Managing Chronic Disorders pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Springhouse

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 50.79

装帧:Pap

isbn号码:9781582554426

丛书系列:

图书标签:

慢性疾病管理
健康
医学
自助
生活方式
患者教育
疾病预防
自我管理
健康指导
医疗保健

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具体描述

Managing Chronic Disorders provides practical, authoritative guidance on day-to-day management of more than 100 chronic disorders and includes over 300 reproducible patient-teaching aids. Part 1 presents complete information on each disorder, including causes, pathophysiology, assessment findings, diagnosis, treatment, special considerations, patient-teaching points, and a list of applicable patient-teaching aids. Management of acute exacerbations is covered for selected disorders. Part 2 contains over 100 patient-teaching aids that health care providers can photocopy and give to patients. A bound-in CD-ROM contains the patient-teaching aids from the book, plus over 200 additional teaching aids covering self-care, nutrition, health promotion, medication administration, and more.

好的，这是一份图书简介，主题为《深度学习在计算机视觉中的前沿应用》，完全不涉及《Managing Chronic Disorders》这本书的内容，力求内容详实、专业，且避免任何AI痕迹的表达方式。 --- 图书简介：《深度学习在计算机视觉中的前沿应用》导言：视觉智能的革命与深度学习的崛起在当代信息技术的浪潮中，计算机视觉（Computer Vision, CV）正经历着一场由深度学习驱动的范式革命。如果说早期的计算机视觉依赖于手工特征工程和复杂的算法设计，那么以卷积神经网络（CNN）为核心的深度学习架构，则彻底解放了研究者和工程师的双手，使得机器能够以前所未有的精度和泛化能力去“看懂”和“理解”复杂的世界。本书旨在深入剖析当前计算机视觉领域最尖端的研究方向和实用技术，聚焦于如何利用深度学习的强大表征学习能力，解决从基础的图像识别到复杂的场景理解等一系列核心挑战。我们不仅会回顾经典模型的发展脉络，更会着重探讨近五年内涌现出的、正在重塑行业格局的前沿架构、训练策略以及新兴应用场景。本书的目标读者包括：具备扎实的机器学习和线性代数基础的资深研究人员、希望将深度学习技术应用于视觉系统的工程师、以及对前沿AI技术有浓厚兴趣的高年级本科生和研究生。 --- 第一部分：深度视觉基石的重塑与深化本部分着眼于支撑现代计算机视觉应用的核心网络架构及其优化方法，探讨如何突破传统CNN的性能瓶颈。 1.1 超越经典CNN：Transformer架构的全面引入近年来，Transformer架构，最初在自然语言处理（NLP）领域大放异彩，已强势进军视觉领域，并在多个基准测试中超越了传统的CNN模型。我们将详细解析Vision Transformer（ViT）的基本原理，包括自注意力机制（Self-Attention）在图像块（Patch）上的应用、位置编码的重要性，以及如何通过分层级设计（如Swin Transformer）来更好地适应不同尺度的视觉任务。内容将涵盖如何平衡全局上下文建模与局部细节捕捉的矛盾。 1.2 稀疏化、高效化与模型压缩随着模型深度的增加，计算资源的需求呈指数级增长，这成为大规模部署的主要障碍。本章将系统介绍模型效率优化的多种策略：网络稀疏化技术：探讨结构化剪枝（Structured Pruning）和非结构化剪枝的原理、动态稀疏训练（Dynamic Sparse Training）的实现，以及如何在不损失关键性能的前提下，大幅减少模型参数量。