高级母婴护理师培训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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厦门市湖里区妇女联合会，厦门市湖里区卫生和计划生育局，厦门市湖里区妇幼保健院 著

图书标签:

• 母婴护理
• 产后护理
• 新生儿护理
• 育婴
• 护理知识
• 母乳喂养
• 婴儿健康
• 产科护理
• 育儿
• 护理培训

出版社： 厦门大学出版社

ISBN：9787561565858

版次：1

商品编码：12273676

包装：平装

开本：大16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：296

字数：402

内容简介

《高级母婴护理师培训教程》内容涵盖母婴护理师岗位认知、产妇护理以及新生儿护理三大方面的内容，深入浅出地讲解了基础知识、实操规范以及常见问题，并结合工作实际，设置了知识扩展板块。本书旨在帮助母婴护理人员提高综合服务能力、完善知识储备、增强服务技能。

目录

第一章 母婴护理师的职业道德及家庭礼仪与沟通技巧
第一节 母婴护理师的职业道德
第二节 家庭礼仪及沟通技巧

第二章 产褥期保健知识
第一节 产褥期母体生理变化
第二节 产褥期常见症状及处理
第三节 产后膳食与营养
第四节 产褥期护理
第五节 产褥期危急症的识别与处理
第六节 产后盆底功能障碍性疾病的康复治疗
第七节 产后恢复及产后调养

第三章 母乳喂养
第一节 母乳喂养的知识与技能
第二节 母乳喂养成功的关键
第三节 哺乳中母亲的正确姿势
第四节 关于母乳喂养的常见问题

第四章 乳房保健
第一节 乳房保健及催乳方法
第二节 乳房日常护理

第五章 产妇心理调适
第一节 产褥期产妇心理特点
第二节 产后抑郁症的识别与治疗

第六章 妊娠及哺乳期安全用药
第一节 孕产妇的用药原则
第二节 药物影响程度与胎儿胎龄的关系
第三节 美国食品和药品管理局（FDA）关于药物对胎儿危害的分级
第四节 常用药物的FDA分级

第七章 孕晚期保健
第一节 孕晚期产前检查
第二节 孕晚期家庭监护
第三节 孕晚期常见症状的处理
第四节 分娩准备

第八章 常见传染病的家庭防护
第一节 传染病基本知识
第二节 传染病的家庭防护

第九章 新生儿保健知识
第一节 新生儿生理特点及保健要点
第二节 新生儿常见问题的处理及危重症的识别
第三节 新生儿喂养
第四节 新生儿疾病筛查
第五节 高危儿的保健

第十章 新生儿护理技能
第一节 新生儿基本护理技能
第二节 新生儿沐浴及抚触
第三节 新生儿游泳
第四节 新生儿常见外科疾病及家庭护理

第十一章 婴幼儿保健知识
第一节 婴幼儿生长发育监测
第二节 婴幼儿营养
第三节 辅食添加
第四节 婴幼儿早期潜能开发
第五节 家庭中如何尽早发现儿童发育异常
第六节 儿童预防接种知识

第十二章 口腔保健知识
第一节 孕期口腔保健
第二节 婴幼儿口腔保健

第十三章 眼保健知识
第一节 眼部结构及婴幼儿视觉发育特点
第二节 小儿常见眼病及处理原则

第十四章 婴幼儿常见疾病的处理
第一节 感冒
第二节 慢性咳嗽
第三节 打喷嚏、流鼻涕
第四节 鼻塞、打呼噜
第五节 气喘
第六节 发热
第七节 食物过敏
第八节 肠绞痛

