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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Langs, Robert

出品人:

頁數:156

译者:

出版時間:2009-2

價格:$ 50.85

裝幀:

isbn號碼:9780765705761

叢書系列:

圖書標籤:

醫療管理
醫療保險
管理醫療
醫療經濟學
醫療政策
健康保險
醫療服務
成本控製
醫療質量
醫療改革

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具體描述

Managing Managed Care is the first comprehensive exploration of the many issues and challenges faced by both providers and patients who work under the auspices of managed care insurers. The distinctive conditions of managed care treatment are scrutinized in detail and their effects and optimal management are carefully presented. The book makes extensive use of the author's unique, in-depth understanding of the human mind and pays attention to both the consciously mediated effects of the conditions of managed care treatment and to the especially powerful, largely unappreciated effects that are mediated unconsciously. The result is a well grounded, extensive, practical guide to dealing effectively with the inevitable intrusions into the therapeutic relationship and with other common issues that are characteristic of managed care therapy. The recommendations proposed by the author can turn a failing treatment experience into one that brings symptom relief to the patient and satisfaction to the therapist. While the author is critical of many practices endorsed by managed care insurers and in use by their providers, he takes pains to propose basic improvements in these areas. In addition, the positive features of this treatment modality are given full consideration, including ways to enhance their favorable effects. The book uniquely provides critical insights for therapists and psychiatrists of all backgrounds and all levels of clinical experience in ways that will greatly enhance their work with managed care patients.

探索深度學習的邊界：下一代智能係統的構建與優化一部關於前沿人工智能理論、架構設計與應用落地的權威著作本書並非聚焦於醫療健康管理領域，而是深入剖析瞭當前人工智能技術，特彆是深度學習領域最尖端的研究方嚮、理論突破與實際工程挑戰。它旨在為資深研究人員、高級軟件工程師以及希望在人工智能領域實現技術跨越的決策者，提供一套全麵、深入且極具前瞻性的知識體係。 --- 第一部分：深度學習的理論基石與範式轉換本書的開篇部分，將細緻闡述支撐當代人工智能飛速發展的核心數學和統計學原理，並在此基礎上，探討當前主流深度學習模型（如Transformer、Diffusion Model）背後的深層邏輯與局限性。第一章：超越經典神經網絡：概率圖模型與深度學習的融閤隱變量模型的復興：探討變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）的最新演進，特彆是如何利用概率圖模型（PGM）的結構化推理能力來增強深度模型的解釋性和魯棒性。信息論視角下的模型容量：深入分析互信息、最小描述長度（MDL）原則如何指導網絡架構的剪枝和正則化，以防止過擬閤並提高泛化能力。歸納偏置的重塑：討論如何設計更有效的歸納偏置（Inductive Bias），從CNN的空間局部性到Graph Neural Network (GNN) 的關係結構，實現對復雜非歐幾裏得數據的有效建模。第二章：大規模語言模型的底層架構與湧現能力 Transformer架構的深度解構：細緻分析Attention機製的計算復雜性、稀疏化策略（如FlashAttention、Reformer）及其對內存和速度的影響。 Scaling Laws的極限與挑戰：考察模型規模、數據集大小與計算資源投入之間的非綫性關係，並探討在資源受限環境下的有效擴展策略。湧現現象的機製探究：從信息瓶頸理論齣發，嘗試解釋為何在特定規模下，語言模型會突然展現齣復雜的推理和規劃能力，並提齣檢驗和量化的方法。 --- 第二部分：下一代模型架構與訓練範式本部分聚焦於當前最前沿的模型設計理念，從如何構建更高效的訓練流程，到如何設計能夠處理多模態和高維數據的全新網絡結構。第三章：多模態融閤與統一錶徵學習跨模態對齊的挑戰：詳細介紹對比學習（Contrastive Learning）在圖像-文本、音頻-視頻對齊中的應用，並分析當前方法在細粒度語義匹配上的不足。統一錶徵空間的構建：探討如何通過統一的嵌入空間來錶示不同類型數據，重點分析基於Transformer的通用模型（如CLIP的後續發展）在零樣本學習中的潛力與瓶頸。具身智能與物理世界的交互：討論如何將視覺、觸覺、運動學數據融入到統一的AI框架中，為機器人和自動駕駛係統提供更可靠的感知基礎。第四章：高效能訓練與資源優化並行化策略的精細控製：深入研究數據並行、模型並行（張量並行、流水綫並行）在萬億級參數模型訓練中的調度優化，包括如何最小化通信開銷。低秩適應（LoRA）的理論深化與工程實踐：不僅僅是參數微調，而是探討如何將低秩更新策略應用於更復雜的任務，如持續學習和領域適應。閤成數據與數據蒸餾：考察如何利用模型自身生成的高質量閤成數據進行訓練，以減少對昂貴真實世界標注數據的依賴，並討論數據蒸餾技術在模型壓縮中的應用。 --- 第三部分：魯棒性、可解釋性與安全部署人工智能係統隻有在可信賴、可理解和安全可控的前提下，纔能真正實現大規模的工業應用。本部分是本書的價值核心之一，探討如何從根本上解決AI的“黑箱”問題和安全隱患。第五章：對抗性攻擊的防禦與模型魯棒性增強深入解析對抗樣本的生成機理：從梯度上升攻擊到基於優化的攻擊（如C&W攻擊），係統梳理攻擊的內在驅動力。防禦策略的迭代演進：對比林正則化、隨機平滑化、對抗訓練的優缺點，並提齣結閤結構化噪聲注入的魯棒性增強框架。域泛化（Domain Generalization）的理論突破：探討如何在不接觸目標領域數據的情況下，設計齣能夠在未知環境（如光照變化、傳感器噪聲）下保持高性能的模型。第六章：可解釋性人工智能（XAI）的量化與工具箱因果推理在XAI中的作用：利用Do-Calculus和結構因果模型（SCM）來區分相關性與因果性，從而解釋模型決策的真正驅動因素。局部解釋方法的局限性與改進：批判性分析LIME、SHAP等方法的穩定性問題，並引入基於信息流和激活路徑分析的新型解釋工具。模型透明度的監管與標準製定：探討如何將技術可解釋性轉化為可審計的工程指標，以滿足未來AI倫理和法規的要求。 --- 第四部分：前沿應用與未來展望本書的最後部分將目光投嚮人工智能在關鍵技術領域的交叉應用，並對未來十年可能齣現的重大技術飛躍做齣預測。第七章：科學發現中的AI加速器材料科學與高通量計算：探討圖神經網絡在預測晶體結構、藥物分子性質中的應用，以及如何加速密度泛函理論（DFT）計算。高能物理與稀疏數據處理：介紹利用深度學習技術從大規模粒子對撞機數據中快速識彆和重建物理事件的最新方法。氣候建模與地球係統模擬：分析AI在改進數值天氣預報模型中的潛力，特彆是利用神經網絡來參數化復雜的氣候反饋過程。第八章：邁嚮通用人工智能（AGI）的路徑圖記憶機製的深度整閤：考察外部記憶網絡（如神經圖靈機、Differentiable Neural Computers）如何解決長上下文依賴和知識遺忘問題。自主智能體的學習與規劃：探討基於模型的強化學習（Model-Based RL）如何實現更高效的探索和長遠規劃能力，超越當前基於價值或策略的局限。符號推理與神經連接的橋梁：提齣整閤邏輯編程、知識圖譜與深度學習的混閤係統，以期實現更具人類水平的抽象思維和常識推理。 --- 本書特色：代碼與理論並重：書中提供瞭大量關鍵算法的僞代碼實現，並附帶關於TensorFlow/PyTorch高級API的工程實現細節。批判性視角：對當前流行的技術趨勢進行瞭深入的剖析，指齣其未被充分討論的弱點和資源消耗。麵嚮未來：匯集瞭來自頂尖實驗室的未發錶或剛剛發錶的最新研究成果，是技術人員把握下一波AI浪潮的必備指南。目標讀者：專注於AI算法研發的博士生、資深機器學習工程師、技術架構師以及負責前沿技術布局的CTO和技術總監。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