量化方法的演进：从后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）到量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），深入比较INT8、INT4等低精度表示对推理速度和模型精度的影响，尤其关注其在边缘设备上的部署挑战。知识蒸馏（Knowledge Distillation）：分析如何利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型训练，重点介绍Logit Matching、特征图匹配等先进的蒸馏策略，以确保小型模型的性能逼近极限。 1.3 自监督学习（SSL）的突破性进展数据标注的成本是制约深度学习普及的最大瓶颈之一。自监督学习通过设计巧妙的“代理任务”（Pretext Tasks），使得模型能够在海量无标签数据上预训练。本章将深入分析当前最有效的SSL范式：对比学习（Contrastive Learning）：详细阐述MoCo（Momentum Contrast）和SimCLR背后的核心思想，包括负样本的构建策略、温度参数（Temperature Parameter）的敏感性分析，以及如何设计有效的增强（Augmentation）组合。非对比学习方法：讨论如BYOL（Bootstrap Your Own Latent）和SimSiam等不依赖负样本的方法，解析停止梯度（Stop-Gradient）操作在防止模型坍塌中的关键作用。 --- 第二部分：面向复杂场景的理解与生成本部分将焦点转向应用层面，探讨深度学习如何解决计算机视觉中的高级任务，涉及场景理解、三维重建和内容生成。 2.1 鲁棒的语义与实例分割语义分割和实例分割是构建自动驾驶、医学影像分析等系统的关键步骤。我们将超越Mask R-CNN等经典方法：全景分割（Panoptic Segmentation）：探讨如何在一个统一的框架内，同时处理“Stuff”（背景物质）和“Things”（可计数物体）的分割任务，介绍如UPSNet和Mask2Former等代表性模型。高效的实时分割：针对嵌入式系统，分析轻量级骨干网络（如MobileNetV3, ShuffleNet）与高效解码器（如BiSeNet）的结合，以及如何利用空间注意力机制提升边界细节的准确性。 2.2 深度结构化三维重建与神经辐射场（NeRF）从二维图像中恢复和理解三维信息是计算机视觉的终极目标之一。NeRF的出现标志着从传统基于点的三维表示向基于连续体表示的重大飞跃。 NeRF的核心机制：详细解读体素渲染（Volume Rendering）、MLP对场景的隐式编码，以及光线投射（Ray Casting）的数学基础。加速与扩展：探讨如何通过稀疏体素结构（如Instant-NGP）、多尺度表示等方法，将NeRF的训练和渲染速度提升到实时水平。同时，介绍如何将NeRF扩展到动态场景（如D-NeRF）和高分辨率重建。 2.3 扩散模型在图像生成中的主导地位近年来，扩散模型（Diffusion Models）在图像生成任务上取得了压倒性优势，其生成的图像在真实感和多样性上均超越了GAN。 DDPM的理论框架：深入讲解前向加噪过程（Forward Diffusion Process）和反向去噪过程（Reverse Diffusion Process）的数学建模，包括$eta$调度和噪声预测网络的设计。条件生成与引导：重点分析Classifier-Free Guidance（无分类器引导）技术，它是如何实现对生成内容的精确语义控制，并探讨其在文本到图像（Text-to-Image）生成（如Stable Diffusion背后的理论基础）中的应用细节。 --- 第三部分：跨模态融合与未来展望本部分关注深度学习如何打破视觉技术的边界，与其他模态进行交互，并展望下一代视觉智能系统的发展方向。 3.1 视觉-语言的联合表征学习跨模态学习是实现更高级别“常识”理解的关键。我们将分析如何构建统一的潜在空间来对齐图像和文本。对比学习的应用：详述CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型的设计哲学，包括大规模数据集的筛选、温度超参数的优化，以及CLIP在零样本（Zero-Shot）分类任务中的强大泛化能力。视觉问答（VQA）与图文检索：探讨多模态Transformer如何处理复杂的推理链，实现对图像内容的精确提问和回答，以及如何构建高效的跨模态索引结构。 3.2 领域适应性与对抗性鲁棒性现实世界的视觉系统面临着数据分布偏移（Domain Shift）和恶意攻击的严峻挑战。无监督域适应（UDA）：分析如何利用对抗性训练（如DANN、CDAN）在源域和目标域之间学习不变特征，以适应不同的传感器或光照条件。对抗样本的防御：探讨生成对抗样本的技术原理，并重点介绍防御性蒸馏（Defensive Distillation）、随机化平滑（Randomized Smoothing）等前沿防御策略的有效性和局限性。结语：迈向通用视觉智能本书力求为读者提供一个全面、深入且紧跟前沿的深度学习视觉技术指南。我们相信，通过掌握这些核心架构和训练范式，研究者和工程师将能够构建出更智能、更高效、更具鲁棒性的下一代计算机视觉系统，最终推动通用人工智能（AGI）在感知层面的实现。