在《神经症与人的成长》这本书中，卡伦?霍尼把神经症患者的人际关系倾向划分为“亲近人”“逃避人”“攻击人”三种形式，又称为“自谦型”“脱离型”“夸张型”。常人也会运用这三种模式，但是在神经症患者身上，这三种倾向都是强迫性的，不由分说的，一旦某一倾向占了优势，则是而不能自由切换的。另外，不同于一切从童年经验里挖掘根源的弗洛伊德，霍尼通过大量的临床经验的总结指出，神经症系统乃是一个动态的机制，它自成一体，独立并且随时随地发展变化。例如它会被挫伤，然后不经由当事人的意识发现而能自动重生。恰如出卖灵魂给魔鬼的神话所述，神经症患者为获得“永恒”“无限”“”“光荣”，与魔鬼签约，却付出了一生囚禁于内心牢狱的惨痛代价。

本书把可利用模糊数据刻画的模糊现象纳入到统计学的研究范畴，将模糊数学的研究思想及方法与统计学融合，并且结合软计算方法，提出模糊数据描述统计量、模糊数据问卷调查、模糊数据均数估计、模糊数据假设检验、模糊数据回归模型、模糊数据样本排序及非参数检验方法、模糊数据时间数列分析及预测等，阐述深入浅出，理论结合实际，在探讨模糊统计基本理论基础上，构建一套完整的专门研究模糊数据的统计方法体系，反映出发展中的模糊数据统计学的成果及趋势，为研究和处理复杂性数据提供一种新的软计算方法及理论。 本书可作为数学、应用数学、统计学等专业的本科高年级的前沿专题及研究生教材，也可作为数量经济学、金融学、心理学、社会学等专业硕士研究生以及对模糊统计感兴趣的科技人员的有关教材及参考书。

统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论，是传统统汁学的重要发展和补充，为研究有限样本情况下机器学习的理论和方法提供了理论框架，其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。在这一理论中发展出的支持向量机方法是一种新的通用学习机器，较以往方法表现出很多理论和实践上的优势。《统计学习理论的本质》是该领域的著作，着重介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法，以及该领域的进展。《统计学习理论的本质》的读者对象是在信息科学领域或数学领域从事有关机器学习和函数估计研究的学者和科技人员，也可作为模式识别、信息处理、人工智能、统计学等专业的研究生教材。

本书以2020年互联网医院发展宏观环境和行业主要进展为研究内容，基于客观数据和理论建构进行深度剖析，以期推动互联网医院向纵深发展。书中总报告在全面分析2020年我国互联网医院发展背景和进展态势的基础上，总结其面临的挑战，并进行前景预测；专题篇围绕互联网医院发展支撑体系，从医疗、医保、医药服务等多方面阐释当前互联网医院的发展特点与趋势；案例篇以银川市和福州市为代表，总结其推动互联网医院发展的背景及模式；区域篇分析了东、中、西部地区互联网医院的发展进程与主要特点。