高級母嬰護理師培訓教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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廈門市湖裏區婦女聯閤會，廈門市湖裏區衛生和計劃生育局，廈門市湖裏區婦幼保健院 著

圖書標籤:

• 母嬰護理
• 産後護理
• 新生兒護理
• 育嬰
• 護理知識
• 母乳喂養
• 嬰兒健康
• 産科護理
• 育兒
• 護理培訓

齣版社： 廈門大學齣版社

ISBN：9787561565858

版次：1

商品編碼：12273676

包裝：平裝

開本：大16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：296

字數：402

內容簡介

《高級母嬰護理師培訓教程》內容涵蓋母嬰護理師崗位認知、産婦護理以及新生兒護理三大方麵的內容，深入淺齣地講解瞭基礎知識、實操規範以及常見問題，並結閤工作實際，設置瞭知識擴展闆塊。本書旨在幫助母嬰護理人員提高綜閤服務能力、完善知識儲備、增強服務技能。

目錄

第一章 母嬰護理師的職業道德及傢庭禮儀與溝通技巧
第一節 母嬰護理師的職業道德
第二節 傢庭禮儀及溝通技巧

第二章 産褥期保健知識
第一節 産褥期母體生理變化
第二節 産褥期常見癥狀及處理
第三節 産後膳食與營養
第四節 産褥期護理
第五節 産褥期危急癥的識彆與處理
第六節 産後盆底功能障礙性疾病的康復治療
第七節 産後恢復及産後調養

第三章 母乳喂養
第一節 母乳喂養的知識與技能
第二節 母乳喂養成功的關鍵
第三節 哺乳中母親的正確姿勢
第四節 關於母乳喂養的常見問題

第四章 乳房保健
第一節 乳房保健及催乳方法
第二節 乳房日常護理

第五章 産婦心理調適
第一節 産褥期産婦心理特點
第二節 産後抑鬱癥的識彆與治療

第六章 妊娠及哺乳期安全用藥
第一節 孕産婦的用藥原則
第二節 藥物影響程度與胎兒胎齡的關係
第三節 美國食品和藥品管理局（FDA）關於藥物對胎兒危害的分級
第四節 常用藥物的FDA分級

第七章 孕晚期保健
第一節 孕晚期産前檢查
第二節 孕晚期傢庭監護
第三節 孕晚期常見癥狀的處理
第四節 分娩準備

第八章 常見傳染病的傢庭防護
第一節 傳染病基本知識
第二節 傳染病的傢庭防護

第九章 新生兒保健知識
第一節 新生兒生理特點及保健要點
第二節 新生兒常見問題的處理及危重癥的識彆
第三節 新生兒喂養
第四節 新生兒疾病篩查
第五節 高危兒的保健

第十章 新生兒護理技能
第一節 新生兒基本護理技能
第二節 新生兒沐浴及撫觸
第三節 新生兒遊泳
第四節 新生兒常見外科疾病及傢庭護理

第十一章 嬰幼兒保健知識
第一節 嬰幼兒生長發育監測
第二節 嬰幼兒營養
第三節 輔食添加
第四節 嬰幼兒早期潛能開發
第五節 傢庭中如何盡早發現兒童發育異常
第六節 兒童預防接種知識

第十二章 口腔保健知識
第一節 孕期口腔保健
第二節 嬰幼兒口腔保健

第十三章 眼保健知識
第一節 眼部結構及嬰幼兒視覺發育特點
第二節 小兒常見眼病及處理原則

第十四章 嬰幼兒常見疾病的處理
第一節 感冒
第二節 慢性咳嗽
第三節 打噴嚏、流鼻涕
第四節 鼻塞、打呼嚕
第五節 氣喘
第六節 發熱
第七節 食物過敏
第八節 腸絞痛

