具体描述
《管理学:全球化视角案例分析》由我社出版的、海因茨·韦里克教授和哈罗德·孔茨教授合著、对外经济贸易大学国际商学院马春光教授翻译的管理学经典著作《管理学——全球化视角》（第十一版）中英文版发行不到一年，就受到了广大读者的喜爱，脱销重印。为了便于读者理解原著、应海因茨·韦里克教授的委托，我们特别邀请马春光教授撰写了这本《管理学——全球化视解安例分析》，作为配套辅助教材。这本《管理学——全球化视角案例分析》，力求从海因茨·韦里克教授推崇的管理开放系统模式的角度，结合中国国情和中国企业的发展历程与现状，将管理理论的研究和创新与案例编写及评析有机结构起业，使读者能够在自学《管理学——全球化视角》的同时，抓住得点，掌握案例分析方法，理论联系实际，融会贯通。《管理学:全球化视角案例分析》在较系统地阐述企业管理理论、原则和方法的基础上，着重探讨中国企业的核心竞争力、产业价值链定位和企业战略转型、企业文化建设和跨文化管理、中国企业国际化经营等专题。针对这些重点专题，作者撰写，归纳了32个中外企业案例，涉及零售、生产制造、电信、医药、石化、金融、IT、传媒等众多行业。
好的，以下是为您构思的一份图书简介，该书名为《深度学习：原理、实践与前沿》。 --- 深度学习：原理、实践与前沿 （一本深入浅出，全面覆盖现代深度学习核心理论与应用的书籍） 导言：智能的黎明与计算的飞跃 在二十一世纪的科技浪潮中，没有任何一项技术比“深度学习”（Deep Learning）更能深刻地重塑我们对智能的认知和人机交互的方式。它不再是科幻小说中的遥远设想，而是驱动自动驾驶、精准医疗、自然语言理解乃至创意生成的核心引擎。然而，这个领域的发展速度之快，专业术语之密集，往往让初学者望而却步，而即便是资深从业者，也常常需要在碎片化的论文和代码库之间疲于奔命，难以构建起一个完整的知识体系。 《深度学习：原理、实践与前沿》正是在这样的背景下应运而生。本书并非简单的工具书或理论手册，而是一部系统性的指南，旨在为读者搭建一座坚实的桥梁，连接深奥的数学原理与工程实践之间的鸿沟。我们承诺，本书将以严谨的逻辑、清晰的图解和大量的实际案例，带您全面领略现代深度学习的壮丽图景。 第一部分：理论基石——神经科学的启发与数学的精确性 任何强大的系统都建立在坚实的基础之上。本书的第一部分将从历史和理论的源头出发，为读者打下不可动摇的理解基础。 第一章：从感知机到深层网络 我们首先回顾人工神经网络的起源，从早期的感知机模型，到反向传播算法的诞生与完善。重点解析连接主义的哲学思想，以及现代深度学习模型如何借鉴（或超越）生物神经元的运作机制。我们将细致剖析激活函数的选择（Sigmoid、ReLU 及其变体）如何影响网络的非线性表达能力，并探讨“深度”的真正含义——不仅仅是层数的堆叠，更是特征层次性提取能力的飞跃。 第二章：优化之舞——梯度下降的艺术 深度学习的训练过程本质上是一个复杂的优化问题。本章将深入探讨经典梯度下降法的局限性，并详细介绍现代优化器家族的精髓： 动量（Momentum）与自适应学习率： 动量如何帮助模型跳出局部最小值；Adagrad、RMSprop 和 Adam 算法如何根据参数的历史梯度信息动态调整步长。 二阶优化方法的探讨： 虽然计算成本高昂，但理解牛顿法和拟牛顿法（如 BFGS）对二阶信息的利用，有助于读者更深层次地理解优化景观。 学习率调度策略： 探讨周期性学习率、余弦退火等策略在不同训练阶段的适用性。 第三章：正则化与泛化——避免“聪明反被聪明误” 训练数据上的完美拟合并不代表模型在未知数据上的表现出色。本部分将聚焦于如何确保模型的泛化能力： 显式正则化技术： 详细讲解 L1/L2 权重衰减的数学推导及其对模型复杂度的控制作用。 Dropout 的统计学意义： 解析 Dropout 如何通过“集成多个稀疏网络”的思想，有效防止过拟合。 早停法（Early Stopping）与数据增强（Data Augmentation）： 探讨这些实用技巧背后的统计学原理和应用边界。 第二部分：核心架构——驱动现代AI的神经网络范式 本部分是本书的核心，我们系统地解构了当前主流的三大深度学习架构，并展示它们在各自领域的统治地位。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN 是计算机视觉领域不可动摇的基石。本章从卷积操作的数学本质开始，逐步构建起一个完整的 CNN 体系： 核心组件剖析： 卷积层、池化层、全连接层的功能与参数共享机制。 