高性能计算机与石油工业

高性能计算机与石油工业 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国石化出版社
作者:李剑峰
出品人:
页数:249 页
译者:
出版时间:2004年1月1日
价格:30.0
装帧:平装
isbn号码:9787801642172
丛书系列:
图书标签:
  • 高性能计算
  • 石油工业
  • 数值模拟
  • 油气勘探
  • 油藏工程
  • 并行计算
  • 大数据
  • 人工智能
  • 科学计算
  • 优化算法
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具体描述

好的,这是一本名为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》的图书简介。 --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 图书简介 随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)已经成为连接人与机器、实现信息智能交互的核心桥梁。本书聚焦于深度学习范式下NLP领域最前沿的研究进展、核心技术以及工程实践。它旨在为高校师生、科研人员、软件工程师以及对前沿NLP技术感兴趣的行业人士,提供一个全面、深入且富有实操性的学习指南。 本书的核心价值在于系统性地梳理和阐述从基础理论到尖端模型、从模型构建到实际部署的全流程知识体系。我们深知,在当前以Transformer架构为核心的时代背景下,理解其背后的数学原理、设计哲学以及如何在特定任务中进行高效微调,是掌握现代NLP技术的关键。 内容结构与核心特色 全书内容经过精心编排,逻辑清晰,由浅入深,覆盖了现代NLP的广阔图景。我们不仅仅停留在理论的介绍,更强调通过丰富的案例和代码示例,使读者能够真正掌握如何将复杂的模型应用于解决现实世界中的具体问题。 第一部分:基础重塑与核心概念(夯实基础) 本部分首先回顾了传统NLP的局限性,并引入了深度学习在序列建模中的革命性作用。 语言模型基础的演进: 详述了从N-gram、隐马尔可夫模型(HMM)到循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM和GRU)的演变历程,重点分析了序列依赖建模的挑战。 词嵌入的深度剖析: 深入探讨了词向量技术的进步,包括Word2Vec(CBOW与Skip-gram)、GloVe,以及上下文相关的词表示(如ELMo的初步思想),为理解后续的上下文编码奠定基础。 注意力机制的诞生: 详细解析了注意力机制(Attention Mechanism)如何突破RNN的瓶颈,尤其是在机器翻译任务中的突破性贡献,强调了其在捕获长距离依赖方面的优越性。 第二部分:Transformer架构的统治地位(核心突破) 本部分是全书的技术核心,专注于解析当前NLP领域无可争议的主导架构——Transformer及其衍生模型。 Transformer的精妙设计: 对原版Transformer的编码器-解码器结构进行逐层分解,重点剖析了多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)的计算过程、位置编码(Positional Encoding)的作用,以及前馈网络(Feed-Forward Network)的结构。 预训练范式的确立: 深入讲解了以BERT为代表的双向编码器表示模型,阐述了掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)两大预训练任务的原理与实施细节。同时,对比分析了如RoBERTa、ALBERT等在预训练目标和模型效率上的优化策略。 生成式模型的崛起: 详细介绍了以GPT系列为代表的自回归(Autoregressive)解码器模型,着重分析了其在文本生成、零样本学习(Zero-shot Learning)和少样本学习(Few-shot Learning)中的强大能力。 第三部分:前沿模型与任务的深度集成(应用拓展) 在掌握了核心架构后,本部分将知识点延伸至更复杂的任务和更具挑战性的模型组合。 序列到序列的精进: 探讨了T5(Text-to-Text Transfer Transformer)如何统一所有NLP任务的框架,以及其在问答、摘要、文本蕴含等任务中的集成应用。 高效微调与模型压缩: 鉴于大型语言模型(LLM)的资源消耗,本章专门探讨了高效参数微调技术(PEFT),例如LoRA(Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning等,帮助读者在有限资源下部署和定制高性能模型。同时,涵盖了知识蒸馏(Knowledge Distillation)和量化技术在NLP模型部署中的实践。 多模态信息的融合: 展望了NLP与计算机视觉的交叉领域,如视觉问答(VQA)、图像字幕生成等,展示了如何利用统一的Transformer结构处理不同模态的数据。 第四部分:工程实践与伦理考量(落地与规范) 理论的价值最终体现在实践中。本部分侧重于工业级部署和技术负责任性。 高效推理与部署: 提供了使用ONNX、TensorRT等工具进行模型优化和加速的具体流程,讲解了如何构建低延迟、高吞吐量的NLP服务API。 数据集的构建与清洗: 详细介绍了高质量、大规模NLP数据集的构建标准、数据标注流程的质量控制,以及应对数据偏见(Bias)的初步策略。 可解释性与伦理: 探讨了后深度学习时代对模型透明度的需求,介绍LIME、SHAP等技术在解释文本分类和生成决策中的应用。同时,严肃讨论了模型在生成内容中可能包含的社会偏见、信息茧房以及安全风险,引导读者树立负责任的AI开发理念。 读者对象 本书的目标读者群体广泛,包括: 1. 计算机科学与人工智能专业的高年级本科生和研究生: 作为课程的深度参考资料或研究生的进阶读物。 2. 数据科学家和机器学习工程师: 希望快速掌握最新LLM技术栈,并将其应用于实际业务场景的技术人员。 3. 软件开发人员: 致力于构建下一代智能应用(如智能客服、内容推荐、代码生成助手)的开发者。 4. 对前沿AI技术有浓厚兴趣的专业人士: 期望系统了解自然语言处理技术革新的爱好者。 通过阅读本书,读者不仅能建立起坚实的理论基础,更能获得一套完整的、面向生产环境的深度学习NLP解决方案工具箱。本书的每一章节都辅以可复现的代码示例,确保读者在理论学习的同时,能够同步进行动手实践,真正领悟深度学习驱动的自然语言处理的强大威力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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当我翻开这本书,我首先被它对未来石油工业发展趋势的宏大描绘所吸引。作者似乎在描绘一个由数据驱动、智能决策主导的石油行业新篇章。我脑海中浮现出无数的场景:也许书中会详细介绍如何通过构建庞大的数字孪生模型,实时监测和优化全球范围内的油气生产流程,从而实现前所未有的效率提升。我期待书中能够详细阐述在油气勘探领域,如何利用高性能计算来处理海量的地质数据,甚至超越传统的地质学方法,发现那些隐藏在深层地下的宝藏。想象一下,通过极其精细的模拟,我们可以预测到油气在地层中的分布规律,大大降低勘探风险,节省宝贵的资源。在开采环节,我希望看到的是如何利用高性能计算来优化钻井策略,提高采收率,例如通过精密的流体模拟来指导注水或化学驱的实施。书中或许还会涉及智能化的炼化过程,通过实时的数据分析和模型预测,动态调整炼厂的运行参数,以达到最佳的能源利用效率和产品质量。而且,我非常感兴趣的是,书中是否会讨论到如何利用高性能计算来支持新能源的开发,例如在碳捕获与封存(CCS)技术中的模拟应用,或者在太阳能、风能等领域的数据分析和预测。这本书给我的第一印象是,它不仅仅是关于技术,更是关于如何利用技术革新来重塑一个传统产业的未来。

