正版《孕前準備百科（悅讀紀）》備孕懷孕孕期書籍 孕産育兒 女性養生 孕婦調養書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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店鋪： 暢世雕龍圖書專營店

齣版社： 江蘇科學技術齣版社

ISBN：9787534591952

商品編碼：28051379256

商品參數 

書    名: 孕前準備百科

作    者: 鄭國權 著

I S B N : 9787534591952

齣 版 社: 江蘇科學技術齣版社

齣版時間: 2012年4月第1版

印刷時間: 2012年4月1日第1次印刷

字    數: 360000

頁    數: 341頁

開    本: 16開

包    裝: 平裝

重    量: 544剋

定    價: 35元

編輯

80後準備懷孕女性的**部孕前準備圖書 孕前準備充分，寶寶健康聰明 懷孕前在生活上怎樣調養 如何把握**時機 專傢全程陪伴 助您踏上幸孕曆程 本書實用性強，科學權*，版式精美漂亮，內容連貫統一，是準備懷孕以及正在孕育中的媽媽不可少的一本枕邊書。擁有本書，可讓您的寶寶更聰明更健康，讓您的孕期更幸福更，讓您的傢庭更和諧更甜蜜！ 

目錄

《孕前準備百科》

內容

本書以孕前1年、孕前9個月、孕前6個月、孕前3個月以及孕前1個月為時間綫索，將孕前身體檢查，影響孕育的疾病、如何防治不孕不育、建立利於懷孕的生活方式、改善孕前的生活環境、孕前運動的要點與方法、孕前、孕前營養、孕前的心理和物質準備以及佳的方法等內容，以通俗易懂、實用高效的方式一一進行瞭介紹，還重點介紹瞭孕育的生理問題、常識以及流産等優生優育方麵的知識，為廣大待孕的夫妻進行化和全方位的指導。

作者簡介

鄭國權，畢業於白求恩醫科大學臨床係，曾任吉林省三甲醫院臨床主任，著育兒、孕産方麵科普書籍多部，發錶《妊娠閤並黑斑息肉病分析》等多篇論文，並獲奬。現任北京瑪麗婦嬰醫院婦産科主任，東方病研究所所長、東方不孕不育研究所所長，擅長婦産科疾病診治，尤擅長圍産期及不孕不育疾病。從醫20餘年臨床經驗，對孕前、孕期、産後、育兒各階段維養積纍豐富的經驗。

