Comprehensive Coronary Care pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Jowett, Nigel I.; Thompson, David R.; Boyle, Roger

出品人:

頁數:448

译者:

出版時間:2007-5

價格:472.00元

裝幀:

isbn號碼:9780702028595

叢書系列:

圖書標籤:

• 心髒病學
• 冠狀動脈疾病
• 心髒護理
• 重癥監護
• 介入心髒病學
• 心電圖
• 心髒驟停
• 心力衰竭
• 血管造影
• 心髒康復

好的，以下是針對一本名為《綜閤冠脈護理》（Comprehensive Coronary Care）的書籍，撰寫的一份不包含其內容的、詳細的圖書簡介，字數控製在1500字左右： --- 《深度學習：從基礎理論到前沿應用》 【圖書封麵及設計理念】 本書封麵設計以深邃的藍色和簡潔的幾何綫條為主調，象徵著數據空間的復雜性與算法的精確性。中央圖案采用交織的神經元網絡結構，輔以逐步深化的光暈效果，直觀地錶達瞭從淺層感知到深層理解的知識演進過程。 【內容簡介】 在信息爆炸的數字時代，數據已成為驅動社會進步的核心動力。然而，如何從海量、高維度的數據中提取有價值的知識和洞察，已成為當前科學研究與産業應用麵臨的共同挑戰。《深度學習：從基礎理論到前沿應用》 正是為應對這一挑戰而編寫的權威性著作。本書旨在為讀者提供一套係統、嚴謹且富有實踐指導意義的深度學習知識體係，它不僅深入剖析瞭核心算法的數學原理，更著重於如何將這些理論轉化為解決實際復雜問題的有效工具。 本書的定位並非僅僅是技術手冊，而是一本涵蓋理論深度、覆蓋應用廣度、並展望未來趨勢的綜閤性教材與參考書。它特彆適閤於計算機科學、電子工程、應用數學、生物信息學以及人工智能等領域的科研人員、高級工程師、研究生以及對前沿技術有強烈興趣的專業人士。 --- 第一部分：理論基石與數學迴溯 本部分是構建讀者對深度學習理解的堅實基礎，它不迴避復雜的數學推導，而是以清晰的邏輯鏈條，將抽象概念具體化。 第一章：綫性代數與概率論的重溫 我們首先迴顧瞭深度學習中不可或缺的數學工具。重點講解瞭矩陣分解（如SVD、特徵值分解）在數據降維中的作用，高斯過程與貝葉斯推斷在不確定性量化中的應用。強調瞭信息熵、互信息在衡量模型復雜性和信息增益中的核心地位。 第二章：人工神經網絡的起源與結構 從最基礎的感知機模型開始，逐步引入多層感知機（MLP）。詳盡闡述瞭激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish等）的選擇對網絡梯度流動的影響，以及萬能近似定理的理論意義。 第三章：優化理論與反嚮傳播 本書將“優化”視為深度學習的心髒。除瞭經典的梯度下降法，本書用大量的篇幅對比瞭動量法、Adagrad、RMSProp直至AdamW等自適應學習率優化器的內部機製和收斂特性。反嚮傳播算法的推導被細化分解，確保讀者能夠理解誤差信號如何在復雜的網絡結構中高效、準確地迴傳。 第四章：正則化與泛化能力 模型過擬閤是深度學習實踐中的頭號難題。本章深入探討瞭L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）的統計學基礎。更進一步，引入瞭現代正則化技術，如批歸一化（Batch Normalization）、層歸一化（Layer Normalization）及其在不同網絡結構中的適用性分析。 --- 第二部分：核心模型架構的精講 這一部分是本書的重點，詳細解析瞭當前主流的深度學習網絡範式，每一章都伴隨著至少一個關鍵案例的完整實現流程。 第五章：捲積神經網絡（CNN）的進階 超越基礎的LeNet和AlexNet，本書重點解析瞭ResNet殘差連接的創新點、DenseNet的特徵復用機製，以及Inception模塊的多尺度特徵提取策略。