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这本书的书名一开始就吸引了我——《高性能计算机与石油工业》。我原本想象中,它应该是一本深入探讨如何利用强大的计算能力来解决石油勘探、开采、炼化等过程中遇到的复杂科学难题的著作。例如,我期待能够读到关于地震数据处理的最新算法,如何通过大规模并行计算来模拟油藏的流动特性,或者如何利用高性能计算机进行分子动力学模拟,以理解更深层次的化学反应过程。书中可能还会包含关于如何优化石油生产计划,减少成本,提高效率的案例研究,这些都对石油行业有着至关重要的意义。我甚至设想,书中也许会讨论到人工智能和机器学习在石油工业中的应用,例如如何通过深度学习来识别潜在的油气藏,或者如何预测设备故障,从而提高运营的可靠性。如果书中能涵盖到高性能计算在环境监测和治理方面的应用,比如如何模拟污染物扩散,或者如何设计更环保的开采方案,那将更加令人惊喜。总而言之,我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角,展示高性能计算如何赋能现代石油工业,引领其走向更高效、更智能、更可持续的未来。这本书的书名让我对它寄予了厚望,希望它能为我打开一扇了解这个交叉领域的新大门,让我能够更清晰地认识到科技进步在传统工业中的巨大潜力。

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拿起这本书,我的脑海中立即浮现出一个关于如何提升石油工业整体效率和智能化水平的画面。我期待书中能够深入探讨高性能计算如何在各个环节发挥作用,比如在勘探阶段,如何利用高性能计算机处理和解释大量的地球物理数据,以更准确地定位油气藏。在开发阶段,我设想的是,如何利用高性能计算进行精密的油藏模拟,预测油气的产量和流体流动行为,并据此优化开采策略,提高采收率。在炼化过程中,我希望看到如何利用高性能计算来模拟复杂的化学反应,优化催化剂的设计,提高炼油效率,生产出更高品质的石油产品。我还在想,书中是否会涵盖如何利用高性能计算和人工智能来优化石油工业的运营管理,例如如何进行智能化的生产调度,预测设备故障,或者如何优化供应链管理。更进一步,我希望书中能够展示高性能计算在推动石油行业向更可持续、更环保方向发展方面的作用,例如在碳捕获与封存(CCS)技术中的模拟应用。这本书的书名让我感觉它会是一本能够帮助我全面理解石油工业如何借助科技力量进行全面升级的著作。