閱讀《Managing Managed Care》的過程，與其說是一種學習，不如說是一種對自身理解力的考驗。我承認，這本書涉及的知識領域非常廣泛，從醫療經濟學到公共衛生政策，再到醫療信息技術，似乎無所不包。然而，正是這種廣度，犧牲瞭深度。我花瞭許多時間試圖去理解作者所構建的理論體係，但總感覺在理解的邊緣徘徊，無法真正進入其核心。書中那些精巧的圖錶和復雜的模型，雖然看起來專業，但卻缺乏足夠易懂的解釋。我經常需要反復閱讀同一段落，甚至需要參考其他資料，纔能勉強理解作者想要錶達的意思。我本期待這本書能為我提供一些關於如何應對“Managed Care”帶來的挑戰，例如控製醫療成本、提高服務質量，或者改善患者滿意度等方麵的具體策略，但書中更多的是對這些挑戰進行宏觀的描述，而對如何解決這些挑戰的路徑卻含糊其辭。我感覺我像是被帶進瞭一個高級研討會，卻隻能坐在角落裏，聽著一群專傢用我無法完全理解的語言進行討論，而我卻找不到任何可以讓我 takeaway 的實際建議。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我最近遇到的最令人沮喪的閱讀體驗。我滿心期待地翻開瞭《Managing Managed Care》，想象著能找到一些關於如何在這個復雜領域中遊刃有餘的策略，甚至是能讓我對未來的職業發展有所啓發的見解。然而，我所獲得的，隻是一堆令人費解的術語和看似毫不相關的論點堆砌。書中的語言風格晦澀難懂，仿佛作者在用一套隻有自己纔能理解的密碼與讀者交流。我嘗試著去理解那些所謂的“案例研究”，但它們更像是零散的片段，缺乏清晰的邏輯綫索，讓我無法從中提煉齣任何實用的信息。更糟糕的是，我發現自己花瞭大量時間去猜測作者的意圖，而不是真正地吸收知識。那些反復齣現的“優化流程”和“成本效益分析”之類的詞匯，在缺乏具體案例支撐的情況下，顯得空洞乏味。讀到一半的時候，我甚至開始懷疑自己是否真的適閤這個行業，因為這本書似乎將一切都描繪得如此復雜和遙不可及。我本希望能從中找到一些能幫助我解決實際工作中遇到的難題的方法，但結果卻是我對“Managed Care”這個概念本身産生瞭更多的睏惑，而不是解答。這本書的結構也相當混亂，章節之間的過渡生硬，主題的跳躍性很大，讓人難以跟隨作者的思路。我本期望能有一條清晰的學習路徑，但在這本書中，我隻看到瞭蜿蜒麯摺、充滿迷霧的小徑。

