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出版者:中国物资 (2001年1月1日)

作者:杨妙梁

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001年01月

价格:58.0

装帧:平装

isbn号码:9787504714268

丛书系列:

图书标签:

• 汽车发动机
• 环境保护
• 内燃机
• 排放控制
• 汽车工程
• 发动机技术
• 汽车维修
• 环境工程
• 节能减排
• 汽车污染

好的，这是为您构思的，不包含《汽车发动机与环境保护》任何相关内容的图书简介，力求内容充实、细节丰富，并展现出专业书籍的特点。 --- 《深度学习在金融风控中的前沿应用与实践》 图书简介 金融科技浪潮下的风险管理新范式 在全球数字化转型的大背景下，金融服务业正经历着前所未有的变革。传统依赖统计模型和专家经验的风险控制体系，已难以应对高频交易、复杂衍生品以及日益隐蔽的欺诈行为带来的巨大挑战。本书《深度学习在金融风控中的前沿应用与实践》，正是应运而生，旨在为金融机构、量化研究人员以及风险管理专业人士提供一套系统、深入且极具操作性的深度学习框架，用以重塑现代金融风险的识别、量化和管理流程。 本书并非停留在理论探讨层面，而是聚焦于如何将复杂的神经网络结构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及前沿的Transformer模型，有效地嵌入到实际的金融风控场景中，并解决工程落地中的核心难题。 第一部分：基础重构——深度学习在金融数据处理中的基石 本部分首先为读者建立起坚实的理论和实践基础。我们深入剖析了金融时间序列数据的固有特性，如非平稳性、高噪声和稀疏性，并详细阐述了如何使用先进的数据预处理技术（如多尺度分解、特征工程的自动化提取）来优化模型输入。 随后，书中用大量篇幅介绍了适合处理序列数据的LSTM与GRU模型，并着重讨论了它们在高频交易中的微观市场结构预测中的应用。我们不仅解释了其内部工作原理，更重要的是，提供了Python/TensorFlow/PyTorch框架下的完整代码示例，演示如何构建一个能够捕获市场微观结构短期动态的预测模型。 此外，我们探讨了图神经网络（GNN）在金融网络结构分析中的革命性潜力。通过将金融实体（如银行、企业、个人）建模为节点，资金流动或股权关系建模为边，GNNs能够有效地识别隐藏在复杂关系网络中的系统性风险集中点和潜在的“灰犀牛”事件。书中详述了如何构建异构金融信息图谱，并应用Graph Convolutional Networks (GCN)进行反洗钱（AML）的可疑交易链追踪。 第二部分：核心应用——信贷风险、市场风险与操作风险的深度量化 这是本书的核心所在，涵盖了金融风控的三大支柱。 1. 信用风险的精细化评分与穿透式管理： 传统的信用评分模型（如FICO、逻辑回归）在处理“信用白户”和“长尾客户”时表现不佳。本书引入了深度自编码器（Autoencoders）进行特征降维和异常值检测，以及深度信念网络（DBN）进行多层次的特征学习，以构建更为精准的违约概率（PD）模型。我们详细对比了传统模型与基于深度学习模型的AUC、KS值等关键指标，并着重讨论了如何解决深度学习模型在信贷领域常见的可解释性（XAI）难题，引入如SHAP值和LIME方法来确保模型决策的透明度和合规性。 2. 市场风险的极值预测与压力测试： 面对“黑天鹅”事件，准确预测尾部风险至关重要。书中摒弃了传统的VaR（风险价值）的局限性，转而介绍如何利用深度生成模型（如GANs和VAEs）来模拟极端市场条件下的资产价格路径。通过训练生成对抗网络，我们可以生成大量符合历史极值特征的合成数据，从而对投资组合进行更稳健的压力测试，有效评估资本充足率在极端情况下的表现。 3. 操作风险与欺诈检测的实时防御： 欺诈行为的进化速度要求风控系统必须具备实时学习和适应能力。我们深入讲解了如何使用Transformer模型（借鉴自然语言处理中的注意力机制）来处理时间序列交易指令和用户行为日志，识别出细微的、非线性的异常模式。特别是针对复杂的网络钓鱼和内部欺诈，我们展示了如何结合强化学习的思想，构建一个能够主动学习欺诈者对抗策略的动态防御系统。 第三部分：工程化与合规——模型部署、监控与伦理考量 一本实用的技术书籍必须关注落地问题。本部分将理论模型带入生产环境。 我们详细介绍了模型生命周期管理（MLOps）在金融风控中的关键实践，包括模型的持续集成/持续部署（CI/CD）、漂移检测（Model Drift Monitoring）机制的设计，以及如何利用联邦学习（Federated Learning）在保护客户隐私的前提下，跨机构协同训练更强大的风险模型。 最后，书中严肃探讨了深度学习模型在金融应用中的公平性、偏见与监管挑战。我们提供了量化衡量模型偏见的工具和方法，确保模型在不同群体间（如地域、收入阶层）的决策一致性，满足日益严格的金融科技监管要求。 读者对象 本书面向具有一定数学和编程基础的读者，包括但不限于： 商业银行、证券公司、保险公司及金融科技公司的风控、量化分析和IT部门的专业人员。 对金融工程和数据科学交叉领域感兴趣的高年级本科生及研究生。 希望将前沿AI技术应用于实际业务场景的量化交易员和风险建模师。 通过本书的学习，读者将不仅掌握深度学习模型构建的“艺术”，更将理解如何在强监管、高风险的金融环境中，构建出高效、可解释且合规的下一代风险管理体系。