经典网络演进史： 深入解析 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 模块的精妙设计）以及 ResNet（残差连接的突破性意义）。 现代视觉任务： 介绍目标检测（如 R-CNN 系列、YOLO/SSD 架构）和语义分割（如 FCN、U-Net）的最新进展。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 处理时间序列、文本等序列数据时，RNN 展现了其独特的记忆能力。 基础 RNN 的局限性： 详细分析梯度消失/爆炸问题在时间维度上的体现。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入解析输入门、遗忘门、输出门在信息流控制中的精确作用机制，这是理解序列建模的关键。 双向 RNN 与堆叠结构： 如何利用信息流的双向性来增强上下文理解。 第六章：Transformer 的颠覆——自注意力机制的威力 Transformer 架构的出现，标志着序列建模从循环结构向并行化处理的范式转移。 自注意力（Self-Attention）的机制： 详细解析 Q（查询）、K（键）、V（值）矩阵的计算过程，以及 Scaled Dot-Product Attention 的数学公式。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 理解多头机制如何允许模型从不同表示子空间捕获信息。 Transformer 编码器与解码器结构： 探讨其如何摆脱 RNN 依赖，实现高度并行训练，并为后续的预训练大模型奠定基础。 第三部分：前沿应用与未来展望——从生成模型到可信赖AI 技术的发展永无止境。本部分将目光投向当前最热门、最具挑战性的研究方向，并探讨深度学习的伦理与未来。 第七章：生成模型的艺术——对抗与扩散 生成式AI正以前所未有的速度改变内容创作领域。 生成对抗网络（GANs）： 深入剖析生成器与判别器之间的“极小极大博弈”，探讨 WGAN 等改进版本如何解决训练不稳定的问题。 变分自编码器（VAEs）： 从概率图模型的角度理解 VAEs，及其在潜在空间连续性和可解释性方面的优势。 扩散模型（Diffusion Models）： 详细解释前向加噪过程与反向去噪过程，剖析 DALL-E 2、Stable Diffusion 等模型成功的核心技术。 第八章：预训练大模型的崛起与微调策略 BERT、GPT 系列等预训练模型已成为通用人工智能的基础设施。 大规模预训练的范式： 理解掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练目标如何赋予模型强大的通用知识。 高效微调（Fine-Tuning）技术： 探讨参数高效微调（PEFT）技术，如 LoRA、Prefix-Tuning，如何在有限资源下定制巨型模型。 指令遵循与人类反馈强化学习（RLHF）： 解析 RLHF 如何将人类偏好注入到语言模型中，以实现更安全、更符合预期的输出。 第九章：可信赖的深度学习——鲁棒性、可解释性与公平性 随着深度学习系统渗透到关键决策领域，确保其可靠性变得至关重要。 对抗性攻击与防御： 分析 FGSM、PGD 等典型攻击手段，并介绍对抗性训练等防御策略的有效性。 模型可解释性（XAI）： 探讨 LIME、SHAP 等局部解释方法的原理，以及注意力热力图在理解模型决策中的作用。 偏见与公平性： 识别数据集中存在的潜在偏差，并介绍如再平衡、后处理等技术在缓解模型公平性问题上的实践。 结语：构建你自己的智能系统 《深度学习：原理、实践与前沿》的最终目标，是赋予读者独立思考和创新应用的能力。本书不仅提供了理论的深度，更强调了工程实践的严谨性。我们希望，在读完本书后，您不仅能熟练地运用 TensorFlow 或 PyTorch 库，更能洞察其底层机制，理解不同模型选择背后的权衡，从而自信地面对下一代人工智能的挑战。 面向读者： 具备基础微积分、线性代数和概率论知识的计算机科学、电子工程、数据科学专业学生、研究人员，以及希望系统性掌握深度学习核心技术的工程师和技术爱好者。 ---
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