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这本书的书名《高性能计算机与石油工业》立即唤起了我对这个跨学科领域的好奇心。我设想,书中会详细阐述高性能计算在石油勘探中扮演的关键角色,例如如何处理海量的地震和测井数据,通过复杂的算法进行数据反演和解释,以识别潜在的油气藏。我期待能够读到关于油藏数值模拟的最新进展,如何利用高性能计算来建立高精度的油藏模型,预测油气的产量和注入流体的行为,从而优化开采策略,提高采收率。在炼化领域,我猜测书中会讨论如何利用高性能计算来模拟复杂的化学反应过程,优化催化剂的设计,提高炼油效率,生产更清洁的燃料。我还在想,书中是否会包含关于人工智能和大数据分析在石油工业中的应用,例如如何利用机器学习来预测设备故障,优化生产调度,或者如何通过数据分析来识别市场趋势。更让我感兴趣的是,书中是否会探讨高性能计算在新能源领域的应用,比如在碳捕获与封存(CCS)技术中的模拟,或者在可再生能源数据分析中的作用。这本书给我的第一印象是,它是一本具有前瞻性、能够帮助我理解石油工业如何被科技所驱动的著作。

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我最初对这本书的期待,是希望能看到高性能计算如何从根本上改变石油工业的作业模式。比如,在勘探阶段,我希望书中能够详细介绍如何利用并行计算来处理和解释海量的三维地震数据,通过更精细的地质模型来识别潜在的油气聚集区,从而大幅提高勘探成功率。在开采阶段,我设想的是,如何利用高性能计算机进行油藏数值模拟,预测油气在地下的流动行为,并据此优化注水、注气或其他提高采收率(EOR)技术的实施方案,实现对油藏的最佳开发。炼化方面,我期待能读到关于如何利用高性能计算来优化催化剂的设计和筛选,提高炼化效率,生产更高质量的石油产品。我也在想,书中是否会讨论到如何在石油工业中应用人工智能和机器学习,比如利用大数据分析来预测市场趋势,或者通过智能算法来优化生产调度,降低运营成本。更进一步,我希望书中能够展示高性能计算在安全生产和环境保护方面的应用,比如如何模拟复杂的化学反应,以设计更安全的工艺流程,或者如何监测和预测环境污染,并开发相应的治理方案。这本书的书名让我感觉它会是一本涵盖广泛、内容深刻的著作,能够帮助我理解高性能计算在整个石油价值链中的核心作用。

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当我看到《高性能计算机与石油工业》这个书名时,我脑海中构思了一个关于如何突破石油工业传统瓶颈的场景。我期待书中能够深入探讨如何利用高性能计算来解决那些在传统方法下难以逾越的难题。比如,在深层油气勘探中,如何通过大规模并行计算来处理和解析那些极其复杂的地下结构数据,从而发现那些隐藏在数千米之下的油气资源。在开发方面,我设想的是,如何利用高性能计算来进行精密的油藏模拟,精确预测油气在地下空间的流动规律,以及如何优化注水、注气或其他提高采收率(EOR)技术的实施方案,以最大化油气的回收率。我也在想,书中是否会涉及如何利用高性能计算来优化石油的生产流程,例如在炼油过程中,如何通过模拟来寻找最优的工艺参数,提高能源利用效率,降低生产成本。而且,我非常关注书中是否会讨论到如何利用高性能计算来支持石油工业的可持续发展,比如在环境保护方面,如何模拟污染物的扩散,或者如何设计更环保的开采和处理方案。这本书的书名让我觉得它会是一本极具启发性的著作,它不仅关注技术,更关注技术如何为解决行业面临的重大挑战提供创新性的解决方案。

