继电保护状态检修应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:高翔 编

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:2008-6

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787508370606

丛书系列:

图书标签:

• 继电保护
• 状态检修
• 电力系统
• 应用技术
• 电气工程
• 电力电子
• 自动化
• 测试技术
• 故障诊断
• 实践指导

好的，这是一本关于其他主题的图书简介，力求内容详实、自然流畅。 《深度学习在医学影像分析中的前沿应用》 图书简介 本书全面、深入地探讨了深度学习技术在现代医学影像分析领域的核心理论、关键算法及前沿应用。随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等模型，正在深刻地重塑医学影像的获取、处理、诊断和治疗规划流程。本书旨在为研究人员、临床医生、生物医学工程师以及相关领域的学生提供一本兼具理论深度与实践指导的参考著作。 第一部分：基础理论与算法框架 本书的开篇系统地回顾了深度学习在医学影像处理中的基本原理。我们首先详细介绍了经典和现代的神经网络架构，包括ResNet、DenseNet、U-Net及其变体，重点分析了它们如何适应医学图像（如CT、MRI、X光片、超声图像）的特有挑战，例如高维度数据、复杂的组织边界和严重的类别不平衡问题。 在算法层面，本书着重阐述了医学影像分析中常用的几个核心任务： 1. 图像分割（Segmentation）：这是精准诊断和手术规划的基础。我们不仅讲解了像素级分类的原理，还深入剖析了多尺度特征融合技术、注意力机制在提高边界精度方面的作用，并对比了不同损失函数（如Dice Loss, Focal Loss）在实际应用中的优劣。 2. 目标检测（Detection）：本书详细介绍了基于区域的检测方法（如Faster R-CNN）和单阶段检测方法（如YOLO系列）如何被应用于病灶的快速识别和定位。重点讨论了如何通过数据增强和迁移学习来克服医学图像数据集规模有限的瓶颈。 3. 图像分类（Classification）：探讨了如何利用深度模型对疾病进行自动化分级和定性判断，特别是处理细微病变和早期筛查的挑战。 第二部分：关键技术与性能优化 深度学习模型在医学领域的成功应用，往往依赖于对模型训练和优化的精细控制。本部分聚焦于提升模型鲁棒性和可解释性的关键技术。 数据处理与增强： 医学数据获取成本高昂且存在隐私限制。我们详细介绍了如何在有限数据下通过先进的数据增强策略（如仿射变换、光照变化模拟、CutMix等）构建更具泛化能力的模型。此外，无监督和自监督学习方法在预训练阶段的应用也被深入探讨，旨在利用大量未标注的医学影像数据提取有效特征。 模型的可解释性（XAI）： 在高风险的医疗决策中，模型的“黑箱”特性是推广应用的主要障碍。本书专门设立章节阐述了梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、SHAP值分析等技术，如何帮助临床医生理解模型做出决策的依据，从而建立信任并辅助临床验证。 联邦学习与隐私保护： 考虑到医疗数据的高度敏感性，本书详细介绍了联邦学习（Federated Learning）的架构及其在多中心、跨机构协作中的实践，确保模型训练可以在保护患者隐私的前提下进行。 第三部分：前沿应用实例与未来展望 本书的后半部分将理论与实践紧密结合，通过多个详细的案例研究，展示深度学习在不同医学子领域中的实际效能。 肿瘤学影像分析： 深入研究了早期肺结节的检测与良恶性鉴别、乳腺癌的自动诊断和预后预测。我们分析了如何结合PET/CT等多模态数据进行更精准的放疗靶区勾画。 神经系统疾病诊断： 关注阿尔茨海默病、帕金森病以及中风的MRI分析。探讨了如何利用图神经网络（GNNs）处理脑连接组数据，发现疾病相关的结构或功能网络异常。 眼底与病理学： 在眼科学中，本书展示了深度学习在糖尿病视网膜病变（DR）和青光眼的自动化筛查中的突破性进展。在数字病理学领域，详细分析了全玻片成像（WSI）的巨大数据量处理挑战，以及如何利用多尺度信息进行癌症分级。 从研究到临床转化： 最后，本书探讨了如何将实验室中的高性能模型成功部署到临床工作流程中。这包括实时性要求、模型部署的硬件优化（如边缘计算）、以及满足监管要求（如FDA审批流程）的关键考虑因素。 本书结构清晰，内容详实，既有对基础理论的扎实讲解，也有对最新研究进展的跟踪，是希望掌握和应用深度学习技术解决复杂医学影像问题的专业人士的理想读物。它不仅教授“如何做”，更引导读者思考“为什么这样做”，并展望未来人机协同诊断的新范式。