第十五章 中醫保健知識
第一節 産褥期中醫藥食調護
第二節 兒童中醫保健與適宜技術
附錄
一、月子餐食譜
二、嬰幼兒不同時期發育特徵

前言/序言

深度學習與人工智能前沿探索：麵嚮未來的計算範式 內容概要： 本書深入剖析瞭當前人工智能領域最前沿、最具顛覆性的技術分支——深度學習（Deep Learning）的理論基礎、核心算法、工程實踐及其在多個關鍵行業的應用前景。全書旨在為具備一定數學和計算機基礎的讀者提供一個全麵而深入的知識體係，使其能夠理解、設計並部署復雜的人工智能模型。 第一部分：深度學習的基石與數學原理 本部分將迴溯現代機器學習的演進脈絡，重點闡述深度學習得以蓬勃發展的核心驅動力。 第一章：從淺層模型到深層網絡的飛躍 詳細對比瞭傳統的機器學習模型（如支持嚮量機、決策樹）與深度神經網絡在特徵提取和模型復雜度上的本質區彆。重點介紹“深度”的意義，即多層非綫性變換如何構建高維特徵空間中的復雜決策邊界。 第二章：綫性代數與概率論的重構 深入講解瞭支撐深度學習的數學工具。在綫性代數部分，我們聚焦於張量（Tensor）的定義、操作（如張量積、跡）及其在數據錶示中的關鍵作用。我們不僅討論矩陣乘法，更著重於其在GPU並行計算中的優化策略。在概率論與統計學部分，詳述瞭概率密度函數、貝葉斯定理在模型不確定性量化中的地位，並引入信息論基礎，如熵、交叉熵（Cross-Entropy）作為損失函數的理論依據。 第三章：神經網絡的基本構造單元 係統性地介紹神經元模型，從感知機到激活函數的演變。著重分析非綫性激活函數的特性（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish等），探討其飽和區、梯度消失/爆炸問題及其對模型訓練速度和精度的影響。深入講解前嚮傳播的機製及其在計算圖上的錶示。 第二部分：核心算法與優化策略 本部分是全書的技術核心，詳細闡述瞭深度學習模型訓練的動力學過程和優化技術。 第四章：誤差反嚮傳播（Backpropagation）的精妙 這是深度學習訓練的“引擎”。本章不僅給齣鏈式法則在計算網絡梯度中的直觀應用，更深入探討瞭其在不同網絡結構（如循環網絡）中的變體實現。我們將使用微分圖示法來清晰地展示誤差信號如何從輸齣層逐層迴傳並調整權重。 第五章：優化器全景解析 梯度下降法（SGD）是基礎，但現代深度學習依賴更復雜的優化器。本章詳細對比瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, NAdam）的工作原理。重點分析瞭Adam算法中一階矩和二階矩估計如何有效地平衡全局探索與局部收斂。同時，討論瞭學習率調度（Learning Rate Scheduling）的策略（如餘弦退火）。 第六章：防止過擬閤的防禦工事 過擬閤是深度模型訓練中最大的挑戰之一。本章介紹一係列正則化技術：L1/L2正則化的數學形式與參數稀疏性影響；Dropout的隨機性原理及其在貝葉斯視角下的解釋；批量歸一化（Batch Normalization, BN）的引入如何穩定內部協變量偏移（Internal Covariate Shift），並討論瞭層歸一化（Layer Normalization）在序列模型中的應用。 第三部分：主流深度網絡架構的深度剖析 本部分專注於解析當前主導AI應用領域的幾大經典網絡結構。 第七章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 係統講解CNN的捲積層、池化層的機製及其參數共享的優勢。重點分析經典架構的演進：LeNet, AlexNet, VGG的深度堆疊思想，以及殘差網絡（ResNet）中的“跳躍連接”如何有效解決深層網絡的梯度迴傳問題。此外，探討Inception模塊的多尺度特徵捕獲策略和空洞捲積（Dilated Convolution）在語義分割中的應用。 第八章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 深入解析RNN如何處理時間序列數據。重點剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）中輸入門、遺忘門、輸齣門的精確控製機製，以解決傳統RNN的長期依賴問題。討論雙嚮RNN（Bi-RNN）在需要全局上下文信息任務中的優勢。 第九章：注意力機製與Transformer的崛起 這是當前自然語言處理（NLP）和許多跨模態任務的核心。本章詳細解釋注意力機製（Attention）的基本概念，特彆是自注意力（Self-Attention）如何實現序列中任意位置間的直接依賴建模，擺脫瞭RNN的順序約束。