Medical-Surgical Nursing Care pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Burke, Karen M./ LeMone, Priscilla/ Mohn-Brown, Elaine/ Eby, Linda

出品人:

页数:1608

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 83.56

装帧:HRD

isbn号码:9780131714724

丛书系列:

图书标签:

• 医学-外科护理
• 护理学
• 医学
• 临床护理
• 疾病护理
• 手术护理
• 健康科学
• 医学教科书
• 护理教科书
• 成人护理

好的，以下是一本假设的图书简介，内容不涉及《Medical-Surgical Nursing Care》的主题，聚焦于其他特定领域，旨在提供一个详尽且自然的文本： --- 《深度学习在金融风险管理中的前沿应用：从理论模型到实战策略》 作者：[此处可插入虚构作者名，例如：李明, 王芳] 出版社：[此处可插入虚构出版社名，例如：科技文献出版社] ISBN：[此处可插入虚构ISBN] 书籍简介 在当前瞬息万变的全球金融市场中，风险管理已不再是简单的合规要求，而是决定机构生存与发展的核心竞争力。传统的定量风险模型，如巴塞尔协议框架下的标准方法，在处理高度非线性、大数据驱动的市场行为时，正面临严峻的挑战。本书《深度学习在金融风险管理中的前沿应用：从理论模型到实战策略》，正是针对这一时代痛点，全面系统地探讨如何利用先进的人工智能技术——特别是深度学习方法——来革新金融风险的识别、量化、监测与对冲过程。 核心内容与结构 本书内容结构严谨，从基础概念的夯实到复杂模型的构建与部署，层层递进，力求为金融风险分析师、数据科学家以及高级管理者提供一本既具理论深度又富实践指导意义的参考书。全书共分为六大部分，涵盖了从理论基础到前沿实战的完整路径。 第一部分：金融风险管理的范式转变与深度学习基础 本部分首先概述了宏观金融环境的复杂性及其对传统风险模型（如VAR、压力测试）的冲击。随后，我们为非计算机科学背景的读者系统梳理了深度学习的核心概念，包括人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）在时间序列处理中的初步应用，以及循环神经网络（RNN）及其变体如LSTM和GRU在序列建模中的独特优势。我们重点阐述了为何高维、非线性和高频的金融数据结构，使得深度学习成为替代传统线性方法的必然选择。 第二部分：信用风险的深度建模与预测 信用风险是金融机构面临的最核心风险之一。本部分深入探讨了如何利用深度学习技术提升信用评分的准确性和预测能力。我们详细介绍了： 1. 基于深度信念网络（DBN）的特征提取： 如何从海量的借款人财务报表、交易历史中自动学习出更具判别力的潜在因子，克服传统评分卡过度依赖预设变量的局限性。 2. 图神经网络（GNN）在关联风险中的应用： 探讨如何构建企业或个人的借贷关系网络，利用GNN识别潜在的系统性违约风险传染路径，尤其是在供应链金融和集团信贷领域。 3. 生存分析与深度学习的结合： 构建能够预测违约时间点的半参数模型，而非简单地预测违约概率。 第三部分：市场风险的动态量化与极值分析 市场风险的波动性与尾部风险事件（Black Swan）是传统模型难以捕捉的。本部分专注于利用深度学习进行更精细化的市场风险量化： 1. 基于Transformer架构的高频波动率预测： 探讨如何利用自注意力机制捕捉高频交易数据中复杂的市场微观结构信息，从而对未来数分钟乃至数秒的波动率进行超短期预测。 2. 深度生成模型（如GANs和VAE）在压力测试中的创新： 如何使用生成对抗网络（GAN）模拟与真实市场环境高度相似的极端损失场景，生成比历史数据更具冲击性的合成压力情景，有效超越蒙特卡洛模拟的局限性。 3. VaR和CVaR的深度估计： 介绍如何结合分位数回归网络（QRNN）直接估计条件风险价值（CVaR），以提高风险度量的准确性，尤其关注负尾部的建模。 第四部分：操作风险与合规性监控的自动化 操作风险涵盖欺诈、系统故障和内部流程错误，通常表现为非结构化数据。本部分侧重于自然语言处理（NLP）和文本挖掘技术在操作风险管理中的集成： 1. 基于BERT模型的内部邮件与报告的情感与异常分析： 自动识别员工沟通中潜在的道德风险信号或流程疏忽，实现早期预警。 2. 日志数据与异常检测： 利用自编码器（Autoencoders）对交易系统、网络访问日志进行基线建模，实现对异常交易模式的实时、无监督检测，大幅降低欺诈识别的时间滞后。 3. 监管文件解析与自动化合规校验： 介绍如何利用NLP技术自动解读最新的监管文件（如MiFID II, Dodd-Frank），并将其转化为可执行的风险规则。 第五部分：流动性风险的实时监测与优化 流动性风险在危机时刻的放大效应是金融系统崩溃的关键因素。本书详细阐述了如何建立基于实时数据的流动性风险监控系统： 1. 时间卷积网络（TCN）对资金流的预测： 相比RNN，TCN在处理长依赖关系和保持计算效率方面表现更优，本章展示了如何使用TCN预测未来数小时的客户存款和取款净流量。 2. 强化学习（RL）在头寸优化中的应用： 将流动性管理问题转化为一个马尔可夫决策过程（MDP），利用深度Q网络（DQN）训练智能体，在满足监管要求的约束下，实时优化资产组合的流动性缓冲策略。 第六部分：模型的部署、可解释性与治理 再尖端的模型也需要稳健的部署和严格的治理。本部分是全书实践性的高潮： 1. MLeOps在金融风控中的落地： 讨论如何搭建持续集成/持续交付（CI/CD）流程，确保风险模型能够快速迭代并部署到生产环境，实现“分钟级”的风险再评估。 2. 可解释性人工智能（XAI）在金融中的重要性： 鉴于金融监管对决策透明度的极高要求，本章重点介绍了LIME和SHAP等技术如何揭示复杂深度学习模型做出风险判断的内在逻辑，满足监管机构对“模型黑箱”的质询。 3. 模型漂移（Model Drift）的持续监控： 阐述如何实时监测输入数据分布和模型预测性能的变化，一旦检测到系统性漂移，自动触发模型的再训练流程。 读者对象 本书适合有一定量化基础的金融专业人士、致力于利用数据科学解决实际金融问题的从业者、高校金融工程、量化分析专业的研究生及博士生。它不仅是理论的深度挖掘，更是前沿技术的实战手册。通过本书的学习，读者将能够掌握构建下一代金融风险管理系统的核心技术栈，从而在竞争激烈的金融科技浪潮中占据先机。 ---

