具体描述
本书参考国内外最新文献，紧密结合医院实际，详细介绍了医院信息利用与信息质量管理、医院管理预测与控制、目标管理、病种病例分型质量费用管理、医疗质量分析及综合评价等。各章以提出问题、信息采集、信息处理、管理要点及实例方式，系统阐述了现代医院管理理论与实际工作的内在联系。全书内容丰富，实用性强，对提高医院科学管理水平具有重要参考价值，适于医院各级管理人员、信息科人员阅读，也可供临床医护人员参考。
好的，这是一份针对一本名为《医院管理与信息利用》的图书的详细简介，内容完全不涉及医院管理或信息利用的主题，而是聚焦于一个完全不同的领域——深度学习在复杂系统优化中的应用。 --- 深度学习驱动的复杂系统优化：前沿理论与实践案例 图书概述 本书深入探讨了深度学习（Deep Learning）范式如何被应用于分析、建模和优化当前科学与工程领域中最具挑战性的复杂系统。它旨在为研究人员、高级工程师和决策制定者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，以应对传统优化方法在处理高维度、非线性、动态变化的系统时所遇到的瓶颈。本书的焦点在于构建能够自主学习系统内在规律、预测未来状态并生成最优控制策略的智能模型。 全书共分为六个核心部分，从基础理论的重建到前沿应用的探索，系统地勾勒出深度强化学习、图神经网络以及因果推断在复杂优化场景中的整合潜力。 第一部分：复杂系统的数学刻画与挑战（约250字） 本部分首先重新审视了复杂系统的基本定义，包括其固有的涌现性、多尺度特性和不可预测性。我们不再将复杂系统视为一组简单的微分方程组，而是着重于其作为高维概率分布的表征。重点解析了传统运筹学方法（如线性规划、蒙特卡洛模拟）在面对系统状态空间爆炸和目标函数非凸性时的局限性。 本章引入了“信息熵”和“有效维度”的概念，用于量化一个系统的复杂程度。同时，详细讨论了“系统脆弱性”与“鲁棒性”之间的权衡，为后续引入数据驱动的优化方法奠定了理论基础。 第二部分：深度学习基础：从特征提取到表征学习（约280字） 本部分聚焦于深度学习模型如何从原始、高维的系统观测数据中提取出低维、具有物理意义的有效表征（Latent Representation）。内容涵盖了： 1. 自编码器（Autoencoders）的变体：特别是变分自编码器（VAE）和条件VAE在学习系统状态概率密度函数方面的应用。 2. 时序建模：深度循环网络（RNN, LSTM, GRU）如何捕捉系统状态的时间依赖性，并引入注意力机制（Attention Mechanism）来识别关键的交互点。 3. 生成模型（Generative Models）：利用生成对抗网络（GANs）模拟系统在不同控制输入下的可能演化路径，以进行前瞻性规划。 核心在于阐述深度神经网络如何充当一个强大的“非线性降维和特征工程工具”，从而使后续的优化算法能够在更简洁的状态空间中工作。 第三部分：深度强化学习（DRL）在动态优化中的核心机制（约350字） 这是本书的核心理论部分，详细阐述了DRL如何将系统优化问题转化为序贯决策过程。我们从马尔可夫决策过程（MDP）的框架出发，重点剖析了实现高效学习的关键算法： 1. 基于价值的方法：深入探讨了深度Q网络（DQN）及其在离散动作空间中的局限性，并详细介绍了双Q学习（Double Q-Learning）和优先经验回放（Prioritized Experience Replay）的优化技术。 2. 基于策略的方法：全面分析了策略梯度方法的演进，从REINFORCE到信任域方法（TRPO）和近端策略优化（PPO）。重点讨论PPO如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation），确保在复杂环境中策略更新的稳定性。 3. 模型驱动型DRL：介绍了Model-Based DRL框架，如Model Predictive Control (MPC) 与神经网络预测模型的结合，展示了如何在保持系统安全约束的前提下，利用预测模型进行高效的规划。 此外，本章还探讨了如何在目标函数中融入“不确定性度量”，以训练出对外部扰动具有高度鲁棒性的智能控制器。 第四部分：图神经网络（GNN）与关系型系统的建模（约270字） 许多复杂系统（如交通网络、能源电网、社交互动）本质上是图结构。本部分专门讨论了如何利用图神经网络来直接处理和优化这类关系型数据。 内容包括：图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）在刻画节点间复杂依赖关系上的优势。重点案例分析了GNN如何用于预测网络中的信息传播速度、识别关键枢纽节点（Bottlenecks）以及在网络流优化中的应用。本书强调了GNNs在处理非欧几里得空间数据时，如何有效避免传统卷积操作的局限性，并实现了对全局拓扑结构和局部邻域信息的同步编码。 第五部分：因果推断与系统可解释性（约200字） 面对“黑箱”模型的挑战，本部分转向了深度学习的可解释性（XAI）和因果推断。优化策略必须不仅有效，还必须是可信赖的。 我们介绍了诸如SHAP值和LIME等局部解释方法在诊断优化模型决策依据上的应用。更进一步，引入了结构因果模型（SCM）与深度学习的融合，以区分系统中的真正因果关系和统计学上的相关性。这对于理解优化策略中哪些输入变量真正驱动了系统性能的改善至关重要。 第六部分：前沿实践与未来展望（约180字） 本部分收录了几个高精度的、跨学科的优化案例研究，展示了上述理论工具的实际威力： 1. 超大规模物流路径优化：利用分层DRL解决具有动态需求和时间窗约束的调度问题。 2. 材料科学中的逆向设计：结合VAE和强化学习，加速新型催化剂的结构搜索。 3. 复杂流体力学模拟：使用图网络加速高保真度的计算流体力学（CFD）求解过程。 最后，本书展望了量子计算对深度优化算法的潜在加速作用，以及联邦学习在保护分布式系统数据隐私的同时实现协同优化的前景。 --- 读者对象： 应用数学家、计算机科学家、自动化控制工程师、系统动力学研究人员，以及所有致力于利用前沿数据科学解决大规模、非线性优化挑战的专业人士。 本书特色： 理论严谨，数学推导详尽，同时辅以大量Python/PyTorch代码片段和实际数据集的复现指南，强调从理论到工程实践的无缝过渡。
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