How to Get a Good Degree pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Race, Phil

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 164.98

装帧:

isbn号码:9780335222667

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

How can I ensure my hard work pays off? How should I integrate new technologies into my study habits? How can I study strategically and avoid going off at tangent? Are you motivated to succeed at university but unsure how to achieve your full potential? This book will help to unlock the secrets to getting a good degree and all the benefits that can come from it. A strong degree opens up career choices and enhances earning potential. The world is your oyster! More than anything else, a good degree brings freedom to choose, to change direction, and to follow up exciting options. Whether you go on to further study or not, people will still look at whether your first degree was a good one.Based on student suggestions, the author has thoroughly revised the structure and content of the book to address key issues such as: best use of time; developing effective study habits; finding the best learning resources; how and when to use different writing styles; feedback (and how to get extra help); the use of electronic sources; virtual learning environments; avoiding plagiarism; and, dealing with personal problems (and where to seek advice). If you are an undergraduate, this book will help you to reap the rewards for the time and investment you expend while studying for your degree.

《深度学习在医学影像分析中的应用：从基础理论到前沿实践》图书简介本书旨在为医学影像分析领域的科研人员、临床医生以及对人工智能感兴趣的工程师，提供一个全面、深入且具有极强实践指导意义的指南。面对当前医学影像数据爆炸式增长的现状，如何利用先进的计算方法从中提取有价值的临床信息，已成为推动精准医疗发展的核心驱动力。《深度学习在医学影像分析中的应用：从基础理论到前沿实践》正是为解决这一需求而精心编撰的权威著作。全书结构严谨，内容覆盖了深度学习技术在医学图像处理、分割、分类、配准和重建等多个关键任务中的理论基础、主流模型架构、实际操作流程以及最新的研究进展。我们摒弃了冗长晦涩的纯数学推导，转而侧重于将复杂的理论概念与具体的医学应用场景紧密结合，确保读者能够清晰理解每一个算法背后的逻辑，并掌握将其转化为有效工具的能力。第一部分：理论基石与医学影像数据准备（The Foundations）本部分首先为读者建立起坚实的理论基础。我们将从人工神经网络（ANN）的基本原理讲起，系统梳理反向传播算法和优化器（如SGD、Adam、RMSProp）的演进与特性。随后，重点深入探讨卷积神经网络（CNN）的经典结构，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet (Inception)以及残差网络（ResNet）的核心思想和参数设计哲学。尤其值得一提的是，本部分花费了大量篇幅讲解医学影像数据的特殊性。医学图像（如CT、MRI、超声、病理切片）具有高维度、低信噪比、数据不平衡性强以及标注成本极高等特点。我们将详细阐述如何进行预处理（包括强度归一化、去噪、偏置场校正），数据增强的专业技巧（如弹性形变、光照模拟在病理图像中的应用），以及如何应对极度不平衡的分类问题（如罕见疾病的检测）。同时，对数据隐私和合规性（如HIPAA、GDPR）在实际医疗项目中的处理进行了探讨。第二部分：核心任务与经典模型架构（Core Tasks and Architectures）本部分是本书技术核心的体现，专注于深度学习解决医学影像分析中四大核心任务的经典与创新模型。 1. 图像分割（Segmentation）：分割是精确量化病灶、器官和组织结构的基础。我们从全卷积网络（FCN）的革命性突破讲起，详细剖析U-Net及其变体（如3D U-Net、Attention U-Net）的编码器-解码器结构和跳跃连接的机制。此外，还介绍了用于更精细边界提取的DeepLab系列以及用于实例分割的Mask R-CNN在细胞核分割中的应用。对于需要高鲁棒性的临床任务，我们提供了如何设计损失函数（如Dice Loss、Focal Loss）以适应复杂边界和稀疏目标的策略。 2. 图像分类与诊断（Classification and Diagnosis）：这一部分涵盖了利用深度学习辅助临床诊断的实践。除了基础CNN模型的应用外，我们深入探讨了迁移学习（Transfer Learning）在医学影像中的重要性。如何选择合适的预训练模型（如基于ImageNet预训练模型进行微调），以及如何构建有效的多模态融合分类器（如结合PET和CT数据），从而提高对肿瘤分级和疾病早期检测的准确性。 3. 图像配准（Registration）：在跟踪疾病进展或多源数据融合中，精确的图像配准至关重要。本书详细对比了基于传统迭代方法与基于深度学习的配准方法（如VoxelMorph）。我们阐述了如何设计可微分的损失函数来引导无监督或弱监督的配准过程，特别关注了在不同成像序列（如T1加权与T2加权MRI）之间进行精确对齐的技术。 4. 图像重建与超分辨率（Reconstruction and Super-Resolution）：随着快速成像技术的发展，如何利用深度学习模型来加速MRI扫描或从低剂量CT数据中重建高质量图像，是当前研究的热点。本部分介绍了基于学习的迭代重建（LIR）框架，以及如何使用生成对抗网络（GANs）来提升低分辨率图像的质量，满足临床诊断对图像清晰度的要求。第三部分：前沿探索与临床转化（Frontier and Translation）本书的后半部分聚焦于当前研究的最前沿领域，并强调如何将实验室成果顺利过渡到临床环境。 1. 生成模型与数据合成（Generative Models）：我们深入探讨了GANs和变分自编码器（VAEs）在生成合成医学图像方面的潜力，这对于数据增强和隐私保护下的数据共享具有重大意义。同时，介绍了扩散模型（Diffusion Models）在生成高保真、多样化医学图像上的最新进展。 2. 可解释性人工智能（XAI）在临床中的角色：医生需要理解模型做出决策的依据。本章详细介绍了多种可解释性方法，如Grad-CAM、SHAP值以及特征可视化技术。我们强调了在关键诊断任务中，提供清晰、可信的证据链对于建立临床信任的重要性。 3. 弱监督与自监督学习（Weakly/Self-Supervised Learning）：鉴于医学数据标注的巨大成本，本部分着重介绍了如何利用海量未标注数据进行高效学习。重点讲解了对比学习（如MoCo、SimCLR）在医学影像特征提取中的优势，以及如何利用有限的专家标注数据来微调这些强大的表征模型。 4. 临床部署与系统集成：最后，我们探讨了从模型验证到实际部署的工程挑战。这包括模型量化、推理速度优化、集成到PACS/RIS系统的接口标准（如DICOM支持）以及持续的性能监控机制。本书提供了关于如何构建一个可靠、高效且符合监管要求的AI辅助诊断系统的实践路线图。通过系统学习本书内容，读者不仅能掌握应用深度学习解决复杂医学影像问题的核心技能，更能理解该技术在未来医疗保健体系中发挥的关键作用。本书是构建下一代智能医学影像分析平台的必备参考书。