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这本书的语言风格非常独特，既有严谨的学术语调，又不乏生动形象的比喻。作者善于将复杂的医学概念转化为通俗易懂的语言，让非专业人士也能有所理解。例如，在解释某个生理过程时，他会用生活中的类比来打比方，比如将人体的免疫系统比作一支精锐的军队，将病毒比作狡猾的敌人，这样一来，原本枯燥乏味的知识就变得有趣起来。而且，书中在描述一些重要的医学原理时，会穿插一些历史故事或科学家的轶事，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对这些医学知识的起源和发展有了更深的认识。这种巧妙的叙述方式，使得我在阅读过程中不会感到疲惫，反而能够保持高度的兴趣和专注度。

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这本书给我带来的，不仅仅是医学知识的获取，更是一种思维方式的转变。它强调循证医学的理念，要求读者在做出判断和决策时，要有扎实的科学依据，而不是凭经验或直觉。书中引用了大量的研究文献和临床指南，并对这些内容进行了清晰的解读，让我明白如何去辨别信息的真伪，如何在海量的医学信息中找到最有价值的部分。此外，它也鼓励批判性思维，引导读者去质疑现有的理论，去探索新的可能性。我特别喜欢书中关于团队协作的章节，它生动地描绘了不同科室、不同岗位的医护人员如何协同合作，共同为患者提供最优质的医疗服务。这种跨学科的视角，让我看到了医学的整体性，也让我深刻理解到，医学不是一个人能够完成的事业，而是无数人心血的结晶。

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这本书的装帧设计就非常吸引我。封面的配色柔和却不失专业感，医疗器械的插画巧妙地融入了宁静的蓝色和绿色调，仿佛在传递着关怀与治愈的力量。翻开书页，纸张的质感也出乎意料的好，厚实且带有微微的磨砂感，阅读起来非常舒适，不会反光，长时间看也不会觉得眼睛疲劳。目录的排版清晰明了，章节的划分逻辑性很强，从基础概念到复杂病例，层层递进，让人一眼就能找到自己想要的内容。我尤其欣赏的是其中附带的插图，它们不是简单的示意图，而是精细绘制的解剖结构、病理变化以及手术器械的图像，细节丰富，色彩逼真，极大地帮助了我理解那些抽象的医学术语和过程。即使我不是专业的医护人员，也能通过这些图示快速掌握关键信息。书的整体尺寸也适中，方便携带和翻阅，无论是放在书桌上还是随身携带去图书馆，都显得恰到好处。这种用心体现在每一个细节之处，让我对这本书的后续内容充满了期待。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受就是其内容的深度和广度。它不仅仅是简单地罗列医学知识点，而是深入剖析了每一个疾病背后的生理病理机制，以及在临床实践中遇到的各种挑战。作者在叙述时，运用了大量的案例分析，这些案例都来自于真实的医疗场景，情节跌宕起伏，引人入胜。我仿佛置身于手术室，亲身经历着医护人员的每一个决策，感受着他们面对生命时的责任与担当。书中对于护理流程的描述也极为详尽，从评估、诊断、干预到评价，每一个环节都考虑得十分周全，并且给出了多种可行的方案，体现了护理的多样性和灵活性。让我印象深刻的是，书中对于患者心理护理的关注，这在很多技术性强的医学书籍中是比较少见的，但它却是贯穿整个医疗过程的关键。作者并没有回避那些棘手的伦理困境，而是提供了客观的分析和理性的思考，这对于提升读者的综合素养非常有益。

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我得说，这本书的价值远超我最初的预期。我原本以为这会是一本枯燥乏味的教科书，但它却以一种出乎意料的方式，让我沉浸其中，无法自拔。它不仅仅是一本关于医学护理的书，更像是一部关于生命、关于人性的百科全书。书中那些感人至深的医患故事，让我深刻体会到医护人员的伟大与不易。他们不仅要面对疾病的挑战，还要承担起巨大的精神压力。这本书让我看到了他们的坚韧、善良和专业，也让我对这个职业充满了敬意。同时，我也从中学习到了如何更好地关爱自己和身边的亲人，如何更理性地面对疾病和健康问题。这是一本能够触动人心、引发思考的书，值得每一个关注健康的人阅读。

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