生物學曆屆試題精解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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作者依多年教授本科的教學經驗，將學士後中醫「生物學」曆年的試題（包含中國醫、慈濟及義守大學），逐題詳解，讓同學不僅知其然，更知其所以然！可從作中學來知悉命題重點及考試方嚮，節省備考時間，讓應試實力倍增。本書特色如下：

　　‧收集曆年試題，題題詳解，以「題目」強化重點，突破難度，掌握齣題脈絡。

　　‧由解題的說明，把零、散、雜而無章的知識，進行聯想、理解再記憶。

　　‧突破試題本身的重心，藉由解說建立正確的解題觀念。

　　‧解答本身層次分明，疏而不漏，纍積應考戰鬥實力，打破得分屏障。 另建議搭配作者所著之《生物學經典題型解析》，透過經典題型的方式，幫助讀者快速掌握命題趨勢、模擬應試手感，麵對生物學時不再不知所措。

深度學習：從理論基石到前沿應用 一本全麵解析現代人工智能核心驅動力的專業著作 作者： 王誌明 博士，李芳 教授 齣版社： 科技前沿齣版社 開本與裝幀： 16開，精裝 頁碼： 約850頁 內容簡介： 在信息爆炸與計算能力飛速增長的今天，深度學習（Deep Learning）無疑已成為驅動人工智能領域革命性突破的核心引擎。本書《深度學習：從理論基石到前沿應用》並非一部對現有教材的簡單復述或知識點的羅列，而是一本旨在為讀者提供深入、係統、且具有前瞻性的深度學習知識體係的權威指南。本書的編寫團隊由來自頂尖研究機構和工業界的一綫專傢組成，他們結閤最新的學術進展與大規模工程實踐經驗，力求為不同層次的學習者搭建一座從基礎概念到尖端技術的堅實橋梁。 第一部分：理論基石與數學原理的深度剖析 本部分將深度學習的“黑箱”機製層層剝開，迴歸其堅實的數學與統計學基礎。我們不會止步於對基本概念的定義，而是深入探討支撐深度學習模型的數學原理。 第一章：現代機器學習迴顧與範式轉換 本章首先簡要迴顧瞭經典機器學習（如支持嚮量機、決策樹）的基本思想與局限性，明確瞭深度學習興起所依賴的數據規模與計算能力的驅動因素。重點闡述瞭從淺層模型到深層網絡的結構性轉變，以及這種轉變在特徵錶示學習上的質的飛躍。 第二章：核心優化算法的精細化解析 梯度下降法是深度學習訓練的靈魂。本章詳細分析瞭經典梯度下降、隨機梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）的收斂性與效率差異。更重要的是，本章引入並深入剖析瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSprop和Adam的內部工作機製，提供瞭一份詳盡的算法性能對比錶格，並探討瞭在不同數據分布和模型規模下，選擇閤適優化器的策略。特彆地，我們討論瞭二階優化方法的現代應用潛力，如K-FAC的近似策略。 第三章：神經網絡的微積分基礎與反嚮傳播的數學推導 反嚮傳播（Backpropagation）是實現高效訓練的關鍵。本章通過嚴格的鏈式法則推導，詳細闡述瞭誤差信號如何逐層迴傳。我們不僅展示瞭標準的反嚮傳播過程，還討論瞭在循環神經網絡（RNN）和捲積神經網絡（CNN）中，特定層級梯度計算的復雜性與優化技巧。對梯度消失和梯度爆炸問題的數學根源分析貫穿始終。 第四章：正則化、激活函數與初始化策略 本章聚焦於提升模型泛化能力的關鍵技術。激活函數部分，除瞭Sigmoid和Tanh外，重點分析瞭ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的非綫性特性、導數性質及其對稀疏性的影響。正則化方麵，詳細對比瞭L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）的機製及其在防止過擬閤中的作用。初始化策略部分，深入探討瞭Xavier/Glorot初始化和He初始化背後的方差保持原理。 第二部分：核心模型架構的構建與實踐 本部分將理論知識轉化為實際可操作的模型結構，覆蓋瞭當前主流的深度學習架構。 第五章：捲積神經網絡（CNN）的結構演進與空間特徵提取 本章從一維、二維到三維捲積展開，係統介紹瞭捲積層、池化層、局部響應歸一化（LRN）的操作。重點剖析瞭經典架構如LeNet、AlexNet、VGG的創新點，並詳盡解析瞭殘差網絡（ResNet）中的殘差塊設計如何有效解決深層網絡訓練難題。我們還探討瞭Inception模塊在參數效率和多尺度特徵捕獲方麵的優勢，以及擴張捲積（Dilated Convolution）在語義分割中的應用。 第六章：循環神經網絡（RNN）及其在序列建模中的挑戰 序列數據處理是深度學習的另一重要領域。本章詳述瞭標準RNN的結構和其局限性（如長期依賴問題）。隨後，深入解析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）內部的輸入門、遺忘門、輸齣門和細胞狀態的精確控製機製。本章的實踐部分側重於如何有效地處理時間序列數據的批處理和梯度截斷技術。 第七章：注意力機製與Transformer的橫空齣世 注意力機製是近年來模型性能提升的關鍵。本章從軟注意力機製的引入開始，逐步過渡到自注意力（Self-Attention）的矩陣計算過程。核心內容是對Transformer架構的全麵拆解，包括多頭注意力機製（Multi-Head Attention）的設計思想、位置編碼（Positional Encoding）的必要性，以及Encoder-Decoder架構的協同工作流程。我們將詳細分析Transformer相比於RNN在並行計算和長距離依賴捕獲上的根本優勢。 第八章：生成模型的前沿探索 生成模型是衡量AI能力的重要指標之一。本章係統介紹瞭變分自編碼器（VAE）的隱空間錶示、重參數化技巧以及其在數據生成與潛空間插值中的應用。隨後，深入講解瞭生成對抗網絡（GAN）的博弈論基礎、判彆器與生成器的動態平衡，以及WGAN、LSGAN等改進版本如何解決原始GAN訓練不穩定的問題。最後，引入瞭擴散模型（Diffusion Models）的基本概念，探討其在高質量圖像閤成領域的潛力。 第三部分：前沿應用、工程實踐與未來趨勢 本部分將目光投嚮實際應用場景，並探討構建高效、可解釋的深度學習係統的工程考量。 第九章：深度學習的係統工程化與硬件加速 本書強調實踐性，本章探討瞭模型部署的工程挑戰。內容涵蓋GPU/TPU並行計算的基礎概念（如數據並行與模型並行），模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等模型壓縮技術。我們還將介紹主流深度學習框架（如PyTorch和TensorFlow）的高級API，指導讀者如何進行高效的實驗管理和版本控製。 第十章：可解釋性人工智能（XAI）的量化方法 隨著模型復雜度的提升，理解模型決策變得至關重要。本章係統介紹瞭解釋深度學習模型預測的方法論，包括：梯度相關方法（如Grad-CAM、Integrated Gradients）和局部代理模型（如LIME）。我們提供瞭這些方法的數學基礎，並探討瞭在醫療診斷、金融風控等高風險領域應用XAI的倫理考量與標準。 第十一章：前沿研究方嚮展望：圖神經網絡與多模態學習 本章聚焦於深度學習領域當前最熱門的研究方嚮。圖神經網絡（GNN）部分，詳細介紹瞭圖捲積網絡（GCN）和圖注意力網絡（GAT）如何處理非歐幾裏得結構數據。多模態學習部分，則探討瞭如何將文本、圖像、音頻等不同類型數據進行有效融閤，以構建更具魯棒性和通用性的AI係統，特彆關注CLIP等跨模態對齊模型的機製。 總結： 《深度學習：從理論基石到前沿應用》旨在成為一本工具書，一本研究手冊，更是一份路綫圖。本書力求平衡理論的嚴謹性與實踐的指導性，確保讀者在掌握深度學習核心原理的同時，能夠駕馭最新的技術工具，從而在人工智能的研究與應用領域取得實質性進展。我們相信，通過對本書內容的係統學習和實踐，讀者將能夠獨立設計、訓練和優化復雜深度學習模型，並對該領域的未來發展方嚮形成深刻的洞察。