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翻开这本书，首先感受到的是它那种扎实的工程底蕴和严谨的学术态度。它不像市面上很多同类书籍那样，只是对标准和规程进行简单的罗列和解读，而是深入剖析了继电保护系统在复杂电网环境下的动态特性。我比较关注其中关于非线性故障识别和暂态过程分析的那几个章节，作者对于暂态暂态录波数据的解读方法非常独到，特别是如何利用先进的信号处理技术来区分是真实故障还是操作扰动，这部分内容极大地拓宽了我的技术视野。它强调的不是事后追责，而是事前预防，这正是现代电力系统对安全运行提出的更高要求。阅读过程中，我发现作者在论述复杂问题时，总是能辅以大量的图示和实际运行曲线作为佐证，这使得抽象的概念变得具体可感。对于那些有志于在继电保护领域深耕，希望从“经验派”向“数据驱动”转型的工程师来说，这本书无疑是打开新世界的一把钥匙。它所倡导的预防性维护理念，绝对是未来电网运维的发展方向，这本书的价值在于其前瞻性和可操作性的完美结合。

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我最近一直在寻找一本能系统梳理继电保护在数字化转型浪潮中如何适应和发展的书籍，这本书可以说正中下怀。它没有过多纠缠于那些已经成熟到无需再多言的基础理论，而是将笔墨集中在了“状态检修”这一关键抓手上，这正是当前电力行业降本增效的核心诉求。书中对预防性维护策略的构建，从风险评估矩阵的建立到维护资源的动态分配，提供了一套完整的思考框架。令我惊喜的是，作者还引入了部分人工智能和机器学习在异常模式识别中的应用案例，尽管涉及的篇幅不算长，但无疑为我们指明了未来的研究方向。特别是关于“老化效应”对保护装置性能衰减的量化模型，提供了一种全新的视角来评估设备的实际健康状况，而不是仅仅依赖于定期的停电试验。对于设备管理部门而言，这本书提供的技术路线图，能够直接转化为优化维护计划、延长设备服役寿命的实际行动指南。

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这本书的结构安排极具匠心，层次分明，逻辑清晰，让人在阅读时有一种步步深入的酣畅淋漓感。它从宏观的系统可靠性要求入手，逐渐聚焦到微观的元件状态监测，最终落脚于现场可执行的检修流程优化。其中关于环境因素（如温度、湿度、电磁干扰）对保护装置内部元件影响的分析部分，描述得极其详尽，甚至涉及到特定材料的老化曲线。我个人认为，这本书最宝贵的一点在于，它成功地将“状态检修”从一个概念性的口号，转化成了可量化、可执行的工程技术包。书中大量的表格和流程图，极大地提升了信息传递的效率，即便是在繁忙的工作间隙，也能快速定位所需信息并理解其应用场景。它不是一本只适合躺在书架上做摆设的书，而是那种需要经常翻阅、在实际工作中随时对照参考的“案头宝典”。毫无疑问，这本书对提升继电保护运维人员的专业素养和现代化管理水平，具有深远的推动作用。

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这本《继电保护状态检修应用技术》真是一本让人耳目一新的专业书籍，它不仅仅是枯燥的技术手册，更像是一本实战指南。我最近刚接触继电保护领域不久，原以为会面对堆砌晦涩难懂的理论，但这本书的叙述方式非常贴近实际工作场景。它没有停留在传统的故障诊断层面，而是着重于“状态检修”这一前沿理念的落地。比如，书中对于不同类型保护装置的在线监测技术介绍得极其透彻，从传感器选型到数据采集的流程，再到后续的异常趋势分析，步骤清晰，逻辑严密。特别让我印象深刻的是关于数据挖掘和寿命预测模型构建的部分，作者似乎深谙现场工程师的痛点，将复杂的数学模型用工程语言进行了转化，使得即便是初级技术人员也能理解其核心价值。我特别留意了其中关于“微机保护定值漂移”的章节，书中详细列举了历史案例，并提出了几套实用的预防性维护方案，这对于我们日常设备巡检和维护策略的制定，具有极高的参考价值。总的来说，它成功地搭建了一座理论与实践之间的桥梁，对于提升继电保护系统的可靠性和运行效率，提供了切实可行的技术支撑。

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说实话，这本书的阅读体验是有些挑战性的，但这种挑战感恰恰体现了它的深度和专业性。它显然不是写给那些只想了解皮毛的初学者的，而是面向具备一定继电保护基础的专业人士的深度学习资料。书中对新型保护技术，比如基于IEC 61850标准的智能电子设备（IED）状态评估方法，进行了深入的探讨。我尤其欣赏它在阐述不同厂商设备兼容性和数据互操作性问题时所展现出的中立和客观。很多技术书籍在介绍新技术时，往往会带有倾向性，但这本书却非常务实地分析了当前标准体系下的技术瓶颈和实际应用中的难点。例如，关于高速通信网络对状态监测数据实时性影响的分析，细致到网络延迟对保护动作判据准确性的微小波动都会进行量化讨论。这表明作者对整个系统层面的理解已经达到了炉火纯青的地步。它促使我重新审视过去习以为常的一些操作流程，思考如何利用更精细化的状态数据来优化现有的维护周期和资源分配，是本值得反复研读的工具书。

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