具体描述
好的，以下是为您的图书《计算机专业英语》撰写的一份详细图书简介，该简介旨在突出其他技术领域书籍的特色，与《计算机专业英语》的内容形成对比，但完全不提及《计算机专业英语》本身。 --- 书籍简介：深入探索人工智能前沿与实践 《深度学习模型优化与前沿算法：从理论到工业级应用》 【书籍定位】 本书旨在为具备一定机器学习基础的研究人员、算法工程师和高级开发者提供一套系统化、前沿且极具实战价值的深度学习模型优化策略和最新算法解析。不同于侧重基础概念或特定应用场景的入门读物，本书专注于解决当前AI领域中最具挑战性的实际问题：如何高效、稳定地部署和迭代复杂的大型神经网络。 【核心内容模块】 第一部分：计算效率与模型压缩的艺术 (Computational Efficiency and Model Compression) 本部分深入探讨了在资源受限环境下（如移动设备、边缘计算平台）提升模型运行效率的核心技术。 1. 量化技术精要： 详细剖析了从训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）到量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的完整流程。重点对比了INT8、INT4以及混合精度训练的适用场景、精度损失控制方法，并提供了针对卷积网络（CNN）和Transformer架构的定制化量化脚本示例。 2. 模型剪枝的策略选择： 不仅介绍结构化剪枝和非结构化剪枝的基础，更侧重于动态稀疏化技术的应用，探讨如何通过迭代式稀疏训练（Iterative Magnitude Pruning, IMP）来发现最优稀疏结构，同时平衡计算延迟与内存占用。 3. 知识蒸馏的进阶应用： 阐述了如何利用更大型、更复杂的教师模型（Teacher Model）来指导轻量级学生模型（Student Model）的学习。内容涵盖了特征层级蒸馏、注意力权重对齐等高级蒸馏方法，确保学生模型在缩小规模的同时，最大化地继承教师模型的泛化能力。 第二部分：大规模模型训练的稳定性与可复现性 (Stability and Reproducibility in Large-Scale Training) 随着模型参数量突破百亿甚至千亿级别，训练过程中的数值稳定性和结果可复现性成为至关重要的工程难题。 1. 优化器的高级调试： 深入分析了AdamW、LAMB等针对大规模分布式训练优化的新型优化器，并详细讲解了学习率调度策略（如余弦退火、线性预热）在超大批量（Large Batch Size）训练中的关键作用，特别是如何避免训练发散。 2. 分布式训练的性能瓶颈分析： 详细解析了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）以及流水线并行（Pipeline Parallelism）的原理与实现，重点关注跨节点通信开销的优化。内容覆盖All-Reduce算法的底层实现优化，以及ZeRO优化器在内存卸载方面的最新进展。 3. 混合精度训练的陷阱与对策： 剖析了使用FP16/BF16进行训练时可能出现的梯度下溢或上溢问题，并提供了利用损失缩放（Loss Scaling）进行动态调节的精确操作指南。 第三部分：面向Transformer架构的最新进展与高效部署 (State-of-the-Art Transformers and Efficient Deployment) Transformer模型已成为自然语言处理和视觉领域的主流，本部分聚焦于如何对其进行高效定制和部署。 1. 高效Transformer变体解析： 系统梳理了从Reformer、Linformer到Performer等一系列旨在解决自注意力机制$O(N^2)$复杂度的线性化注意力模型。详细分析了不同变体在序列长度、计算复杂度与实际性能之间的权衡。 2. 长文本处理与上下文管理： 探讨了针对超长序列输入的内存优化技术，如基于滑动窗口的局部注意力机制。此外，书中还介绍了如何利用Prompt Tuning和LoRA（Low-Rank Adaptation）等参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术，以极小的额外参数量适应多样化的下游任务。 3. 模型部署的运行时优化： 涵盖了将训练好的模型转换为高效推理图的流程，包括算子融合（Operator Fusion）、内存布局优化等。书中提供了TensorRT、OpenVINO等主流推理引擎的配置与性能调优实战案例，确保模型在生产环境中的低延迟表现。 