数据融合技术与船舶自动化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:孟宪尧

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787563216598

丛书系列:

图书标签:

• 数据融合
• 船舶自动化
• 传感器融合
• 信息融合
• 导航
• 控制系统
• 智能船舶
• 自动驾驶
• 海事工程
• 数据分析

图书简介：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 书名：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 作者：[此处可填写作者姓名或机构名称] 出版社：[此处可填写出版社名称] 出版年份：[此处可填写出版年份] --- 内容提要 本书是一本专注于深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域最新进展和实践应用的专业著作。随着人工智能技术的飞速发展，以循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及近年来占据主导地位的Transformer架构为代表的深度学习模型，已经彻底革新了我们处理和理解人类语言的方式。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，系统梳理从基础理论到尖端模型的演进历程，并详述这些技术在实际NLP任务中的部署与优化策略。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，覆盖了从基础的词向量表示到复杂的跨语言理解和生成任务。它不仅关注理论模型的数学基础和计算机制，更强调实际案例分析和代码实现指导，确保读者能够将所学知识迅速转化为解决实际问题的能力。 第一部分：NLP与深度学习基础回顾 本部分首先回顾了自然语言处理的基本概念、挑战与发展脉络，为深度学习的应用奠定理论基础。 1.1 语言的计算表示：从符号到向量 详细探讨了词语和文本的数字化表示方法，包括传统的TF-IDF、词袋模型（BoW）到现代的分布式表示。重点剖析了Word2Vec (Skip-gram与CBOW)、GloVe等经典静态词向量模型的原理、训练过程及其局限性。讨论了如何评估词向量的质量及其在下游任务中的性能影响。 1.2 深度学习基石：神经网络基础 深入浅出地介绍了前馈神经网络（FNN）的结构、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择与影响。随后，重点阐述了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在参数优化中的核心作用。讨论了正则化技术（如Dropout）和优化器（如SGD、Adam、RMSProp）在深度学习训练中的关键作用，为理解复杂模型奠定基础。 1.3 序列建模的挑战与RNN的引入 针对自然语言数据的序列特性，本书详细介绍了循环神经网络（RNN）的基本结构，解释了其在处理时间序列数据上的优势。然而，也清晰地指出了标准RNN在梯度消失/爆炸问题上面临的严峻挑战，这为引入更先进的结构做了铺垫。 第二部分：核心深度模型架构与技术 本部分是本书的核心，系统地介绍了当前NLP领域最成功和最具影响力的深度学习模型架构。 2.1 解决长期依赖：LSTM与GRU 全面解析了长短期记忆网络（LSTM）的内部结构，包括输入门、遗忘门和输出门的工作机制，解释了“门控单元”如何有效控制信息流，从而捕获长距离依赖关系。同时，也对比分析了门控循环单元（GRU）的简化结构及其在特定场景下的计算效率优势。 2.2 捕捉局部特征：卷积神经网络在文本中的应用 虽然CNN主要用于图像处理，但本书探讨了其在文本分析中的独特应用，如利用不同尺度的卷积核提取n-gram特征，特别是在文本分类和情感分析中的有效性。对比了CNN与RNN在特征提取侧重点上的差异。 2.3 突破性进展：注意力机制与Transformer 这是本书最详尽的部分之一。首先介绍了注意力机制（Attention Mechanism）的引入动机，阐明了它如何使模型能够动态地关注输入序列中的关键部分。在此基础上，深入剖析了Transformer架构的全部组件： 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的并行计算原理及其在编码器和解码器中的作用。 位置编码（Positional Encoding）如何弥补Transformer缺乏序列感知的缺陷。 前馈网络（Feed-Forward Network）和残差连接（Residual Connections）的实现细节。 第三部分：预训练模型与迁移学习 本书紧跟学术前沿，详尽介绍了基于Transformer的预训练语言模型及其在迁移学习范式下的巨大成功。 3.1 经典预训练模型剖析 详细分析了BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 家族模型，包括其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务。对比了GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列模型在单向生成任务上的强大能力。讨论了RoBERTa、ALBERT、XLNet等改进模型的创新点和性能提升。 3.2 模型的微调与应用策略 系统阐述了如何将预训练模型有效地应用于各种下游任务，如序列标注（命名实体识别）、文本蕴含判断、问答系统（QA）和文本摘要等。重点讲解了提示工程（Prompt Engineering）的基础概念及其在零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习中的应用潜力。 3.3 大型语言模型（LLMs）的扩展与挑战 探讨了模型规模的指数级增长对NLP带来的影响，初步介绍了超大规模参数模型（如GPT-3/4的理论基础）。讨论了在更大模型背景下面临的计算资源限制、推理延迟、以及伦理和偏见问题。 第四部分：高级NLP应用与前沿研究方向 本部分拓展到更复杂、更具挑战性的NLP应用场景。 4.1 机器翻译的演进：神经机器翻译（NMT） 从早期的基于统计的方法过渡到基于序列到序列（Seq2Seq）模型的NMT。详细分析了Encoder-Decoder结构在英译中等任务中的实现，并结合注意力机制阐述了如何提高翻译的流畅性和准确性。 4.2 文本生成与摘要技术 探讨了如何利用解码器架构（如GPT或Transformer的Decoder部分）进行高质量的文本生成，包括故事创作、代码生成和对话系统。深入研究了抽取式摘要和生成式摘要的技术路线，重点分析了评价指标（如ROUGE分数）的局限性。 4.3 知识图谱与文本的融合 介绍了深度学习模型如何用于知识抽取（关系抽取、事件抽取）并将非结构化文本转化为结构化知识图谱。讨论了如何利用图神经网络（GNN）增强语言模型的知识推理能力。 4.4 模型可解释性与鲁棒性 随着模型复杂性的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章介绍了LIME、SHAP等工具在解释文本分类决策中的应用。同时，探讨了对抗性攻击对NLP模型的威胁，以及提升模型鲁棒性的防御策略。 目标读者 本书适合计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望从传统方法转向深度学习范式的NLP工程师、数据科学家和研究人员。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论和基础编程能力。 本书特色 理论深度与实践广度并重： 不仅解释“是什么”，更深入探讨“为什么”和“如何做”。 聚焦最新进展： 深度覆盖Transformer和LLM时代的核心技术。 代码示例辅助： 穿插关键算法的伪代码和主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的应用指导，便于读者动手实践。