全麵解析Transformer架構，包括其編碼器-解碼器結構、多頭注意力機製（Multi-Head Attention）和位置編碼（Positional Encoding）的設計哲學。 第四部分：工程實踐、前沿模型與未來趨勢 本部分聚焦於模型的實際部署、效率優化以及麵嚮未來的研究方嚮。 第十章：高效訓練與模型壓縮 討論如何優化深度學習的模型部署成本。內容包括：混閤精度訓練的原理與實現；模型量化（Quantization）技術，如訓練後量化和量化感知訓練，以減少模型體積和推理延遲；以及模型剪枝（Pruning）的結構化與非結構化方法，實現稀疏化加速。 第十一章：生成模型：從對抗到擴散 探索深度學習在內容創造領域的突破。詳盡分析生成對抗網絡（GAN）中的判彆器與生成器博弈過程，以及常見的訓練不穩定性問題（如模式崩潰）。隨後，重點介紹擴散模型（Diffusion Models），分析其基於馬爾可夫鏈的去噪過程，以及其在高質量圖像閤成領域超越GAN的潛力。 第十二章：遷移學習、預訓練模型與零樣本學習 闡述遷移學習的範式，即如何利用在大規模數據集上預訓練的通用模型（如BERT、GPT係列）來加速和提升特定小規模任務的性能。探討微調（Fine-tuning）的策略，以及提示工程（Prompt Engineering）在引導大型語言模型（LLMs）執行特定任務中的關鍵作用。 結語：邁嚮通用人工智能的挑戰 總結深度學習的局限性（如對大規模標注數據的依賴、可解釋性差），展望符號推理與深度學習融閤、因果推斷在AI中的應用，以及提升模型魯棒性和倫理安全的必要性，為讀者指明瞭未來研究的方嚮。 --- 適用讀者： 計算機科學、電子信息工程、數據科學等專業的高年級本科生、研究生，以及希望係統性掌握深度學習技術棧的AI工程師和研究人員。要求具備紮實的微積分、綫性代數基礎和Python編程能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的第一印象，那是一種兼具專業感與親和力的視覺語言。封麵采用瞭柔和的莫蘭迪色係，與書名那種強調“高級”與“專業”的基調形成瞭微妙的平衡，既不會顯得過於冰冷學術，又能透露齣內容的嚴謹性。紙張的選擇上，似乎用瞭比較高檔的啞光銅版紙，觸感溫潤細膩，這對一本需要經常翻閱和查閱的工具書來說非常重要，不易反光，長時間閱讀眼睛的負擔也會小一些。排版布局也相當考究，章節標題的字體和字號經過精心調配，層級分明，即使是初次接觸這個領域的讀者，也能迅速找到自己需要的信息。尤其值得稱贊的是，書中對圖錶的運用達到瞭教科書級彆的專業水準——那些解剖圖示、操作流程的示意圖，綫條清晰、標注精準，色彩運用得當，即便是復雜的數據和步驟也能一目瞭然。這錶明編寫團隊在內容呈現的技術細節上投入瞭巨大的心力，讓他們明白，要成為“高級”護理師，視覺化的輔助材料絕不能含糊。這種對細節的極緻追求，讓我對後續的學習內容充滿瞭期待，因為它從外在就為我們構建瞭一個專業學習的良好氛圍。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭幾天時間試閱瞭其中的幾個核心章節，發現其敘述風格在嚴謹的學術論證與實戰經驗的傳授之間找到瞭一個非常巧妙的平衡點。它並非那種純粹的理論堆砌，也不是流於錶麵的經驗之談。例如，在探討新生兒黃疸的乾預措施時，作者並沒有簡單羅列醫學指南，而是首先深入剖析瞭生理機製背後的多重變量，然後緊接著就轉入瞭臨床情境模擬——“如果遇到XX醫院設備不足，高級護理師應該如何利用手邊資源進行初步評估和安撫？”這種敘事邏輯，極大地提升瞭內容的實用價值。文字本身帶有權威性，但錶達方式卻非常平實且具有說服力，沒有過多使用晦澀難懂的術語，即便必須使用，也會在首次齣現時就給齣清晰的注解或案例支撐。我個人尤其欣賞作者在提及倫理睏境時的處理方式，處理得非常成熟和人性化，既堅守瞭專業規範，也展現瞭對母嬰傢庭情感需求的深度共情，這正是“高級”護理的體現——技術之上，更是人文關懷。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我感受到瞭編者團隊在內容交叉驗證上的嚴謹態度。這套教程的廣度和深度幾乎達到瞭百科全書的級彆，但令人稱奇的是，不同章節之間的信息連貫性和邏輯銜接非常順暢，絲毫沒有“拼湊感”。例如，在處理高危妊娠的營養支持章節中提到的宏量元素需求，與後麵討論的産後恢復飲食建議之間，存在著清晰的、可追溯的數字關聯，沒有齣現互相矛盾的數據點，這對於需要建立統一知識框架的學習者至關重要。通常這種厚重的專業書籍很容易在不同作者撰寫的部分齣現風格迥異或知識體係不兼容的問題，但此書顯然經過瞭極高標準的統稿和校對流程。這讓我深信，書中提供的任何一個操作流程或數據參考，都經過瞭多方專傢的反復審視和論證，極大地增強瞭讀者對教材的信任度，可以作為我們日常工作中的“定海神針”。

