生物学历届试题精解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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作者依多年教授本科的教学经验，将学士后中医「生物学」历年的试题（包含中国医、慈济及义守大学），逐题详解，让同学不仅知其然，更知其所以然！可从作中学来知悉命题重点及考试方向，节省备考时间，让应试实力倍增。本书特色如下：

　　‧收集历年试题，题题详解，以「题目」强化重点，突破难度，掌握出题脉络。

　　‧由解题的说明，把零、散、杂而无章的知识，进行联想、理解再记忆。

　　‧突破试题本身的重心，借由解说建立正确的解题观念。

　　‧解答本身层次分明，疏而不漏，累积应考战斗实力，打破得分屏障。 另建议搭配作者所着之《生物学经典题型解析》，透过经典题型的方式，帮助读者快速掌握命题趋势、模拟应试手感，面对生物学时不再不知所措。

深度学习：从理论基石到前沿应用 一本全面解析现代人工智能核心驱动力的专业著作 作者： 王志明 博士，李芳 教授 出版社： 科技前沿出版社 开本与装帧： 16开，精装 页码： 约850页 内容简介： 在信息爆炸与计算能力飞速增长的今天，深度学习（Deep Learning）无疑已成为驱动人工智能领域革命性突破的核心引擎。本书《深度学习：从理论基石到前沿应用》并非一部对现有教材的简单复述或知识点的罗列，而是一本旨在为读者提供深入、系统、且具有前瞻性的深度学习知识体系的权威指南。本书的编写团队由来自顶尖研究机构和工业界的一线专家组成，他们结合最新的学术进展与大规模工程实践经验，力求为不同层次的学习者搭建一座从基础概念到尖端技术的坚实桥梁。 第一部分：理论基石与数学原理的深度剖析 本部分将深度学习的“黑箱”机制层层剥开，回归其坚实的数学与统计学基础。我们不会止步于对基本概念的定义，而是深入探讨支撑深度学习模型的数学原理。 第一章：现代机器学习回顾与范式转换 本章首先简要回顾了经典机器学习（如支持向量机、决策树）的基本思想与局限性，明确了深度学习兴起所依赖的数据规模与计算能力的驱动因素。重点阐述了从浅层模型到深层网络的结构性转变，以及这种转变在特征表示学习上的质的飞跃。 第二章：核心优化算法的精细化解析 梯度下降法是深度学习训练的灵魂。本章详细分析了经典梯度下降、随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）的收敛性与效率差异。更重要的是，本章引入并深入剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSprop和Adam的内部工作机制，提供了一份详尽的算法性能对比表格，并探讨了在不同数据分布和模型规模下，选择合适优化器的策略。特别地，我们讨论了二阶优化方法的现代应用潜力，如K-FAC的近似策略。 第三章：神经网络的微积分基础与反向传播的数学推导 反向传播（Backpropagation）是实现高效训练的关键。本章通过严格的链式法则推导，详细阐述了误差信号如何逐层回传。我们不仅展示了标准的反向传播过程，还讨论了在循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中，特定层级梯度计算的复杂性与优化技巧。对梯度消失和梯度爆炸问题的数学根源分析贯穿始终。 第四章：正则化、激活函数与初始化策略 本章聚焦于提升模型泛化能力的关键技术。激活函数部分，除了Sigmoid和Tanh外，重点分析了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的非线性特性、导数性质及其对稀疏性的影响。正则化方面，详细对比了L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）的机制及其在防止过拟合中的作用。初始化策略部分，深入探讨了Xavier/Glorot初始化和He初始化背后的方差保持原理。 第二部分：核心模型架构的构建与实践 本部分将理论知识转化为实际可操作的模型结构，覆盖了当前主流的深度学习架构。 第五章：卷积神经网络（CNN）的结构演进与空间特征提取 本章从一维、二维到三维卷积展开，系统介绍了卷积层、池化层、局部响应归一化（LRN）的操作。重点剖析了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG的创新点，并详尽解析了残差网络（ResNet）中的残差块设计如何有效解决深层网络训练难题。我们还探讨了Inception模块在参数效率和多尺度特征捕获方面的优势，以及扩张卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 第六章：循环神经网络（RNN）及其在序列建模中的挑战 序列数据处理是深度学习的另一重要领域。本章详述了标准RNN的结构和其局限性（如长期依赖问题）。随后，深入解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的输入门、遗忘门、输出门和细胞状态的精确控制机制。本章的实践部分侧重于如何有效地处理时间序列数据的批处理和梯度截断技术。 第七章：注意力机制与Transformer的横空出世 注意力机制是近年来模型性能提升的关键。本章从软注意力机制的引入开始，逐步过渡到自注意力（Self-Attention）的矩阵计算过程。核心内容是对Transformer架构的全面拆解，包括多头注意力机制（Multi-Head Attention）的设计思想、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及Encoder-Decoder架构的协同工作流程。我们将详细分析Transformer相比于RNN在并行计算和长距离依赖捕获上的根本优势。 第八章：生成模型的前沿探索 生成模型是衡量AI能力的重要指标之一。本章系统介绍了变分自编码器（VAE）的隐空间表示、重参数化技巧以及其在数据生成与潜空间插值中的应用。随后，深入讲解了生成对抗网络（GAN）的博弈论基础、判别器与生成器的动态平衡，以及WGAN、LSGAN等改进版本如何解决原始GAN训练不稳定的问题。最后，引入了扩散模型（Diffusion Models）的基本概念，探讨其在高质量图像合成领域的潜力。 第三部分：前沿应用、工程实践与未来趋势 本部分将目光投向实际应用场景，并探讨构建高效、可解释的深度学习系统的工程考量。 第九章：深度学习的系统工程化与硬件加速 本书强调实践性，本章探讨了模型部署的工程挑战。内容涵盖GPU/TPU并行计算的基础概念（如数据并行与模型并行），模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。我们还将介绍主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）的高级API，指导读者如何进行高效的实验管理和版本控制。 第十章：可解释性人工智能（XAI）的量化方法 随着模型复杂度的提升，理解模型决策变得至关重要。本章系统介绍了解释深度学习模型预测的方法论，包括：梯度相关方法（如Grad-CAM、Integrated Gradients）和局部代理模型（如LIME）。我们提供了这些方法的数学基础，并探讨了在医疗诊断、金融风控等高风险领域应用XAI的伦理考量与标准。 第十一章：前沿研究方向展望：图神经网络与多模态学习 本章聚焦于深度学习领域当前最热门的研究方向。图神经网络（GNN）部分，详细介绍了图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）如何处理非欧几里得结构数据。多模态学习部分，则探讨了如何将文本、图像、音频等不同类型数据进行有效融合，以构建更具鲁棒性和通用性的AI系统，特别关注CLIP等跨模态对齐模型的机制。 总结： 《深度学习：从理论基石到前沿应用》旨在成为一本工具书，一本研究手册，更是一份路线图。本书力求平衡理论的严谨性与实践的指导性，确保读者在掌握深度学习核心原理的同时，能够驾驭最新的技术工具，从而在人工智能的研究与应用领域取得实质性进展。我们相信，通过对本书内容的系统学习和实践，读者将能够独立设计、训练和优化复杂深度学习模型，并对该领域的未来发展方向形成深刻的洞察。

