具体描述
《全国中等卫生职业教育卫生部"十一五"规划教材•中医护理》是为贯彻“国务院关于大力推进职业教育改革与发展的决定”（国发[2002]16号）和“国务院关于大力发展职业教育的决定”（国发[-2005]35号）精神，根据卫生部关于卫生职业教育的指导意见，按照2007年5月在海南省召开的新一轮全国中等卫生职业教育教学计划和教学大纲颁布大会，暨全国中等卫生职业教育卫生部“十一五”规划教材主编人会议精神，为加快做好护理专业紧缺人才培养培训工程，按照全国中等卫生职业教育护理专业教学计划和教学大纲的要求而编写，供中职三年制护理及相关医学专业使用。
《全国中等卫生职业教育卫生部"十一五"规划教材•中医护理》的编写坚持“三基五性”的原则，“三基”即基本知识、基本理论、基本技能，“性”即思想性、科学性、先进性、启发性、适用性，以“贴近学生、贴近社会、贴近岗位”为切人点把握基本理论和基本知识以“必需，够用”为尺度，强调基本技能的培养，注意把握好教材内容的深度和广度。在“以人为本，以病人为中心”的理念指导下，在不影响学科体系完整性的基础上，强调创新意识和实际应用能力的培养，尽可能地体现中医护理临床实用的特点，用“小贴士”等形式对课程内容作必要的补充与扩展。使学生具有必要的中医护理学基础知识和较强的实践能力，能运用所学的知识和技能为护理对象服务。
好的，这是一份针对《中医护理》以外的其他图书的详细简介，旨在避免提及任何与中医护理相关的内容，并且力求自然流畅，符合专业图书的风格。 --- 《现代数据科学与商业决策：从理论到实践的深度解析》 图书简介 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动商业革新的核心资产。《现代数据科学与商业决策》一书旨在为企业高管、数据分析师、IT专业人士以及所有希望利用数据洞察力提升运营效率和市场竞争力的专业人士，提供一套系统、全面且极具实操性的知识体系。本书深度融合了前沿的数据科学理论、先进的统计学方法与成熟的商业应用案例，构建起一座连接复杂数据处理技术与实际商业价值之间的桥梁。 本书共分为六大部分，涵盖了从数据获取、清洗、建模到最终商业落地的全流程。 第一部分：数据驱动的基础与商业场景建模 本部分首先奠定了坚实的理论基础。它详细阐述了数据科学在现代商业环境中的战略定位，区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的商业价值链。重点解析了商业智能（BI）与大数据分析之间的关系和互补性，并引入了商业假设驱动的分析框架。我们深入探讨了如何将模糊的商业问题转化为可量化、可建模的数据问题，例如客户流失率预测、供应链优化、市场细分等关键场景的初期构建方法。内容涵盖了数据伦理与隐私保护的最新法规要求，确保数据应用的合规性与可靠性。 第二部分：大数据处理与存储架构 理解数据如何存储和流动是进行高级分析的前提。本部分聚焦于当前主流的大数据技术栈。我们详细介绍了Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce）的原理与应用，并对NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）在处理非结构化数据方面的优势进行了对比分析。此外，本书对实时数据流处理架构进行了深入剖析，重点介绍了Apache Kafka在构建高吞吐量、低延迟数据管道中的关键作用，以及如何利用Spark Streaming进行即时决策支持。架构设计部分强调了云原生数据湖和数据仓库（如Snowflake、AWS Redshift）的搭建与优化策略，以应对PB级数据的挑战。 第三部分：机器学习与深度学习的高级应用 这是本书的核心技术部分。我们不仅复习了经典的监督学习（如梯度提升机GBM、随机森林）和无监督学习（如K-Means、DBSCAN）算法，更侧重于其在商业预测模型中的精细调优。本书将大量篇幅投入到深度学习在复杂任务中的应用，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别和循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在自然语言处理（NLP）中的商业落地案例，例如情感分析在品牌声誉管理中的应用，以及序列推荐系统的高级构建。我们还专门讨论了模型可解释性（XAI）技术，如SHAP值和LIME，确保“黑箱”模型的决策过程透明化，满足监管和业务验证的需求。 第四部分：时序数据分析与优化 许多关键业务指标（如销售额、库存水平、系统负载）都具有明显的时间依赖性。本部分专注于时间序列分析的精细化处理。内容包括传统的ARIMA/GARCH模型的适用性分析，以及现代机器学习方法在时序预测中的融合应用。我们详细介绍了时间序列分解、季节性调整的方法，并提供了针对高频交易数据和物联网（IoT）设备监控数据的鲁棒性建模方案。如何有效地处理缺失值、异常值以及进行多变量时间序列的交叉验证，是本部分着重解决的实际难题。 第五部分：数据可视化与叙事 再强大的模型，如果不能清晰地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本书强调数据叙事（Data Storytelling）的重要性。本部分指导读者如何选择最合适的图表类型来展示复杂发现，如何运用交互式可视化工具（如Tableau、Power BI的高级功能）构建动态仪表板。重点讲解了如何设计符合认知心理学的视觉层次，避免“图表噪音”，确保关键洞察能够直观、有力地驱动商业行动。 第六部分：从模型到价值的转化（MLeOps） 本书的收官部分聚焦于数据科学项目的商业闭环——机器学习运维（MLOps）。我们详细阐述了模型部署的流水线设计，包括版本控制、自动化测试、持续集成/持续部署（CI/CD）在数据科学中的实践。内容涵盖了模型漂移（Model Drift）的实时监控机制、性能降级预警系统，以及如何建立快速的再训练和重新部署流程。最终，本书旨在确保数据科学团队不仅能构建出精确的模型，更能确保这些模型在生产环境中长期、稳定地为企业创造可量化的经济效益。 本书特色： 双轮驱动： 理论深度与商业实战紧密结合，避免空泛的说教。 技术前沿： 覆盖最新在业界广泛采用的大数据和深度学习框架。 案例驱动： 包含来自金融、零售、制造等多个行业的真实案例分析与代码实现思路（基于Python/R生态）。 《现代数据科学与商业决策》是企业数字化转型中不可或缺的工具书，它将帮助读者从“数据使用者”蜕变为“数据驱动者”。 ---
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