第十五章 中医保健知识
第一节 产褥期中医药食调护
第二节 儿童中医保健与适宜技术
附录
一、月子餐食谱
二、婴幼儿不同时期发育特征

前言/序言

深度学习与人工智能前沿探索：面向未来的计算范式 内容概要： 本书深入剖析了当前人工智能领域最前沿、最具颠覆性的技术分支——深度学习（Deep Learning）的理论基础、核心算法、工程实践及其在多个关键行业的应用前景。全书旨在为具备一定数学和计算机基础的读者提供一个全面而深入的知识体系，使其能够理解、设计并部署复杂的人工智能模型。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分将回溯现代机器学习的演进脉络，重点阐述深度学习得以蓬勃发展的核心驱动力。 第一章：从浅层模型到深层网络的飞跃 详细对比了传统的机器学习模型（如支持向量机、决策树）与深度神经网络在特征提取和模型复杂度上的本质区别。重点介绍“深度”的意义，即多层非线性变换如何构建高维特征空间中的复杂决策边界。 第二章：线性代数与概率论的重构 深入讲解了支撑深度学习的数学工具。在线性代数部分，我们聚焦于张量（Tensor）的定义、操作（如张量积、迹）及其在数据表示中的关键作用。我们不仅讨论矩阵乘法，更着重于其在GPU并行计算中的优化策略。在概率论与统计学部分，详述了概率密度函数、贝叶斯定理在模型不确定性量化中的地位，并引入信息论基础，如熵、交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的理论依据。 第三章：神经网络的基本构造单元 系统性地介绍神经元模型，从感知机到激活函数的演变。着重分析非线性激活函数的特性（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish等），探讨其饱和区、梯度消失/爆炸问题及其对模型训练速度和精度的影响。深入讲解前向传播的机制及其在计算图上的表示。 第二部分：核心算法与优化策略 本部分是全书的技术核心，详细阐述了深度学习模型训练的动力学过程和优化技术。 第四章：误差反向传播（Backpropagation）的精妙 这是深度学习训练的“引擎”。本章不仅给出链式法则在计算网络梯度中的直观应用，更深入探讨了其在不同网络结构（如循环网络）中的变体实现。我们将使用微分图示法来清晰地展示误差信号如何从输出层逐层回传并调整权重。 第五章：优化器全景解析 梯度下降法（SGD）是基础，但现代深度学习依赖更复杂的优化器。本章详细对比了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, NAdam）的工作原理。重点分析了Adam算法中一阶矩和二阶矩估计如何有效地平衡全局探索与局部收敛。同时，讨论了学习率调度（Learning Rate Scheduling）的策略（如余弦退火）。 第六章：防止过拟合的防御工事 过拟合是深度模型训练中最大的挑战之一。本章介绍一系列正则化技术：L1/L2正则化的数学形式与参数稀疏性影响；Dropout的随机性原理及其在贝叶斯视角下的解释；批量归一化（Batch Normalization, BN）的引入如何稳定内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），并讨论了层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的应用。 第三部分：主流深度网络架构的深度剖析 本部分专注于解析当前主导AI应用领域的几大经典网络结构。 第七章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 系统讲解CNN的卷积层、池化层的机制及其参数共享的优势。重点分析经典架构的演进：LeNet, AlexNet, VGG的深度堆叠思想，以及残差网络（ResNet）中的“跳跃连接”如何有效解决深层网络的梯度回传问题。此外，探讨Inception模块的多尺度特征捕获策略和空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 深入解析RNN如何处理时间序列数据。重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中输入门、遗忘门、输出门的精确控制机制，以解决传统RNN的长期依赖问题。讨论双向RNN（Bi-RNN）在需要全局上下文信息任务中的优势。 第九章：注意力机制与Transformer的崛起 这是当前自然语言处理（NLP）和许多跨模态任务的核心。本章详细解释注意力机制（Attention）的基本概念，特别是自注意力（Self-Attention）如何实现序列中任意位置间的直接依赖建模，摆脱了RNN的顺序约束。全面解析Transformer架构，包括其编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的设计哲学。 第四部分：工程实践、前沿模型与未来趋势 本部分聚焦于模型的实际部署、效率优化以及面向未来的研究方向。 第十章：高效训练与模型压缩 讨论如何优化深度学习的模型部署成本。内容包括：混合精度训练的原理与实现；模型量化（Quantization）技术，如训练后量化和量化感知训练，以减少模型体积和推理延迟；以及模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法，实现稀疏化加速。 第十一章：生成模型：从对抗到扩散 探索深度学习在内容创造领域的突破。详尽分析生成对抗网络（GAN）中的判别器与生成器博弈过程，以及常见的训练不稳定性问题（如模式崩溃）。随后，重点介绍扩散模型（Diffusion Models），分析其基于马尔可夫链的去噪过程，以及其在高质量图像合成领域超越GAN的潜力。 