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这本书的叙事节奏非常独特，它有一种老派科学家的严谨，但行文却又充满了现代商业评论的犀利感。它更像是一本深入剖析“工业时代遗产”的社会学著作，而不是一本教科书。我特别喜欢其中关于“技术惯性”的论述。作者用生动的历史案例，展示了既有技术体系是如何抵制颠覆性创新的，即便这些创新在理论上更具可持续性。书中对工业革命以来，人类社会与机械动力之间建立起的复杂共生关系进行了深刻的描绘，那种对既有工业文明的复杂情感——既有对其创造的巨大生产力的赞叹，也有对其对生态系统造成的长远伤害的忧虑——贯穿始终。这种复杂性，让阅读过程充满了思考的张力，你很难用“好”或“坏”来简单概括书中的任何一个观点。它要求读者跳出非黑即白的思维定势，去理解技术进步背后的多维权衡。

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我之所以拿起这本书，很大程度上是因为我对新能源技术的发展脉络感到困惑。市面上充斥着各种关于电动化和氢燃料电池的炒作，但很少有书籍能将这些前沿技术置于一个更宏大的能源转型框架下进行剖析。这本书在这方面做得非常出色。它没有落入简单地赞美或贬低任何单一技术的俗套，而是深入剖析了不同能源载体在生命周期中产生的全方位影响。书中对能量密度、储存效率以及基础设施建设成本的对比分析，细致到令人惊叹，每一个图表都像是经过了无数次迭代的计算。更让我印象深刻的是，作者对于政策制定者决策逻辑的解读。他似乎能洞察到，许多看似“绿色”的法规背后，其实隐藏着复杂的经济利益博弈和技术路径的锁定效应。读完后，我对那些铺天盖地的“零排放”口号保持了一种审慎的乐观，因为它教会了我，真正的环保，需要审视的远不止是尾气管里排出的东西。

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对于一个长期关注城市规划和公共政策的人来说，这本书提供了一个全新的视角来审视城市的基础设施投资决策。书中对城市交通流的建模分析，并没有停留在传统的交通工程层面，而是将其与城市热岛效应、空气动力学以及不同能源在城市微气候中的扩散规律联系起来。有一章专门讨论了城市中不同类型交通工具的“声景污染”对居民心理健康的影响，这真是太出乎意料了。作者仿佛是一位跨领域的“侦探”，将物理学、社会学、经济学和环境科学的线索巧妙地编织在一起。整本书的结构就像一个精心设计的迷宫，每走一步都会发现新的出口，但每一个出口都指向一个更深层次的悖论。它没有给你任何轻松的结论，而是像一把锋利的解剖刀，让你直面现代社会在追求“移动性”和“清洁性”过程中所必须面对的内在冲突。读完后，我感觉对城市管理的复杂性有了更深刻的敬畏。

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坦白说，我最初是冲着“环境保护”这个词来的，希望能找到一些立即可行、能写进报告里的数据和案例。这本书确实提供了大量数据，但它的深度远超我的预期。它没有给我提供简单的答案，反而抛出了一系列更困难的问题。比如，书中对全球供应链中“隐含碳”的计算方法进行了深入的探讨，揭示了发达国家如何通过将高污染的制造环节外包，来实现自身境内的“环境美化”。这种对全球责任链条的解构，让我对“本地化生产”和“去全球化”的争论有了更清晰的认识。作者的分析逻辑清晰，层层递进，引用了大量难以获取的行业内部资料，使得其论证具有极强的说服力。这本书与其说是在谈论一个具体的技术领域，不如说是在解剖现代消费主义的结构性矛盾，让你在阅读中不断反思自己的消费习惯和对“进步”的定义。

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这本书的封面设计着实吸引人眼球，那种深沉的蓝色调，配上精细的机械图腾，让人一眼就能感受到它蕴含的专业深度。我原本以为这是一本纯粹的技术手册，没想到翻开目录，才发现它对现代工业伦理的探讨也颇有见地。特别是关于材料科学和可持续性发展的章节，作者似乎并不满足于罗列枯燥的化学公式，而是试图将这些硬核知识与我们日常的能源消耗紧密联系起来。比如，书中有一段分析了特定合金在高温高压下的性能表现，随后立即跳转到对稀土资源开采的伦理困境的思考，这种跨学科的叙事方式，极大地拓宽了我的阅读体验。读完这部分，我开始重新审视那些关于“更高效”的宣传口号背后的实际代价。书中没有直接去讲述发动机的构造，而是构建了一个宏大的背景，仿佛让你站在一个观察者的角度，去审视整个工业体系是如何在效率与责任之间走钢丝的。它成功地将一个原本可能只吸引工程师的领域，变成了一个关乎社会责任和未来选择的哲学命题。

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