具体描述
本书是近20年来在中国科学技术大学力学和机械工程系开设科技英语课程的基础上整理而成的。全书分为专业科技文章、国际学术交流9包括投稿须知和国际学术会议征文的撰稿格式等）、计算机英语、其他科技英语（包括大学简介、学术调研和科普文章）和科技英语中常用的构词法5部分，共选用不同类型、有代表性的科技文章18篇。每篇文章均对重点或疑难词汇做了详注，并附有相应的参考译文。可作为理工科院校科技英语课程或进修班教材。
好的，这是一本关于《深度学习与计算机视觉前沿技术解析》的图书简介，内容详实，不涉及您提到的《专业科技英语阅读教程》： --- 《深度学习与计算机视觉前沿技术解析》 内容简介 在信息爆炸的时代，计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能领域的核心分支，正以前所未有的速度渗透到工业、医疗、自动驾驶、安防监控等各个行业，深刻地改变着我们与数字世界的交互方式。本书《深度学习与计算机视觉前沿技术解析》旨在为读者构建一个全面、深入且紧跟时代脉搏的知识体系，系统阐述当前深度学习范式下计算机视觉领域的关键理论、核心算法及其最新的研究进展。 本书的编写立足于理论的严谨性与应用的实践性相结合的原则。我们不仅会详细剖析驱动现代视觉系统的数学基础与模型结构，更会深入探讨如何将这些技术有效地部署到实际复杂的场景中。全书内容覆盖面广，从经典卷积神经网络（CNN）的演变到当前主导的Transformer架构，再到新兴的生成模型，为读者提供了一条清晰的学习路径。 第一部分：基础理论与核心架构的重塑 本部分聚焦于深度学习驱动的视觉技术基石。首先，我们将从基础的神经元模型、反向传播算法以及优化器原理入手，确保读者对深度学习的计算本质有深刻理解。随后，我们将深入剖析卷积神经网络（CNN）的演进历史，从LeNet、AlexNet到VGG、ResNet、DenseNet等里程碑式的网络结构。重点在于解析残差连接、批标准化（Batch Normalization）、空洞卷积等关键技术如何解决深度网络中的梯度消失和信息瓶颈问题。 此外，本部分将详细探讨模型的高效化设计，如轻量级网络（MobileNet系列、ShuffleNet）的设计哲学，这对于资源受限的边缘计算设备至关重要。读者将学习到如何权衡模型的精度、速度和参数量，掌握模型压缩、剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等实践技巧，为后续的部署打下坚实基础。 第二部分：视觉任务的深度解析与前沿算法 深度学习极大地提升了计算机视觉各项任务的性能。第二部分将围绕几个核心的视觉应用场景展开深度探讨： 1. 图像分类与目标检测： 深入分析基于区域提议（R-CNN系列，包括Faster R-CNN、Mask R-CNN）和单阶段检测器（YOLO系列、SSD）的内在差异与优化策略。我们将特别关注YOLOv7/v8等最新版本在速度与精度平衡上的突破，并探讨如何处理小目标检测、密集场景下的遮挡问题。 2. 语义分割与实例分割： 本章节将详细介绍全卷积网络（FCN）的开创性工作，并着重解析U-Net在生物医学图像分析中的强大能力。对于实例分割，我们将探讨Query-based方法（如Mask2Former）如何利用Transformer架构统一分割任务。 3. 视频理解与时空分析： 区别于静态图像处理，视频理解需要处理时间维度上的信息关联。我们将介绍3D卷积、光流估计（Optical Flow）以及基于RNN/LSTM融合的序列建模方法，并展望近期将视频识别与大语言模型（LLM）相结合的趋势。 第三部分：生成模型的崛起与数据合成 生成模型是当前AI领域最热门的方向之一，尤其在图像生成方面取得了惊人的成就。本部分将全面介绍主流的图像生成范式： 1. 生成对抗网络（GANs）： 深入剖析GANs的结构、训练不稳定性问题，以及诸如WGAN、StyleGAN等版本如何实现高保真度的图像合成和潜在空间的可控编辑。 2. 扩散模型（Diffusion Models）： 作为新一代的生成霸主，扩散模型（如DDPM、Stable Diffusion）因其出色的生成质量和训练稳定性而受到广泛关注。我们将从概率模型、马尔可夫链的角度解释其工作原理，并详细解析条件生成（Conditional Generation）和文本到图像（Text-to-Image）的机制。 3. 神经辐射场（NeRF）： NeRF代表了三维视觉合成的重大进步。本书将清晰阐述其如何利用多层感知机（MLP）对三维空间进行隐式表征，并实现新视角的照片级渲染效果，以及其在机器人感知和虚拟现实中的应用潜力。 第四部分：Transformer在视觉领域的统治与融合 Transformer架构最初为自然语言处理（NLP）设计，但其强大的全局信息捕获能力正逐步接管计算机视觉领域。 本部分将从视觉Transformer（ViT）的提出讲起，解释如何将图像切块（Patching）并序列化以适应Transformer的输入。随后，我们将深入探讨各类改进型Transformer结构，如用于检测的DETR（DEtection TRansformer）系列，以及用于分割和通用视觉任务的Swin Transformer。重点在于分析自注意力机制（Self-Attention）如何实现比CNN更高效的特征交互。 此外，本书还将探讨多模态融合的最新研究，特别是如何将视觉模型与大型语言模型（LLM）进行有效对接，构建更具理解和推理能力的视觉问答（VQA）和具身智能系统。 面向读者 本书适合具有一定线性代数、概率论和Python编程基础的读者。它面向计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及在人工智能、计算机视觉领域从事研发工作的工程师和研究人员。通过系统学习本书内容，读者将能够深刻理解现代视觉AI系统的核心逻辑，并具备独立研究和开发前沿视觉应用系统的能力。 ---
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