AI GNN再進化-圖神經網路完整學習及應用大全 (1版)

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內容簡介 　　本書全面介紹了圖神經網路的各個方面，包括基礎理論、前沿問題，以及模型算法和實際應用。 　　全書共分為四部分，27章。首部分為引言，探討了機器學習的效率與資料在特徵空間中的表示方法的關係，並著重於圖表示學習的目標與方法。 　　第二部分討論了圖神經網路的基礎問題，包括表現能力、可擴展性、可解釋性和對抗堅固性等問題，並強調了圖神經網路所面對的獨特挑戰。 　　第三部分則著重於前沿問題，包括圖分類、連接預測、圖生成、圖轉換、圖匹配、圖結構學習、動態圖神經網路、異質圖神經網路、自動機器學習和自監督學習等領域的現狀和未來趨勢。 　　最後一部分則廣泛討論了圖神經網路在現代推薦系統、計算機視覺、自然語言處理、程序分析、藥物開發等領域的應用。 目錄 第一部分 引 言 第1章 表徵學習 1.1 導讀 1.2 不同領域的表徵學習 1.3 小結 第2章 圖表徵學習 2.1 導讀 2.2 傳統圖嵌入方法 2.3 現代圖嵌入方法 2.4 圖神經網路 2.5 小結 第3章 圖神經網路 3.1 導讀 3.2 圖神經網路概述 3.3 小結 第二部分 基 礎 第4章 用於節點分類的圖神經網路 4.1 背景和問題定義 4.2 有監督的圖神經網路 4.3 無監督的圖神經網路 4.4 過平滑問題 4.5 小結 第5章 圖神經網路的表達能力 5.1 導讀 5.2 圖表徵學習和問題的提出 5.3 強大的訊息傳遞圖神經網路 5.4 比1-WL測試更強大的圖神經網路架構 5.5 小結 第6章 圖神經網路的可擴充性 6.1 導讀 6.2 引言 6.3 抽樣範式 6.4 大規模圖神經網路在推薦系統中的應用 6.5 未來的方向 第7章 圖神經網路的可解釋性 7.1 背景：深度模型的可解釋性 7.2 圖神經網路的解釋方法 7.3 圖神經網路的可解釋模型 7.4 圖神經網路解釋的評估 7.5 未來的方向 第8章 圖神經網路的對抗堅固性 8.1 動機 8.2 圖神經網路的局限性：對抗性樣本 8.3 可證明的堅固性：圖神經網路的驗證 8.4 提高圖神經網路的堅固性 8.5 從堅固性的角度進行適當評估 8.6 小結 第三部分 前 沿 第9章 圖分類 9.1 導讀 9.2 用於圖分類的圖神經網路：典型工作和現代架構 9.3 池化層：從節點級輸出學習圖級輸出 9.4 圖神經網路和高階層在圖分類中的局限性 9.5 圖神經網路在圖分類中的應用 9.6 基準資料集 9.7 小結 第10章 連結預測 10.1 導讀 10.2 傳統的連結預測方法 10.3 以GNN為基礎的連結預測方法 10.4 連結預測的理論 10.5 未來的方向 第11章 圖生成 11.1 導讀 11.2 經典的圖生成模型 11.3 深度圖生成模型 11.4 小結 第12章 圖轉換 12.1 圖轉換問題的形式化 12.2 節點級轉換 12.3 邊級轉換 12.4 節點-邊共轉換 12.5 其他以圖為基礎的轉換 12.6 小結 第13章 圖匹配 13.1 導讀 13.2 圖匹配學習 13.3 圖相似性學習 13.4 小結 第14章 圖結構學習 14.1 導讀 14.2 傳統的圖結構學習 14.3 圖神經網路的圖結構學習 14.4 未來的方向 14.5 小結 第15章 動態圖神經網路 15.1 導讀 15.2 背景和標記法 15.3 動態圖的類型 15.4 用圖神經網路對動態圖進行建模 15.5 應用 15.6 小結 第16章 異質圖神經網路 16.1 HGNN簡介 16.2 淺層模型 16.3 深度模型 16.4 回顧 16.5 未來的方向 第17章 自動機器學習 17.1 背景 17.2 搜尋空間 17.3 搜尋演算法 17.4 未來的方向 第18章 自監督學習 18.1 導讀 18.2 自監督學習概述 18.3 將SSL應用於圖神經網路：對訓練策略、損失函數和代理任務進行分類 18.4 節點級代理任務 18.5 圖級代理任務 18.6 節點-圖級代理任務 18.7 討論 18.8 小結 第四部分 廣泛和新興的應用 第19章 現代推薦系統中的圖神經網路 19.1 圖神經網路在推薦系統中的實踐 19.2 案例研究1：動態的GNN學習 19.3 案例研究2：裝置-雲端協作的GNN學習 19.4 未來的方向 第20章 電腦視覺中的圖神經網路 20.1 導讀 20.2 將視覺表徵為圖 20.3 案例研究1：影像 20.4 案例研究2：視訊 20.5 其他相關工作：跨媒體 20.6 圖神經網路在電腦視覺中的前端問題 20.7 小結 第21章 自然語言處理中的圖神經網路 圖神經網路 21.1 導讀 21.2 將文字建模為圖 21.3 案例研究1：以圖為基礎的文字聚類和匹配 21.4 案例研究2：以圖為基礎的中繼站閱讀理解 21.5 未來的方向 21.6 小結 第22章 程式分析中的圖神經網路 22.1 導讀 22.2 程式分析中的機器學習 22.3 程式的圖表徵 22.4 用於程式圖的圖神經網路 22.5 案例研究1：檢測變數誤用缺陷 22.6 案例研究2：預測動態類型化語言中的類型 22.7 未來的方向 第23章 軟體挖掘中的圖神經網路 23.1 導讀 23.2 將軟體建模為圖 23.3 相關的軟體挖掘任務 23.4 軟體挖掘任務實例：原始程式碼總結 23.5 小結 第24章 藥物開發中以圖神經網路為基礎的生物醫學知識圖譜挖掘 生物醫學知識圖譜挖掘 24.1 導讀 24.2 現有的生物醫學知識圖譜 24.3 知識圖譜的推理 24.4 藥物開發中以KG為基礎的假設生成 24.5 未來的方向 第25章 預測蛋白質功能和相互作用的圖神經網路 25.1 從蛋白質的相互作用到功能簡介 25.2 三個典型的案例研究 25.3 未來的方向 第26章 異常檢測中的圖神經網路 26.1 導讀 26.2 以GNN為基礎的異常檢測的問題 26.3 管線 26.4 分類法 26.5 案例研究 26.6 未來的方向 第27章 智慧城市中的圖神經網路 27.1 用於智慧城市的圖神經網路 27.2 未來的方向 參考文獻

