Advances in Virus Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press Inc

作者:Maramorosch, Karl (EDT)/ Shatkin, Aaron J. (EDT)

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2007-1

价格:$ 193.23

装帧:精装

isbn号码:9780123737120

丛书系列:

图书标签:

• 病毒学
• 病毒研究
• 病毒感染
• 病毒致病机制
• 免疫学
• 分子生物学
• 医学
• 生物学
• 公共卫生
• 新兴病毒

深度学习与计算机视觉的未来图景：从理论基石到前沿应用 一、 理论基础的革新与深化 本书旨在全面梳理和深入探讨当代计算机视觉领域中，以深度学习为核心驱动力的理论框架、模型架构的最新进展以及其背后的数学机理。我们摒弃了对基础概念的重复叙述，而是将重点聚焦于那些正在重塑领域边界的前沿理论。 1.1 神经结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）的范式转移： 传统的深度学习模型设计依赖于专家经验与试错，效率低下且结果不具有普遍性。本书详述了以强化学习（RL）、进化算法（EA）和基于梯度的优化方法（如DARTS）为代表的NAS技术如何实现模型架构的自动化发现。我们将深入剖析超网（Supernet）的构建策略、搜索空间的设计原则，以及如何通过代理任务（Proxy Task）加速搜索过程。重点讨论了如何平衡搜索效率与模型性能，特别是在资源受限环境下的高效NAS策略，如一次性NAS（One-Shot NAS）的收敛性分析与泛化能力的提升。 1.2 自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的表征学习新纪元： SSL已成为解决大规模未标注数据困境的关键。本书系统阐述了当前主流的对比学习框架（如SimCLR、MoCo）中的关键创新点，包括负样本的有效构造、动量编码器的作用机制，以及温度参数对表征空间分布的影响。此外，我们详细探讨了非对比学习方法，如掩码图像建模（Masked Image Modeling，MIM，如MAE），其在处理高分辨率图像时的计算优势与信息恢复机制。理论部分将深入探讨信息瓶颈原理在SSL中的应用，以及如何从信息论的角度量化学习到的表征的有效性。 1.3 几何深度学习与拓扑数据分析的融合： 随着对复杂数据结构理解需求的增加，本书引入了对几何深度学习的探讨。这包括图神经网络（GNN）在非欧几里得空间上的运算基础，如谱图理论与空间域操作的对比。特别关注流形学习、测地线距离在三维重建和点云处理中的应用。我们还将探讨拓扑数据分析（TDA）如何通过持久同调等工具，捕捉数据在高维空间中的全局拓扑特征，并将其融入到深度模型的损失函数或正则化项中，以增强模型对结构变化的鲁棒性。 二、 前沿模型与高效计算 本章节聚焦于超越标准卷积网络（CNN）和传统Transformer架构的创新模型设计，以及面向实际部署的高效化技术。 2.1 视觉Transformer（ViT）的演进与局限性克服： Transformer结构在视觉任务中的统治地位愈发显著。本书剖析了标准ViT在处理高分辨率图像时的二次复杂度瓶颈，并详细介绍了多尺度Transformer（如Swin Transformer）如何通过分层设计和窗口注意力机制，有效降低计算成本，同时保持捕获多尺度上下文信息的能力。此外，我们讨论了注意力机制的稀疏化与线性化处理策略（如Performer、Linformer），旨在将二次复杂度降至线性复杂度，以适应超长序列和高分辨率输入。 2.2 生成模型的深度探索：扩散模型（Diffusion Models）的机制与控制： 生成模型领域正经历由生成对抗网络（GAN）向扩散模型的范式转变。本书深入解析了前向加噪过程（Forward Diffusion Process）和反向去噪过程（Reverse Diffusion Process）的数学基础，特别是噪声调度策略（Noise Schedule）对生成质量和收敛速度的影响。更重要的是，我们详细介绍了如何通过条件信息（如文本提示、语义分割图）精确控制扩散过程，实现高质量、高保真度的图像合成、视频生成及3D内容创建。我们将探讨其在反问题求解（如超分辨率、去噪）中的潜力。 2.3 模型压缩与边缘部署的尖端技术： 随着模型规模的爆炸式增长，模型轻量化成为核心挑战。本书涵盖了从结构化到非结构化的剪枝技术，包括基于敏感度的剪枝、迭代式剪枝与重训练（Iterative Pruning and Retraining）。在量化方面，我们不仅讨论了后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），还深入研究了低比特（如二值化、三值化）网络在维持性能方面的挑战与突破，特别是如何设计鲁棒的激活函数和权重初始化方案来应对精度损失。 三、 跨模态与具身智能的应用前沿 计算机视觉不再孤立存在，其正在与自然语言处理、机器人控制等领域深度融合，催生出更具感知和决策能力的智能系统。 3.1 视觉与语言的深度对齐：统一表征空间构建： 本书探讨了如何训练出能够有效对齐图像和文本信息的模型，如CLIP架构的扩展。我们侧重于跨模态检索、视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）中的多模态融合策略。讨论了对齐过程中，如何利用对比损失和知识蒸馏技术，在保持单模态性能的同时，最大化跨模态信息的互信息量。特别关注了具身视觉语言模型（Embodied VLM）在模拟环境和真实机器人中执行复杂指令的能力。 3.2 3D视觉重建与神经辐射场（NeRF）的革命： 本书将神经辐射场（NeRF）视为三维场景表示的革命性进展。我们详细分析了基础NeRF模型中MLP的结构、位置编码（Positional Encoding）的作用，以及渲染过程中的体渲染方程。重点在于探讨NeRF的快速化、可编辑性与动态场景处理。这包括了即时渲染技术（Instant-NGP）、可微分光线追踪（Differentiable Ray Tracing）的应用，以及如何将语义信息融入神经场表示，实现场景的语义编辑和材质操控。 3.3 具身智能与强化学习中的视觉感知： 在机器人与自动驾驶领域，视觉系统是决策的核心。本书探讨了如何将高层次的视觉特征（如语义分割、深度估计）有效转化为低层次的控制信号。我们关注于领域随机化（Domain Randomization）在仿真到现实（Sim-to-Real）迁移中的作用，以及如何使用基于模型的强化学习（MBRL）方法，让智能体通过预测视觉状态变化来规划动作序列，从而提高复杂任务的成功率和泛化能力。 结论： 本书为读者提供了一个深入且高度前沿的视角，揭示了驱动当前计算机视觉领域变革的核心技术与未来发展方向，强调理论深度与工程实现的紧密结合。

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