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坦白说,我拿起这本书时,脑海中构思的场景是关于解决石油工业中的一些极端复杂问题的。比如,在深海油气开发中,环境条件极其恶劣,压力巨大,我期待书中能够阐述如何利用高性能计算机来模拟深海钻井平台在极端环境下的结构稳定性,以及如何设计更安全可靠的作业流程。在油气储运环节,我也希望看到如何利用高性能计算来分析管道的完整性,预测潜在的泄漏风险,并通过智能化的监控系统来及时有效地进行预警和处理。这本书的书名让我联想到,它或许会深入探讨如何在恶劣地质条件下进行非常规油气资源的开发,例如页岩气或油砂的开采,这些都需要复杂的模拟和精密的工程设计。我还在想,书中是否会涉及如何利用高性能计算来优化石油的全球供应链管理,如何平衡供需矛盾,以及如何应对地缘政治和市场波动带来的挑战。一个引人入胜的方面可能是,作者如何通过详实的案例研究,展示那些曾经困扰石油工业的难题,是如何被高性能计算所一一破解的。我渴望了解那些具体的科学原理和工程应用,它们如何将理论转化为实际生产力,为人类能源的持续供应做出贡献。这本书的书名让我充满好奇,因为它触及了石油工业最前沿、最具有挑战性的领域。

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我最初拿到这本书时,立即想到了它可能涵盖的那些“看不见”但却至关重要的幕后工作。比如,我期待书中能详细介绍高性能计算如何在地质建模中发挥作用,如何利用复杂的算法来构建三维地下模型,以更准确地预测油气储层的分布。在油藏工程方面,我希望看到如何利用高性能计算进行详细的数值模拟,以预测油气在不同开采阶段的产量变化,并据此优化生产计划。在炼化环节,我设想的是,如何利用高性能计算来模拟复杂的化学反应,优化催化剂的性能,提高炼油效率,生产出更高质量的燃油产品。我还在想,书中是否会讨论到如何利用高性能计算来管理庞大的石油数据资产,如何通过智能分析来发现隐藏的价值,并驱动业务决策。而且,我非常感兴趣的是,书中是否会介绍如何利用高性能计算来应对石油工业面临的安全和环保挑战,比如如何模拟事故场景,制定应急预案,或者如何监测和控制生产过程中的污染物排放。这本书的书名让我觉得它能够揭示石油工业背后那些依靠先进计算能力才能实现的科学和工程突破。

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拿到这本书,我首先想到的是它可能揭示高性能计算在石油工业中的“硬核”应用。想象一下,书中会详细讲解如何利用超级计算机模拟复杂的地球物理现象,比如地壳的构造运动、岩石的物理性质,以及地下流体的多相流动。我期待能够深入了解地震勘探数据处理的各种算法,特别是那些需要 massive parallel processing 的技术,它们如何帮助科学家和工程师从噪声中提取有用的信息。在油藏工程方面,我希望看到关于如何建立极其精细的油藏模型,进行长时间尺度的模拟,以预测油气产量变化,优化生产策略,甚至模拟一些非常规的采油方法,例如水力压裂或热采。我还在设想,书中可能会介绍如何利用高性能计算来设计和优化钻井设备,提高钻井的效率和安全性。而且,我非常好奇,书中是否会探讨如何利用高性能计算来进行油气管道的结构分析和安全性评估,尤其是在应对极端天气或地质灾害方面。这本书的书名让我觉得它会是一本技术含量极高、内容扎实的著作,能够满足我对这个领域技术细节的探索欲,并且让我看到科技的力量是如何实实在在地解决石油工业的重大挑战的。

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这本书的书名《高性能计算机与石油工业》本身就勾勒出了一种强烈的技术融合的愿景。我迫切地想知道,高性能计算是如何被用来解决那些曾经被认为是“不可能”的石油勘探和开发难题的。例如,我期待书中能够详细介绍如何利用海量计算资源来处理和分析深海区域复杂的地震数据,从而更精确地识别那些隐藏在海底深处的油气藏。在油藏工程方面,我设想的是,如何通过高精度的数值模拟来预测油气在各种复杂地质条件下的流动行为,并优化钻井、注水或化学驱等开发方案,以最大化油气的产量。我也对书中可能涉及的炼化工艺优化感兴趣,比如如何利用高性能计算来模拟分子级别的化学反应,从而设计出更高效、更环保的催化剂,提升炼油的效率和产品质量。此外,我非常好奇书中是否会讨论到如何利用高性能计算来支持石油工业的可持续发展,比如在环境监测和治理方面,如何通过模拟来预测和控制污染物的扩散,或者如何在新能源开发领域(如地热能)应用高性能计算。这本书的书名让我对接下来的阅读充满了期待,它预示着一个将前沿计算技术与传统工业深度融合的精彩世界。

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