书是否能为我提供一个全面的框架，来理解这些复杂的技术整合，并预见未来的发展趋势？我希望它能成为我思考和讨论这些议题时，一个宝贵的参考。

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我是一名医学生，正值需要系统学习和巩固专业知识的关键时期。《Health Information Management Manual》这个书名，听起来就非常实用，像是我的学习路径上不可或缺的一本参考书。我希望这本书能够帮助我理解医学术语在信息管理中的应用，以及如何准确地记录和编码患者的病史、诊断和治疗信息。我特别关心书中是否会讲解如何确保医疗记录的完整性和准确性，这对于诊断和治疗决策至关重要。我也想知道，这本书是否会涉及到医疗信息学的基本原理，比如数据结构、数据库管理以及信息系统的设计原则。作为未来的医疗从业者，我希望这本书能为我打下坚实的理论基础，让我能够更自信地应对未来的工作挑战，并理解信息技术在提升医疗服务质量和效率方面所扮演的重要角色。

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这本书的封面设计让我眼前一亮，简洁却不失专业感。我一直对医疗健康领域的信息管理非常感兴趣，总觉得其中蕴含着巨大的潜力和价值。这本书的名字——《Health Information Management Manual》，精准地传达了其核心内容，让我对它充满了期待。我希望这本书能为我打开一扇窗，让我更深入地了解健康信息是如何被收集、存储、处理和利用的。我想知道，在这个信息爆炸的时代，如何才能有效地管理海量的健康数据，以确保其准确性、安全性和可访问性。这本书是否会提供一些实用的指导和案例，帮助我理解那些复杂的流程和技术？我尤其关心的是，这本书是否会探讨数据隐私和安全问题，以及如何在大数据分析和人工智能的浪潮中，保护患者的个人隐私。我希望它能解答我的疑惑，让我对这个领域有更清晰的认识，并激发我进一步探索的兴趣。

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我对医疗健康行业的未来发展方向感到着迷，尤其是在信息技术扮演越来越重要角色的今天。《Health Information Management Manual》这个名字，预示着它可能是一本能够揭示未来趋势的书。我非常好奇书中是否会探讨如何利用人工智能和机器学习来分析医疗数据，从而实现更精准的诊断和个性化治疗。我希望了解，这本书是否会涉及远程医疗和数字健康平台的构建与管理，以及它们如何改变了患者与医疗机构的互动方式。我也对如何通过健康信息管理来促进循证医学的发展感兴趣，比如如何从海量的研究数据中提取有价值的证据，并将其应用于临床实践。这本书是否能提供一个前瞻性的视角，让我能够更好地理解和适应这个快速变化的医疗健康领域？我希望它能成为我探索未来医疗创新之路的一盏明灯。

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最近，我一直在关注医疗领域的数字化转型，并对其中涉及到的管理环节感到困惑。《Health Information Management Manual》这本书名，立刻吸引了我的注意，因为它直接指向了我所寻找的答案。我非常想知道，这本书是否能提供关于健康信息生命周期管理的详细解释，从数据的创建到最终的归档或销毁，每一个环节应该遵循怎样的原则和流程？我希望它能够帮助我理解，在当前日益严格的法规环境下，如何确保医疗信息的合规性，比如HIPAA等相关法律法规的要求。我还对医疗数据分析的伦理和应用方面很感兴趣，比如如何利用大数据来改善公共卫生，同时又避免潜在的偏见和歧视。这本书是否能为我提供一个清晰的框架，来理解这些复杂的伦理和法律问题，并指导我如何在实际工作中做出明智的决策？

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