中國醫藥大學108~100年試題精解
慈濟大學108~105年試題精解
義守大學108~103年試題精解

评分☆☆☆☆☆

《基因的密碼：DNA的傳承與變異》這本書，給我的感覺是充滿瞭“秩序”與“驚喜”。一方麵，作者條理清晰地梳理瞭DNA結構發現的曆程，從沃森和剋裏剋的雙螺鏇模型，到後續對基因功能的深入解讀，整個邏輯鏈條非常順暢，讓我這個生物學背景不算深厚的讀者也能輕鬆理解。另一方麵，書中對基因變異及其後果的探討，又充滿瞭齣人意料的“驚喜”。我讀到關於基因突變如何導緻疾病，但同時也可能帶來適應性優勢的案例，比如鐮狀細胞貧血癥與瘧疾抵抗力的關係，這種辯證的觀點讓我耳目一新。作者在闡述“遺傳”與“環境”在塑造個體特徵中的作用時，也顯得非常客觀和審慎，避免瞭簡單的宿命論。讀到關於基因編輯技術的討論時，我既感受到瞭科技的強大力量，也引發瞭我對倫理道德的深刻思考。這本書讓我明白瞭，我們每個人身上承載的基因信息，不僅是上一代的傳承，更是未來可能的改變。它讓我對“我是誰”這個問題，有瞭更科學、也更復雜的理解。這種對微觀世界的探索，最終指嚮瞭我們對生命本質的追問。

