具体描述
全书共5章。主要讲述了航空航天器发展简史、主要分类及新概念航空航天飞行器；飞行器的飞行环境、流体基本规律、飞机基本性能及稳定性、操纵性；飞机主要组成及功能；导弹、火箭、航天器组成及功能；飞行器设计新技术等。本书可作为高等院校航空航天专业基础课教材，也可供航空航天专业科研人员参考。
本教材的特点是：1)在介绍传统飞行器的飞行原理的基础上，根据航空航天技术的新发展，增加了诸如空天飞行器、临近空间飞行器和微型飞行器的相关章节，以使学生对该方面的知识也有一个概念性的了解；2)增加了航空航天新技术方面的介绍，例如，在教材的第5章分别介绍了CAD，CAM技术、主动控制与综合控制技术、隐身技术及飞行器系统工程方面的新知识，这在目前已出版的类似教材里是很少见到的；3)注意科普性和专业性的综合考虑。为了增加阅读的知识性和趣味性，全书大部分章节的内容都是针对航空航天专业大学本科低年级学生的，这些内容也适合其他对航空航天技术的发展有兴趣的非航空航天专业的高年级理工科学生阅读。也有一部分内容可供从事航空航天技术专业研究的人员参考。在具体授课时，教师可根据实际情况选讲。
好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，确保不包含《航空航天技术概论》的内容，力求自然流畅，避免任何AI痕迹。 --- 《深度学习与自然语言处理的前沿探索》 图书简介 在信息爆炸的时代，人类对知识的理解和机器处理复杂语言的能力正迎来一场深刻的变革。本书《深度学习与自然语言处理的前沿探索》并非聚焦于宏大的工程技术，而是将视角精准地投向人工智能领域中最为活跃、最具挑战性的两个交叉学科：深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）。 本书旨在为已经具备一定编程基础和高等数学知识的读者，提供一个系统、深入且紧跟时代步伐的知识框架。我们不满足于介绍基础的神经网络结构，而是深入剖析支撑现代NLP取得突破性进展的底层理论与创新模型。全书的叙事逻辑是从语言学的基本结构出发，逐步过渡到如何用矩阵和张量来精确建模人类的思维和交流过程。 第一部分：深度学习的基石与演进 本部分首先回顾了深度学习从感知机到现代复杂网络的演变历程，重点剖析了激活函数、反向传播算法的优化策略（如动量法、Adam优化器等）如何解决传统梯度消失/爆炸问题。我们详细探讨了卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的应用，以及循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列建模方面的优势与局限。 特别地，我们用大量的篇幅阐述了“注意力机制”（Attention Mechanism）是如何成为连接上下文的关键桥梁的。这一机制的引入，彻底改变了模型处理长距离依赖的能力，为后续的Transformer架构奠定了坚实的理论基础。我们不仅展示了数学推导，更结合实际案例，解释了注意力权重在不同任务中（如机器翻译的对齐过程）的实际意义。 第二部分：Transformer架构的统治地位 如果说深度学习为NLP提供了强大的计算工具，那么Transformer架构无疑是为现代NLP插上了腾飞的翅膀。本部分是全书的核心。我们细致地解构了Transformer的编码器-解码器结构，逐层解析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算流程，以及位置编码（Positional Encoding）如何为无序的序列信息注入时间概念。 随后，我们深入探讨了基于该架构发展起来的预训练语言模型（PLMs）的生态系统。从BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向编码思想，到GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的自回归生成能力，再到RoBERTa、T5等模型的持续改进，我们系统地梳理了这些模型在预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）上的设计哲学。本书特别关注了“微调”（Fine-tuning）策略，指导读者如何有效地将这些庞大的基础模型适应于特定领域或下游任务，如情感分析、命名实体识别等。 第三部分：面向应用的自然语言处理前沿 本部分将理论模型与实际应用紧密结合，展示了深度学习在NLP领域解决复杂问题的能力。 我们详细介绍了神经机器翻译（NMT）的最新进展，重点比较了基于Seq2Seq+Attention和纯Transformer架构的性能差异及效率权衡。对于文本生成任务，本书不仅涵盖了摘要生成、对话系统，还引入了对可控文本生成的讨论——即如何引导模型生成满足特定风格、主题或事实约束的文本。 在知识抽取与图谱构建方面，我们探讨了如何利用深度模型来识别和链接实体关系，并超越传统的基于规则的方法，实现更鲁棒的知识发现。 一个重要的篇章专门用于讨论多模态学习。随着视觉信息（如图像、视频）与文本的交互日益频繁，本书介绍了如何设计能够同时处理和理解文本与图像数据的统一表征模型，例如CLIP等模型的创新之处。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 任何强大的技术都伴随着挑战。本书的最后一部分采取批判性视角，探讨了当前深度学习在NLP中面临的关键瓶颈，包括：模型的可解释性（XAI）、数据偏见（Bias）引起的公平性问题，以及“幻觉”（Hallucination）现象对生成式模型的可靠性构成的威胁。 我们提供了评估和缓解这些问题的最新研究方法，强调了开发负责任AI的重要性。最后，本书展望了未来可能的研究方向，例如更高效的模型压缩技术（知识蒸馏、量化）、小样本学习（Few-Shot Learning）的突破，以及迈向量通用人工智能（AGI）的路径中，语言模型将扮演的角色。 适用读者 本书适合于计算机科学、人工智能、数据科学等专业的高年级本科生、研究生，以及希望深入理解和应用最先进NLP技术的软件工程师、研究人员和技术决策者。阅读本书需要具备扎实的Python编程基础和对机器学习基本概念的理解。 ---
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