並深入探討瞭空洞捲積（Dilated Convolution）在保持分辨率和擴大感受野之間的平衡藝術。 第六章：循環神經網絡（RNN）及其挑戰 詳細解析瞭標準RNN的梯度消失與爆炸問題，並係統性地介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部“門控”機製。特彆關注瞭在處理長序列依賴性時，Attention機製如何在RNN框架中得到初步應用。 第七章：注意力機製與Transformer的革命 本書認為Transformer是當前序列建模的裏程碑。本章以自注意力（Self-Attention）的數學定義為起點，推導齣多頭注意力機製的優勢。全麵講解瞭Transformer的編碼器-解碼器結構、位置編碼（Positional Encoding）的必要性，以及Layer Normalization在其中的關鍵作用。 第八章：生成模型：從變分到對抗 生成模型的講解分為兩個主要方嚮： 變分自編碼器（VAE）： 闡述瞭變分下界（ELBO）的推導，以及如何通過重參數化技巧實現可訓練的潛在空間。 生成對抗網絡（GAN）： 深入探討瞭判彆器與生成器之間的博弈論基礎，並詳盡分析瞭WGAN、StyleGAN等高級變體如何解決模式崩潰（Mode Collapse）問題。 --- 第三部分：前沿應用與工程實踐 本部分將理論與實際操作緊密結閤，展示瞭如何利用深度學習解決現實世界中的復雜問題。 第九章：跨模態學習與錶徵 本章聚焦於如何構建統一的特徵空間來處理不同類型的數據。詳細討論瞭圖像與文本的聯閤嵌入方法，特彆是對比學習（Contrastive Learning）在構建魯棒錶徵中的最新進展，例如SimCLR和MoCo框架的結構差異與性能比較。 第九章：深度強化學習（DRL）的算法精選 DRL是實現自主決策係統的關鍵。本書選取瞭最具代錶性的算法進行深度剖析： 基於價值的方法： DQN及其雙Q網絡（Double DQN）的改進。 策略梯度方法： A2C、A3C的異步並行訓練策略。 演員-評論傢方法： PPO（近端策略優化）的穩健性分析及其在復雜控製任務中的錶現。 第十一章：可解釋性人工智能（XAI） 隨著模型復雜度的增加，“黑箱”問題日益突齣。本章係統介紹瞭當前主流的解釋方法： 局部解釋： LIME和SHAP值的數學原理及其局限性。 全局解釋： 梯度可視化技術（如Grad-CAM）如何定位模型關注的區域，以及反事實解釋（Counterfactual Explanations）的設計思路。 第十二章：高效部署與模型壓縮 在將模型從實驗室推嚮實際生産環境的過程中，效率至關重要。本章探討瞭模型剪枝（Pruning）、權重共享（Weight Sharing）、低秩近似以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，旨在以最小的性能損失實現模型的高效推理。 --- 【結語與展望】 《深度學習：從基礎理論到前沿應用》 不僅是一本書，更是一張通往人工智能前沿的路綫圖。它力求在理論的嚴謹性和工程的實用性之間找到最佳平衡點。讀者在閤上本書時，不僅將掌握構建和訓練先進深度學習模型的“工具箱”，更將具備批判性地評估和創新未來算法架構的思維框架。深度學習的未來在於更少的依賴、更強的可解釋性和更廣泛的普適性，本書的每一頁都緻力於為讀者鋪設通往這一未來的堅實道路。 【本書特色】 數學嚴謹性： 所有核心算法均提供清晰的數學推導和收斂性分析。 代碼與實踐結閤： 穿插大量僞代碼和主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的核心API使用指導。 前沿覆蓋麵廣： 涵蓋瞭從基礎CNN/RNN到最新的Transformer、Diffusion Model基礎理論。 批判性視角： 不僅介紹“如何做”，更深入探討“為何如此設計”以及不同方法的優缺點權衡。 ---

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