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我是一位计算机科学专业的学生，对工业物联网和边缘计算非常感兴趣。偶然翻到这本书，发现它提供了一个非常独特的应用场景——船舶。这本书让我看到了理论知识在特定、高风险环境下的落地价值。书中关于实时决策支持系统构建的部分，尤其吸引我。它详细描述了如何利用融合后的数据流来预测潜在的碰撞风险或设备故障，并通过自动化控制回路进行干预。虽然我对船舶动力学不太熟悉，但作者清晰的逻辑架构和模块化的讲解方式，让我能够轻松地理解数据流动的整个生命周期，从采集到决策再到执行，这个过程的精妙设计令人赞叹。

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这本书的叙事风格非常引人入胜，它没有采用那种冷冰冰的学术腔调，而是像一位经验丰富的导师在娓娓道来。作者似乎非常了解读者在学习过程中的困惑点，总能在关键时刻提供深入的解释或历史背景。例如，书中对早期船舶自动控制系统与现代融合技术演变历程的梳理，让我看到了技术的迭代与进步。这使得我对数据融合的价值不仅仅停留在技术层面，更能体会到它对保障航行安全、提升运营效率的深远意义。读完整本书，我感觉自己不仅获取了一套技术知识体系，更获得了一种面向未来复杂系统的解决问题的思维模式。

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作为一名资深海事工程师，我一直在寻找一本能够桥接传统船舶工程与尖端信息技术的参考书。这本书在这方面做得非常出色。它没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重实际操作层面的挑战与解决方案。书中对传感器网络的设计、数据延迟与同步问题的处理，以及在恶劣海况下信息鲁棒性的保持，都有着详尽的论述。我特别欣赏作者在探讨船舶自动化升级路径时的务实态度，提出了许多兼顾经济性和技术可行性的建议。这对于我们这些正在进行老旧船舶数字化改造的专业人士来说，无疑是一份宝贵的行动指南。它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么办”。

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这本关于数据融合和船舶自动化的书真是让我大开眼界。我一直对智能航运和信息集成技术抱有浓厚的兴趣，而这本书恰好满足了我的好奇心。它深入浅出地探讨了如何将来自不同传感器、系统和信息源的数据进行有效整合，以提供一个更全面、更准确的船舶运行态势感知。特别是书中对于多源异构数据处理的策略分析，让我对现代船舶导航和控制系统的复杂性有了更深刻的理解。作者在阐述理论模型时，不仅引用了扎实的数学基础，更结合了实际的工程应用案例，使得原本抽象的技术概念变得具体而易于消化。读完后，我感觉自己在理解未来智能船舶的“大脑”是如何运作方面，迈出了坚实的一步。

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这本书的排版和图表质量令人印象深刻。在阅读技术文献时，清晰的视觉辅助是至关重要的，而这本书在这方面做得非常到位。那些关于状态估计、不确定性量化和融合算法对比的图示，都极大地帮助我理解了不同方法的性能差异。我发现自己经常在不同章节间来回翻阅，对照着图表来巩固对算法的理解。而且，书中对行业标准的引用也非常及时和准确，这对于希望将研究成果转化为实际产品的人来说，提供了重要的参考框架。它不是一本枯燥的教科书，更像是一本精心制作的工程手册，实用性和学术性达到了一个很好的平衡点。

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