第十二章：迁移学习、预训练模型与零样本学习 阐述迁移学习的范式，即如何利用在大规模数据集上预训练的通用模型（如BERT、GPT系列）来加速和提升特定小规模任务的性能。探讨微调（Fine-tuning）的策略，以及提示工程（Prompt Engineering）在引导大型语言模型（LLMs）执行特定任务中的关键作用。 结语：迈向通用人工智能的挑战 总结深度学习的局限性（如对大规模标注数据的依赖、可解释性差），展望符号推理与深度学习融合、因果推断在AI中的应用，以及提升模型鲁棒性和伦理安全的必要性，为读者指明了未来研究的方向。 --- 适用读者： 计算机科学、电子信息工程、数据科学等专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习技术栈的AI工程师和研究人员。要求具备扎实的微积分、线性代数基础和Python编程能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象，那是一种兼具专业感与亲和力的视觉语言。封面采用了柔和的莫兰迪色系，与书名那种强调“高级”与“专业”的基调形成了微妙的平衡，既不会显得过于冰冷学术，又能透露出内容的严谨性。纸张的选择上，似乎用了比较高档的哑光铜版纸，触感温润细腻，这对一本需要经常翻阅和查阅的工具书来说非常重要，不易反光，长时间阅读眼睛的负担也会小一些。排版布局也相当考究，章节标题的字体和字号经过精心调配，层级分明，即使是初次接触这个领域的读者，也能迅速找到自己需要的信息。尤其值得称赞的是，书中对图表的运用达到了教科书级别的专业水准——那些解剖图示、操作流程的示意图，线条清晰、标注精准，色彩运用得当，即便是复杂的数据和步骤也能一目了然。这表明编写团队在内容呈现的技术细节上投入了巨大的心力，让他们明白，要成为“高级”护理师，视觉化的辅助材料绝不能含糊。这种对细节的极致追求，让我对后续的学习内容充满了期待，因为它从外在就为我们构建了一个专业学习的良好氛围。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么可以进一步提升的地方，那可能是在实践应用工具包的丰富性上。尽管本书在理论和流程描述上做得无懈可击，但如果能增加更多可撕下的、可携带的“快速参考卡”或“现场核对清单”就更完美了。比如，针对新生儿窒息复苏的A-B-C流程图，如果能提供一个折叠后可以随身携带的小册子版本，将是极大的便利，毕竟在紧急情况下，快速定位关键步骤比翻阅厚厚的书本更为高效。我也留意到，书中提到了不少优秀的案例分析，但如果能附带一些空白的“自我评估表格”，让读者在阅读完案例后，可以代入自己的角色进行批判性思考和记录，或许能进一步深化学习效果，将理论知识更牢固地转化为个人能力。总体而言，这是一本极具分量的专业著作，它对我们提升专业素养的帮助是毋庸置疑的，只是在考虑如何让它更无缝地融入高压、快节奏的临床工作流方面，或许还有进一步优化的空间。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我感受到了编者团队在内容交叉验证上的严谨态度。这套教程的广度和深度几乎达到了百科全书的级别，但令人称奇的是，不同章节之间的信息连贯性和逻辑衔接非常顺畅，丝毫没有“拼凑感”。例如，在处理高危妊娠的营养支持章节中提到的宏量元素需求，与后面讨论的产后恢复饮食建议之间，存在着清晰的、可追溯的数字关联，没有出现互相矛盾的数据点，这对于需要建立统一知识框架的学习者至关重要。通常这种厚重的专业书籍很容易在不同作者撰写的部分出现风格迥异或知识体系不兼容的问题，但此书显然经过了极高标准的统稿和校对流程。这让我深信，书中提供的任何一个操作流程或数据参考，都经过了多方专家的反复审视和论证，极大地增强了读者对教材的信任度，可以作为我们日常工作中的“定海神针”。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种希望系统性提升技能的在职人士来说，本书最大的价值在于其体系的完整性和前瞻性。它似乎不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入探究了“为什么这么做”以及“未来可能如何发展”。在介绍母乳喂养支持模块时，我注意到它详细对比了不同国际组织（比如WHO、AAP）在特定议题上的细微差别和背后的循证医学依据，这对于需要与国际标准接轨的从业者来说是宝贵的资源。更令我惊喜的是，它加入了一些关于新兴技术的讨论，比如如何利用远程医疗工具进行产后随访，或者如何解读最新的基因检测报告对母婴护理的潜在影响。这显示出编撰者具有开阔的视野，没有将这本教程固化在当前的实践标准上，而是为读者铺设了一条通往未来行业前沿的阶梯。这种对知识迭代速度的尊重和前瞻性的布局，让这本书的“保质期”显得更长，物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我花了几天时间试阅了其中的几个核心章节，发现其叙述风格在严谨的学术论证与实战经验的传授之间找到了一个非常巧妙的平衡点。它并非那种纯粹的理论堆砌，也不是流于表面的经验之谈。例如，在探讨新生儿黄疸的干预措施时，作者并没有简单罗列医学指南，而是首先深入剖析了生理机制背后的多重变量，然后紧接着就转入了临床情境模拟——“如果遇到XX医院设备不足，高级护理师应该如何利用手边资源进行初步评估和安抚？”这种叙事逻辑，极大地提升了内容的实用价值。文字本身带有权威性，但表达方式却非常平实且具有说服力，没有过多使用晦涩难懂的术语，即便必须使用，也会在首次出现时就给出清晰的注解或案例支撑。我个人尤其欣赏作者在提及伦理困境时的处理方式，处理得非常成熟和人性化，既坚守了专业规范，也展现了对母婴家庭情感需求的深度共情，这正是“高级”护理的体现——技术之上，更是人文关怀。