【本书特色】 高度实战导向： 书中每一个关键技术点都配有经过实战验证的代码片段和性能对比数据，读者可直接应用于自己的工程项目。 前沿性： 内容紧跟近两年的顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR）中关于模型效率和可扩展性的最新研究成果。 深度解析： 不停留在API调用层面，而是深入探究算法背后的数学原理和工程实现细节。 【目标读者】 希望掌握深度学习模型生产化部署流程的资深软件工程师。 从事模型压缩、加速及异构计算优化的AI研究人员。 对大型预训练模型微调与推理优化有深入需求的开发团队。 --- 《现代电力系统分析与控制：智能电网下的稳健性设计》 【书籍定位】 本书是电力系统工程领域的一部综合性专著，重点关注在可再生能源大规模接入和数字化转型的背景下，现代电力系统所面临的动态稳定性和运行控制挑战。它超越了传统的潮流计算和暂态分析，着力于构建面向未来的、高渗透率新能源接入环境下的系统韧性框架。 【核心内容模块】 第一部分：新能源接入下的电力系统拓扑与建模 (Modeling and Topology under High RES Penetration) 本部分详尽阐述了风电、光伏等分布式电源（DERs）对传统电力系统元件特性的颠覆性影响，并建立了适用于高级仿真的精确模型。 1. 先进发电机建模： 详细分析了并网型（Grid-Following）和电网形成型（Grid-Forming）逆变器在不同运行模式下的动态特性。重点对比了不同控制策略（如虚拟同步机VSM、下垂控制）对系统惯量和阻尼特性的影响。 2. 柔性直流输电（HVDC）的协调控制： 深入研究了多端柔性直流系统在故障穿越和次同步振荡抑制中的作用。内容包括先进的电流/电压源切换策略以及其在黑启动过程中的应用。 3. 配电网的自愈与拓扑重构： 探讨了基于网络拓扑重构算法（如基于图论的连通性分析）的配电网故障隔离与电源重配置技术，以最小化停电范围和恢复时间。 第二部分：电力系统动态稳定性与控制理论 (Dynamic Stability and Control Theory) 该部分聚焦于非线性系统的分析工具，用于评估和增强系统抵抗外部扰动的能力。 1. 小扰动稳定性的李雅普诺夫方法： 运用局部化和全局化的李雅普诺夫函数方法，对包含大量电力电子接口的复杂系统进行稳定裕度分析，并给出了参数选择的指导原则。 2. 暂态稳定性的时间序列分析： 重点讲解了奇异序列分析（Singular Arc Analysis）在评估同步发电机切除或大规模风电场脱网等极端事件下的系统极限角度。 3. 先进阻尼与振荡抑制技术： 详细介绍了安装在关键节点上的功率振荡阻尼器（POD）和动态无功补偿系统（STATCOM）的控制参数整定方法，以有效抑制低频和高频机电暂态振荡。 第三部分：智能电网中的优化调度与安全评估 (Optimal Scheduling and Security Assessment in Smart Grids) 本部分将先进的优化理论与实时运行需求相结合，实现电网经济、安全与绿色的统一调度。 1. 多时间尺度优化调度： 结合滚动时域模拟（Rolling Horizon Simulation），构建考虑了新能源出力不确定性的短期（日前/实时）与超短期（分钟级）优化调度模型，解决机组组合与潮流优化的一体化问题。 2. 基于概率安全约束的规划： 引入机会约束规划（Chance-Constrained Programming）来量化不确定性对系统安全的影响，确保在特定置信水平下满足潮流和电压安全约束。 3. 网络化安全态势感知（Situational Awareness）： 阐述了如何利用广域测量系统（WAMS）的PMU数据，结合状态估计技术，实现对系统关键节点的实时敏感度分析和故障前兆的早期预警。 【本书特色】 跨学科融合： 融合了非线性控制理论、优化算法与电力电子技术，为系统工程师提供全面的分析工具箱。 聚焦工程实际： 案例分析均基于国家电网或区域电网的实际运行数据和标准，模型参数贴近工程规范。 前瞻性视角： 深入探讨了对电网稳定性影响日益增大的网络安全（Cybersecurity）对运行控制系统的潜在威胁及防御机制。 【目标读者】 电力系统规划、设计与运行维护部门的工程师。 从事智能电网、高比例新能源接入技术研究的高校师生。 高级电力系统仿真软件（如PSSE, PSS/E, DIgSILENT PowerFactory）的高级用户。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有