FIRST CHOICE國考分科詳解 醫學（五）第1冊 外科概論、腦神經外科_2025 (1版)

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【簡介】 【目錄】 第一篇 外科概論 甲、外科營養 乙、電解質與酸鹼平衡 丙、休克與輸液 丁、外科併發症 A. 體溫調節異常 B. 泌尿道異常 C. 腔室症候群（Compartment syndrome） D. 瀰漫性血管內凝固（DIC） E. 肺動脈栓塞 戊、外科感染 己、移植外科 庚、急救外傷 辛、醫學倫理及其他 壬、內視鏡 A. 腹腔鏡 B. 胸腔鏡 第二篇 腦神經外科 甲、昏迷指數和腦死 A. Glasgow Coma Score B. 腦死判定 乙、頭部創傷 A. 定 義 B. 來到急診之處理 C. 硬腦膜上出血（Epidural hematoma，EDH） D. 硬腦膜下出血（Subdural hematoma，SDH） 丙、顱內壓 A. Monro-Kellie doctrine（孟洛學說） B. IICP 症狀 C. ICP 監測 D. IICP 的處置 丁、蜘蛛膜下腔出血 A. 病 因 B. Aneurysmal SAH：顱內動脈瘤破裂引發的SAH C. SAH 的危險因子 D. 症 狀 E. 診 斷 F. SAH 分級：Hunt and Hess Grade，可用來評估預後及存活率 G. 處置要點 H. Aneurysmal SAH 的外科處置 I. 併發症 戊、顱內動脈瘤 己、腦內出血 庚、血管畸形 A. 動靜脈畸形（Arteriovenous malformation，AVM） B. 海綿狀血管畸形（Cavernous malformations） C. 頸動脈海綿竇瘻管（Carotid-cavernous fistula） 辛、脊椎疾病 A. 椎間盤突出（Herniated Intervertebral Disc，HIVD） B. 脊椎狹窄（Spinal stenosis） C. 脊髓創傷（Spinal injuries） D. 椎體損傷（Vertebrae injury） E. 頸椎骨折（Cervical spine fracture） F. 脊椎滑脫（Spondylolisthesis） G. 脊椎變形（Spinal deformity） H. 脊椎與脊髓腫瘤（Spine and spinal cord tumor） I. 脊柱裂（Spina bifida） 壬、腦 瘤 A. 病理型態分類 B. 臨床症狀 C. 瀰漫性神經膠質瘤（Diffuse glioma） D. 室管膜瘤（Ependymoma） E. 脈絡叢腫瘤（Choroid plexus tumor） F. 神經胚母細胞瘤（Neuroblastoma） G. 松果體細胞瘤（Pineal cell tumor） H. 髓母細胞瘤（Medulloblastoma） I. 聽神經瘤（Vestibular schwannoma / acoustic neuroma） J. 腦膜瘤（Meningiomas） K. 血管母細胞瘤（Hemangioblastoma） L. 顱咽瘤（Craniopharyngioma） M. 腦下垂體腫瘤（Pituitary tumor） N. 胚細胞腫瘤∕生殖細胞腫瘤（Germ cell tumors，GCT） O. 表皮樣囊腫（Epidermoid tumor） P. 大腦假性腫瘤（Pseudotumor cerebri） 癸、水腦症 子、三叉神經痛及其他 附 錄 X 光片及彩色圖片

巴菲特的投資原則：股神唯一授權，寫給合夥人的備忘錄（增訂版） (2版)

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