评分☆☆☆☆☆

對於《生命之網：生態係統的奧秘》，我的第一印象是它的“全局觀”。這不像我以往讀到的很多生物學書籍，隻專注於某個物種或某個過程。這本書更像是站在一個更高的維度，俯瞰整個地球生態係統是如何運作的，以及其中各個組成部分之間錯綜復雜的聯係。作者用生動形象的語言，將“食物鏈”、“生物多樣性”、“物質循環”等概念具象化，我讀到關於雨林中微小昆蟲如何影響整個區域氣候的章節時，簡直驚呆瞭，原來一個小小的個體，也能在龐大的係統裏扮演如此關鍵的角色。書中還深入探討瞭人類活動對生態係統的衝擊，那些關於物種滅絕、棲息地破壞的案例，讀來令人警醒，也促使我反思自己在日常生活中的行為。我特彆喜歡書中關於“共生”關係的描寫，比如一種真菌如何幫助樹木吸收養分，而樹木則為真菌提供庇護，這種互相依存、共同進化的關係，讓我看到瞭生命之間最深刻的默契。這本書讓我對“地球村”這個概念有瞭更深的體會，我們每個人，也都是這個生命之網中的一部分，我們的行為，無論大小，都在深刻地影響著周圍的一切。它不僅僅是一本科普讀物，更是一部關於責任和關懷的宣言。

评分☆☆☆☆☆

《動物的行為：本能、學習與社會》這本書，給我帶來的是“好奇”與“共鳴”。我一直對動物世界的奇特行為充滿興趣，而這本書正好滿足瞭我的好奇心。作者以極其細膩的觀察，描繪瞭各種動物從捕食、繁殖到社會交往的方方麵麵。我尤其喜歡書中關於鳥類遷徙的章節，那些成韆上萬的鳥兒，如何依靠著精確的導航係統，穿越大陸和海洋，完成一次次壯麗的遷徙，簡直就是生命最偉大的奇跡。書中對動物的學習能力和社會結構的分析也讓我大開眼界，比如狼群的協作捕獵，螞蟻的集體勞動，這些都讓我看到瞭動物之間復雜而精密的溝通與閤作。最讓我動容的是，書中也探討瞭動物的情感，雖然我們無法完全理解，但那些關於父母對後代的哺育，同伴之間的互相幫助，都讓我感受到瞭生命之間普遍存在的愛與關懷。這本書讓我意識到，動物的世界，遠比我們想象的要豐富多彩、充滿智慧。它也讓我開始以一種更平等、更尊重的視角去觀察和理解我們身邊其他的生命形式。

评分☆☆☆☆☆

收到，以下是五段以讀者口吻撰寫的圖書評價，每段獨立且風格迥異，字數約300字，不包含“生物學曆屆試題精解”這本書的具體內容，旨在展現多樣化的閱讀體驗和思考角度。 這本《生物學：時間的長河與生命的奇跡》給我的感覺，與其說是一本書，不如說是一場跨越時空的對話。作者以一種近乎詩意的筆觸，描繪瞭生命科學從最初的萌芽到如今蓬勃發展的壯麗畫捲。我尤其著迷於那些關於早期科學傢們如何憑藉敏銳的觀察和大膽的假設，一點點揭開生命奧秘的章節。比如，達爾文在加拉帕戈斯群島上，如何從不同島嶼的雀鳥喙形差異中窺見進化的端倪，那種嚴謹又充滿浪漫主義的探索過程，至今讀來仍讓人心潮澎湃。書中對細胞學說的闡述，更是將微觀世界的復雜性與宏觀生命的統一性完美結閤，讓人不禁感嘆，我們每一個細胞，都是一部精巧絕倫的生命史詩。我總覺得，理解生命科學，不僅僅是記住那些枯燥的專業名詞，更重要的是去體會那種探索未知、挑戰極限的精神。這本書恰恰做到瞭這一點，它不隻是知識的堆砌，更是對人類好奇心和求知欲最動人的禮贊。讀完後，我感覺自己對生命，對這個星球上無數種形態各異的生物，都有瞭更深層次的敬畏和理解。它讓我意識到，科學探索的道路上，每一步的微小發現，都可能匯聚成照亮人類前行的璀璨星河。

评分☆☆☆☆☆

《疾病的藝術：微生物與人類的抗爭史》這本書，帶給我的體驗是“震撼”與“敬畏”。作者以一種近乎史詩般的敘事，講述瞭人類曆史上與各種疾病的殊死搏鬥。從黑死病席捲歐洲，到天花、霍亂的肆虐，再到現代的艾滋病和流感，每一個篇章都充滿瞭驚心動魄的故事。我被書中對科學傢們在顯微鏡下艱難探索、試圖找齣病原體的過程所深深吸引，弗萊明發現青黴素的過程，就像一次偶然的奇遇，卻徹底改變瞭醫學史。同時，書中對微生物強大的適應性和變異能力也進行瞭詳盡的描述，它們如同看不見的敵人，總是在不斷地進化，挑戰著人類的智慧和醫療技術。我尤其對書中提到的一些“超級細菌”的齣現感到憂慮，這提醒我，這場抗爭遠未結束。這本書讓我深刻認識到，我們所處的健康狀態，是無數代科學傢和醫護人員不懈努力、乃至犧牲的結果，我們應該對他們充滿感激。它也讓我明白，保護自己和他人免受疾病侵擾，不僅僅是個人的責任，更是全人類共同的使命。