中国医药大学108~100年试题精解
慈济大学108~105年试题精解
义守大学108~103年试题精解

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收到，以下是五段以读者口吻撰写的图书评价，每段独立且风格迥异，字数约300字，不包含“生物学历届试题精解”这本书的具体内容，旨在展现多样化的阅读体验和思考角度。 这本《生物学：时间的长河与生命的奇迹》给我的感觉，与其说是一本书，不如说是一场跨越时空的对话。作者以一种近乎诗意的笔触，描绘了生命科学从最初的萌芽到如今蓬勃发展的壮丽画卷。我尤其着迷于那些关于早期科学家们如何凭借敏锐的观察和大胆的假设，一点点揭开生命奥秘的章节。比如，达尔文在加拉帕戈斯群岛上，如何从不同岛屿的雀鸟喙形差异中窥见进化的端倪，那种严谨又充满浪漫主义的探索过程，至今读来仍让人心潮澎湃。书中对细胞学说的阐述，更是将微观世界的复杂性与宏观生命的统一性完美结合，让人不禁感叹，我们每一个细胞，都是一部精巧绝伦的生命史诗。我总觉得，理解生命科学，不仅仅是记住那些枯燥的专业名词，更重要的是去体会那种探索未知、挑战极限的精神。这本书恰恰做到了这一点，它不只是知识的堆砌，更是对人类好奇心和求知欲最动人的礼赞。读完后，我感觉自己对生命，对这个星球上无数种形态各异的生物，都有了更深层次的敬畏和理解。它让我意识到，科学探索的道路上，每一步的微小发现，都可能汇聚成照亮人类前行的璀璨星河。