好的，為您精心撰寫一份關於另一本不同主題的圖書的詳細簡介。這份簡介將聚焦於一本探討深度學習與神經網絡原理的專業技術書籍，旨在為讀者呈現其知識深度、結構體係和應用前景。 --- 《深度學習：原理、模型與前沿應用》圖書簡介 一、本書定位與目標讀者 《深度學習：原理、模型與前沿應用》是一部全麵而深入探討現代人工智能核心驅動力——深度學習的權威著作。本書旨在搭建一座堅實的橋梁，連接理論數學基礎與尖端工程實踐。 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 1. 計算機科學、電子工程及相關專業的本科高年級學生和研究生： 他們需要係統、嚴謹地理解深度學習的數學原理、算法細節和主流框架。 2. 數據科學傢與機器學習工程師： 渴望深化對復雜模型（如Transformer、生成對抗網絡）的理解，並尋求優化現有模型性能的實用技巧。 3. 技術研究人員與開發者： 關注人工智能領域的最新突破，希望將前沿理論應用於解決實際工業問題，如自動駕駛、自然語言理解和醫療影像分析。 4. 希望轉型進入AI領域的軟件工程師： 需要一本結構清晰、循序漸進的教材來掌握深度學習的完整知識體係。 二、內容結構與核心章節詳解 本書結構經過精心設計，遵循“從基礎到高級，從理論到實踐”的邏輯遞進路綫，全書共分為七大部分，囊括瞭深度學習的經典理論與最新的研究熱點。 第一部分：基礎迴顧與數學基石（The Foundations） 本部分是理解後續復雜模型的基石。它沒有停留在簡單的概念介紹，而是深入剖析瞭必要的數學工具。 綫性代數與概率論的重述： 重點講解嚮量空間、矩陣分解（SVD、PCA）在特徵提取中的作用，以及貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）在損失函數設計中的應用。 微積分與優化理論： 詳細闡述梯度、Hessian矩陣的概念，以及反嚮傳播（Backpropagation）算法的鏈式法則推導，並對比隨機梯度下降（SGD）、動量法（Momentum）和Adam等優化器的收斂性分析。 第二部分：經典神經網絡架構（Classic Architectures） 本部分係統梳理瞭驅動早期人工智能突破的關鍵網絡結構。 多層感知機（MLP）的深度解析： 討論激活函數的選擇（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其對梯度消失/爆炸的影響。 捲積神經網絡（CNN）的精髓： 深入講解捲積層、池化層、感受野的數學定義。重點剖析LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（殘差連接的數學意義）和Inception模塊的設計哲學。 循環神經網絡（RNN）及其變體： 詳細推導長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的輸入、遺忘、輸齣門控機製，並討論在處理序列數據時的核心挑戰。 第三部分：深度學習的訓練與正則化（Training and Regularization） 本部分聚焦於如何高效、穩定地訓練深層模型，解決過擬閤和欠擬閤問題。 損失函數的設計哲學： 涵蓋交叉熵、均方誤差、對比損失（Contrastive Loss）以及Triplet Loss的適用場景。 正則化技術詳解： 除瞭L1/L2正則化，本書對Dropout（包括不同采樣策略）、批量歸一化（Batch Normalization, BN）和層歸一化（Layer Normalization）的工作原理進行瞭對比和性能分析。 超參數調優與模型評估： 介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化在深度學習中的應用，並強調K摺交叉驗證和魯棒性測試的重要性。 第四部分：現代深度學習核心：注意力機製與Transformer 這是本書的技術前沿部分，全麵覆蓋瞭NLP領域革命性的技術。 注意力機製的誕生與演進： 從軟性注意力（Soft Attention）到自注意力（Self-Attention）的跨越，詳細解釋瞭Scaled Dot-Product Attention的計算過程。 Transformer架構的構建： 逐層解析編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的堆疊方式，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢。 預訓練模型的範式： 深入探討BERT、GPT係列模型的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務的設計目的和效果。 第五部分：生成模型的前沿探索（Generative Models） 本書為讀者提供瞭對當前最熱門的生成技術的深度洞察。 變分自編碼器（VAE）： 解釋重參數化技巧（Reparameterization Trick）如何使得VAE可微分，並分析其潛在空間（Latent Space）的結構。 生成對抗網絡（GANs）的機製： 詳細闡述生成器與判彆器的博弈過程，分析梯度飽和問題。重點講解WGAN（Wasserstein GAN）如何通過Earth Mover距離來穩定訓練。 擴散模型（Diffusion Models）： 引入擴散過程（Forward Process）和去噪過程（Reverse Process）的馬爾可夫鏈特性，解釋其在圖像生成中超越GANs的潛力。 第六部分：模型部署與效率優化（Efficiency and Deployment） 理論必須轉化為可落地的工程實踐。本部分關注模型的輕量化和推理加速。 模型量化與剪枝： 講解如何將浮點數運算轉換為低精度整數運算（INT8/INT4），以及結構化/非結構化剪枝對模型稀疏性的影響。 知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 探討如何用一個大型“教師”模型來指導一個小型“學生”模型的訓練，以保持性能的同時減小體積。 硬件加速與框架優化： 簡要介紹TensorRT、OpenVINO等推理引擎的工作原理，以及如何利用GPU並行計算的特性進行高效推理。 第七部分：專業領域的深度應用案例（Case Studies） 本部分通過具體的、高價值的案例來展示理論的實際威力。 自然語言處理（NLP）： 機器翻譯（Seq2Seq with Attention）和文本分類的端到端實現。 計算機視覺（CV）： 目標檢測中的YOLO係列與R-CNN係列的原理對比，以及語義分割中的U-Net結構在醫學影像分析中的應用。 強化學習基礎（RL for Deep Learning）： 簡要介紹深度Q網絡（DQN）和策略梯度方法（REINFORCE）在復雜決策問題中的應用藍圖。 三、本書的獨特優勢 1. 嚴謹的數學推導： 本書並未迴避復雜的數學公式，而是提供瞭清晰、完整的公式推導過程，確保讀者真正理解算法背後的邏輯而非僅停留在API調用層麵。 2. 代碼與理論的結閤： 每章的核心算法均配有僞代碼或基於主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的清晰代碼片段，便於讀者同步驗證理論。 3. 前沿性與全麵性兼顧： 覆蓋瞭從2012年深度學習復興至今的經典架構，並重點剖析瞭近年來如Transformer和擴散模型等顛覆性技術，保證內容的時效性。 4. 調試與排錯指南： 包含專門章節討論常見訓練陷阱（如梯度爆炸、模式崩潰、欠采樣問題）的診斷方法和解決方案。 本書是所有緻力於在人工智能領域深耕的專業人士不可或缺的工具書和參考手冊。閱讀本書，將使您不僅成為深度學習的應用者，更能成為該領域的深度思考者和創新者。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書的排版和設計風格，這真是閱讀體驗感的一大加分項！現在的育兒書很多都做得像教科書一樣，黑白字體密密麻麻，看久瞭眼睛疼，知識點也容易混淆。但這本《孕前準備百科》完全不一樣，它的色彩搭配非常柔和舒服，大量使用瞭清新淡雅的插畫和圖錶來輔助說明復雜的知識點。比如，講解胎兒發育的章節，用可視化的時間軸和可愛的寶寶形象來展示，讓人一目瞭然，即便是我這種文科齣身的人，也能輕鬆理解那些生理學的變化。而且，書中的知識點劃分得非常清晰，每一個章節都有明確的重點總結，方便我隨時翻閱查找。我經常在半夜被胎動驚醒，一下子找不到方嚮時，就能迅速定位到關於“胎動監測”的那一頁，快速確認是否一切正常。這種“即查即用”的設計，對於時時刻刻都在變化中的孕期來說，簡直太重要瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救星！我懷孕已經快五個月瞭，前三個月真是吐得天昏地暗，每天都覺得渾身沒勁，看著鏡子裏自己那張蒼白的臉，真有點懷疑人生。那時候對吃什麼、怎麼吃，簡直一竅不通，各種道聽途說，搞得自己更焦慮。這本書一到手，我就迫不及待地翻瞭起來，裏麵的內容非常科學、非常細緻。它不像那種冷冰冰的醫學教材，而是用一種非常柔和、貼近日常生活的語言來講解孕早期的各種不適，比如孕吐、疲勞、情緒波動等等，還給齣瞭很多實用的緩解小妙招。我試著按照書裏推薦的少量多餐、選擇清淡食物的建議，效果立竿見影，至少不再是一吃就吐瞭。更讓我安心的是，它對孕期營養的解析深入淺齣，清晰地列齣瞭不同階段需要重點補充的維生素和礦物質，還配瞭簡單的食譜建議，讓我這個廚房新手也能輕鬆上手，不再是盲目地買一堆保健品往嘴裏塞。讀完前幾章，我感覺自己對整個孕期的掌控感一下子就提升瞭，不再是那個被孕期反應牽著鼻子走的“孕傻”瞭，而是真正開始享受這段奇妙的旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書對孕期運動和形體變化的指導，簡直是為我量身定做的！我以前一直有健身的習慣，懷孕後就特彆擔心如何科學地調整運動強度，害怕對寶寶造成影響，但又怕完全不動導緻身體僵硬。網上的信息五花八門，說法的差異讓人無所適從。這本書詳盡地描述瞭從孕早期到晚期，不同階段適閤進行的運動類型和注意事項。它不僅推薦瞭溫和的瑜伽和拉伸動作，還特彆強調瞭盆底肌的鍛煉，解釋瞭為什麼這對順産和産後恢復至關重要。更貼心的是，它還配有清晰的步驟圖解，教你如何在傢裏，甚至在辦公室裏，利用碎片時間做一些簡單的調整。我堅持跟著書裏的建議做拉伸，不僅緩解瞭孕晚期常見的腰酸背痛，連睡眠質量都改善瞭不少。這讓我覺得，孕期也可以是充滿活力和力量的，而不是隻能躺著“養胎”的階段。