评分☆☆☆☆☆

《Managing Managed Care》這本書給我帶來的，是一種“欲言又止”的感覺。它似乎有很多話想說，但又錶達得不夠充分，或者說，沒有抓住重點。我花瞭 considerable 的時間去解讀那些復雜的句子和晦澀的術語，希望能從中找到一些實用的管理智慧，尤其是在如何處理與支付方之間的關係，以及如何在保證醫療質量的同時控製成本方麵。然而，書中對於這些關鍵問題的解答，總是顯得有些含糊其辭，或者僅僅停留在理論層麵，缺乏可操作性的指導。我曾試圖在書中尋找一些關於如何製定有效的“Managed Care”策略的模闆，或者是一些關於如何評估和選擇不同“Managed Care”模式的框架，但這些內容要麼缺失，要麼被分散在書中的各個角落，難以係統地進行梳理。我感覺作者像是把各種零散的信息打包在一起，但卻沒有進行有效的組織和整閤，導緻讀者在閱讀過程中難以形成完整的認知。我本期待這本書能給我帶來一些“aha moment”，讓我豁然開朗，但結果卻是，我更加睏惑瞭。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《Managing Managed Care》這本書給我留下瞭一種“似是而非”的印象。它拋齣瞭許多看似重要的問題，也嘗試著給齣瞭某些答案，但這些答案往往不夠清晰，甚至有些模糊不清，讓人捉摸不透。我試圖從中找到一些關於如何更有效地與保險公司打交道，或者如何優化患者轉診流程的實用技巧，但這本書似乎更側重於宏觀層麵的討論，而忽略瞭微觀操作層麵的具體指導。每次當我以為找到瞭一個有價值的觀點時，作者的論述就會轉嚮另一個方嚮，或者突然引入一個我從未聽說過的概念，讓我不得不停下來查閱資料，這極大地打斷瞭閱讀的流暢性。書中關於“風險評估”和“閤同談判”的部分，本應是我最為期待的內容，但它們被處理得過於理論化，缺乏現實世界的案例來佐證其有效性。我無法想象如何在實際的會議中運用書中所說的那些抽象的原則。更令人睏惑的是，書中反復強調“閤規性”的重要性，卻很少詳細說明在日益復雜的法規環境中，如何具體地確保閤規。我希望這本書能夠更像一本操作指南，教我如何在“Managed Care”這座迷宮裏找到正確的路徑，而不是僅僅描繪迷宮的全貌。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，《Managing Managed Care》這本書並沒有達到我預期的那種“乾貨滿滿”的效果，反而讓我有一種被信息洪流淹沒卻又抓不住重點的感覺。作者似乎試圖涵蓋 Managed Care 領域的方方麵麵，從政策法規到市場運作，再到臨床實踐的細枝末節。然而，這種包羅萬象的嘗試，最終導緻瞭內容的深度不足。每一部分都點到為止，但又缺乏深入的剖析和具體的指導。我更希望這本書能像一位經驗豐富的導師，能夠給我提供一些關於如何在實際操作中應對挑戰的寶貴建議，或者分享一些經過驗證的成功經驗。相反，它更像是一本理論手冊，充斥著大量可能隻在學術界纔會被反復提及的理論框架和模型。我嘗試著在閱讀過程中記下一些可以應用的點，但總覺得那些理論性的陳述與我日常的工作脫節太遠，無法轉化為可行的步驟。即使是書中提到的“關鍵績效指標”，也隻是列齣瞭一係列縮寫和定義，並沒有深入探討如何去衡量、如何去改進，更沒有提供任何實際操作的範例。我感覺我像是站在一座巨大的知識寶庫門前，卻無法找到開啓寶庫大門的鑰匙，隻能望洋興嘆。這種閱讀體驗讓我感到有些失望，因為我一直相信，好的管理書籍應該能夠啓發讀者，並賦能讀者去做齣改變。

评分☆☆☆☆☆