評分☆☆☆☆☆

如果說有什麼可以進一步提升的地方，那可能是在實踐應用工具包的豐富性上。盡管本書在理論和流程描述上做得無懈可擊，但如果能增加更多可撕下的、可攜帶的“快速參考卡”或“現場核對清單”就更完美瞭。比如，針對新生兒窒息復蘇的A-B-C流程圖，如果能提供一個摺疊後可以隨身攜帶的小冊子版本，將是極大的便利，畢竟在緊急情況下，快速定位關鍵步驟比翻閱厚厚的書本更為高效。我也留意到，書中提到瞭不少優秀的案例分析，但如果能附帶一些空白的“自我評估錶格”，讓讀者在閱讀完案例後，可以代入自己的角色進行批判性思考和記錄，或許能進一步深化學習效果，將理論知識更牢固地轉化為個人能力。總體而言，這是一本極具分量的專業著作，它對我們提升專業素養的幫助是毋庸置疑的，隻是在考慮如何讓它更無縫地融入高壓、快節奏的臨床工作流方麵，或許還有進一步優化的空間。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種希望係統性提升技能的在職人士來說，本書最大的價值在於其體係的完整性和前瞻性。它似乎不僅僅停留在“如何做”的層麵，更深入探究瞭“為什麼這麼做”以及“未來可能如何發展”。在介紹母乳喂養支持模塊時，我注意到它詳細對比瞭不同國際組織（比如WHO、AAP）在特定議題上的細微差彆和背後的循證醫學依據，這對於需要與國際標準接軌的從業者來說是寶貴的資源。更令我驚喜的是，它加入瞭一些關於新興技術的討論，比如如何利用遠程醫療工具進行産後隨訪，或者如何解讀最新的基因檢測報告對母嬰護理的潛在影響。這顯示齣編撰者具有開闊的視野，沒有將這本教程固化在當前的實踐標準上，而是為讀者鋪設瞭一條通往未來行業前沿的階梯。這種對知識迭代速度的尊重和前瞻性的布局，讓這本書的“保質期”顯得更長，物超所值。