評分☆☆☆☆☆

作為一個追求完美規劃的“老母親”，我最看重的是這本書對孕期各項檢查和突發情況的處理建議的專業度和全麵性。它把從第一次産檢到分娩前的所有重要檢查項目都做瞭詳細的梳理，不僅說明瞭檢查的目的和流程，還清晰地指齣瞭各項指標的正常範圍，以及如果指標異常時，應該如何與醫生溝通，而不是自己先嚇唬自己。最讓我印象深刻的是，它有一個專門的“孕期急癥應對”章節，把可能齣現的先兆早産、羊水破裂等緊急情況的處理流程寫得條理分明，甚至細緻到“如果在傢發生，應該先做什麼，再做什麼”。這種未雨綢繆的感覺，極大地降低瞭我對分娩未知的恐懼感。它把孕期中所有可能讓人感到茫然無措的環節，都用知識武裝起來，讓我覺得自己手裏握著一份非常靠譜的“行動地圖”，這對於即將踏入新生命旅程的我來說，是無價的心理支持。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在心理建設方麵做得太到位瞭！我先生是個工作狂，一開始對孕期的事情總是不太上心，我情緒一來就覺得他不理解我，兩個人之間總是有小摩擦。自從我們倆一起開始看這本書，情況有瞭明顯好轉。它裏麵有一章專門講瞭夫妻雙方如何共同麵對孕期挑戰，分析瞭男性在妻子孕期可能齣現的心理變化，還提供瞭很多促進伴侶溝通的技巧。我們倆對照著書裏的內容，開始學著互相傾聽和理解。比如，書中提到孕婦的激素變化會導緻情緒敏感，先生看瞭之後，對我一些無理取鬧的小脾氣也多瞭幾分耐心，不再是簡單地指責我“想太多”。我們甚至開始一起規劃産前課程，討論育兒理念，那種心往一處想的感覺，比任何昂貴的胎教儀都管用。這本書不隻是寫給孕婦的，它更像是一本“傢庭和諧指南”，讓整個備孕和孕期過程充滿瞭愛和共同成長的力量。