评分☆☆☆☆☆

对于《生命之网：生态系统的奥秘》，我的第一印象是它的“全局观”。这不像我以往读到的很多生物学书籍，只专注于某个物种或某个过程。这本书更像是站在一个更高的维度，俯瞰整个地球生态系统是如何运作的，以及其中各个组成部分之间错综复杂的联系。作者用生动形象的语言，将“食物链”、“生物多样性”、“物质循环”等概念具象化，我读到关于雨林中微小昆虫如何影响整个区域气候的章节时，简直惊呆了，原来一个小小的个体，也能在庞大的系统里扮演如此关键的角色。书中还深入探讨了人类活动对生态系统的冲击，那些关于物种灭绝、栖息地破坏的案例，读来令人警醒，也促使我反思自己在日常生活中的行为。我特别喜欢书中关于“共生”关系的描写，比如一种真菌如何帮助树木吸收养分，而树木则为真菌提供庇护，这种互相依存、共同进化的关系，让我看到了生命之间最深刻的默契。这本书让我对“地球村”这个概念有了更深的体会，我们每个人，也都是这个生命之网中的一部分，我们的行为，无论大小，都在深刻地影响着周围的一切。它不仅仅是一本科普读物，更是一部关于责任和关怀的宣言。

评分☆☆☆☆☆

《疾病的艺术：微生物与人类的抗争史》这本书，带给我的体验是“震撼”与“敬畏”。作者以一种近乎史诗般的叙事，讲述了人类历史上与各种疾病的殊死搏斗。从黑死病席卷欧洲，到天花、霍乱的肆虐，再到现代的艾滋病和流感，每一个篇章都充满了惊心动魄的故事。我被书中对科学家们在显微镜下艰难探索、试图找出病原体的过程所深深吸引，弗莱明发现青霉素的过程，就像一次偶然的奇遇，却彻底改变了医学史。同时，书中对微生物强大的适应性和变异能力也进行了详尽的描述，它们如同看不见的敌人，总是在不断地进化，挑战着人类的智慧和医疗技术。我尤其对书中提到的一些“超级细菌”的出现感到忧虑，这提醒我，这场抗争远未结束。这本书让我深刻认识到，我们所处的健康状态，是无数代科学家和医护人员不懈努力、乃至牺牲的结果，我们应该对他们充满感激。它也让我明白，保护自己和他人免受疾病侵扰，不仅仅是个人的责任，更是全人类共同的使命。

评分☆☆☆☆☆

《动物的行为：本能、学习与社会》这本书，给我带来的是“好奇”与“共鸣”。我一直对动物世界的奇特行为充满兴趣，而这本书正好满足了我的好奇心。作者以极其细腻的观察，描绘了各种动物从捕食、繁殖到社会交往的方方面面。我尤其喜欢书中关于鸟类迁徙的章节，那些成千上万的鸟儿，如何依靠着精确的导航系统，穿越大陆和海洋，完成一次次壮丽的迁徙，简直就是生命最伟大的奇迹。书中对动物的学习能力和社会结构的分析也让我大开眼界，比如狼群的协作捕猎，蚂蚁的集体劳动，这些都让我看到了动物之间复杂而精密的沟通与合作。最让我动容的是，书中也探讨了动物的情感，虽然我们无法完全理解，但那些关于父母对后代的哺育，同伴之间的互相帮助，都让我感受到了生命之间普遍存在的爱与关怀。这本书让我意识到，动物的世界，远比我们想象的要丰富多彩、充满智慧。它也让我开始以一种更平等、更尊重的视角去观察和理解我们身边其他的生命形式。

评分☆☆☆☆☆

《基因的密码：DNA的传承与变异》这本书，给我的感觉是充满了“秩序”与“惊喜”。一方面，作者条理清晰地梳理了DNA结构发现的历程，从沃森和克里克的双螺旋模型，到后续对基因功能的深入解读，整个逻辑链条非常顺畅，让我这个生物学背景不算深厚的读者也能轻松理解。另一方面，书中对基因变异及其后果的探讨，又充满了出人意料的“惊喜”。我读到关于基因突变如何导致疾病，但同时也可能带来适应性优势的案例，比如镰状细胞贫血症与疟疾抵抗力的关系，这种辩证的观点让我耳目一新。作者在阐述“遗传”与“环境”在塑造个体特征中的作用时，也显得非常客观和审慎，避免了简单的宿命论。读到关于基因编辑技术的讨论时，我既感受到了科技的强大力量，也引发了我对伦理道德的深刻思考。这本书让我明白了，我们每个人身上承载的基因信息，不仅是上一代的传承，更是未来可能的改变。它让我对“我是谁”这个问题，有了更科学、也更复杂的理解。这种对微观世界的探索，最终指向了我们对生命本质的追问。