Antisepsis, Disinfection, and Sterilization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Amer Society for Microbiology

作者:McDonnell, Gerald

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 135.54

装帧:HRD

isbn号码:9781555813925

丛书系列:

图书标签:

• Antisepsis
• Disinfection
• Sterilization
• Microbiology
• Infection Control
• Healthcare
• Medical
• Hygiene
• Public Health
• Hospital Epidemiology

深度学习在计算机视觉中的前沿探索 本书聚焦于当前计算机视觉领域最激动人心的前沿技术——深度学习，旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系。我们不探讨医学微生物学、医院感染控制或物理化学消毒方法，而是将全部篇幅奉献给解析和应用复杂神经网络模型在图像识别、目标检测、语义分割以及新兴生成模型中的革命性影响。 第一部分：深度学习基础与视觉任务的重塑 本部分将奠定读者理解现代计算机视觉的理论基石。我们首先回顾人工神经网络的基本结构，随后迅速过渡到深度卷积神经网络（CNNs）的精髓。内容涵盖经典架构的演进，从 LeNet、AlexNet 到 VGG、ResNet 和 Inception 系列，重点剖析残差连接、批归一化（Batch Normalization）等关键创新如何解决了深层网络训练中的梯度消失和模型退化问题。 卷积核的几何学与特征提取层次： 详细分析卷积操作在不同层次上捕获的特征类型——从边缘、纹理到高级语义概念。 优化算法与正则化策略： 深入探讨 SGD 及其变体（Adam, RMSProp）在视觉任务中的表现差异，以及 Dropout、数据增强（如 Mixup, CutMix）等如何提高模型的泛化能力。 度量学习与表示学习： 讨论如何设计损失函数（如 Triplet Loss, Contrastive Loss）以学习更具判别性的特征嵌入，这对于 Few-Shot Learning 至关重要。 第二部分：核心视觉任务的深度模型架构 本部分将系统地介绍深度学习如何彻底改变了计算机视觉的三大核心任务：图像分类、目标检测和语义分割。 2.1 图像分类的精细化 除了标准分类任务，我们还将重点探讨可解释性。介绍 Grad-CAM、Class Activation Mapping (CAM) 等技术，它们使我们能够“看穿”黑箱模型，理解网络做出决策的依据，这对于建立对AI系统的信任至关重要。 2.2 目标检测的实时革命 从早期的双阶段检测器（R-CNN 家族，如 Faster R-CNN）到如今占据主导地位的单阶段检测器（YOLO 系列，SSD），本书将剖析其设计哲学的转变：速度与精度的权衡。 Anchor 机制的演进： 探讨 Anchor-free 方法（如 CornerNet, CenterNet）如何简化流程并提升小目标检测的性能。 Transformer 在检测中的应用： 详述 DETR（Detection Transformer）如何利用自注意力机制完全摒弃 NMS（非极大值抑制）和 Anchor 预设，标志着检测范式的一次重大转向。 2.3 像素级理解：语义与实例分割 本部分细致阐述像素分类的挑战。 语义分割（Semantic Segmentation）： 深入解析 U-Net 结构在医学图像分割中的起源和推广，以及 DeepLab 系列如何通过空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）来捕获多尺度信息。 实例分割（Instance Segmentation）： 重点讲解 Mask R-CNN 如何在目标检测的基础上，并行地预测高质量的像素级掩模，并对比其与后续的基于 Transformer 的分割方法。 第三部分：生成模型与视觉数据的创造 本书的第三部分将目光投向最具创造性的领域——生成模型，展示深度学习如何从分析现有数据转向创造新数据。 3.1 生成对抗网络（GANs）的深度解析 全面覆盖 GANs 的理论框架，包括 Minimax 游戏、Wassserstein 距离（WGAN）及其改进。我们将详细分析用于图像合成的经典模型： 高分辨率图像合成： PGGAN（Progressive Growing of GANs）和 StyleGAN 家族，探讨如何通过解耦潜在空间（Latent Space）实现对生成图像的精确、高保真度控制（如人脸属性编辑）。 条件生成： Pix2Pix 和 CycleGAN 在图像到图像翻译任务中的关键作用，以及它们在非成对数据训练中的巧妙设计。 3.2 扩散模型（Diffusion Models）的崛起 扩散模型是当前生成领域最前沿的技术。本书将清晰阐述其前向扩散（加噪过程）和反向去噪过程（学习噪声的估计）。 DDPM 与 DDIM： 详细解释这些模型如何通过迭代地从高斯噪声中恢复清晰图像，并分析其在图像质量和采样速度上的优势。 文本到图像生成： 重点介绍结合了大型语言模型（如 CLIP）的 CLIP-Guided Diffusion 模型，展示如何通过文本提示来精确控制生成内容的风格和语义。 第四部分：前沿应用与跨模态学习 本部分探索深度学习视觉模型在特定复杂应用场景中的部署，以及模型如何开始理解超越纯图像信息的“世界知识”。 三维视觉（3D Vision）： 介绍点云处理网络（PointNet/PointNet++），以及如何利用深度学习进行 NeRF（Neural Radiance Fields）建模，实现基于图像集的场景新视角合成。 视频理解： 区分 2D 卷积与 3D 卷积在处理时空信息上的差异，探讨 LSTM/Transformer 在动作识别和视频预测中的集成应用。 多模态融合： 深入研究 CLIP 和 ALIGN 等模型，它们如何通过对比学习将图像特征与文本描述对齐，从而实现零样本学习（Zero-Shot Learning）和强大的跨模态检索能力。 总结： 本书的每一个章节都致力于揭示深度学习在视觉理解和生成领域的最新进展。它假设读者具备一定的线性代数和编程基础，目标是提供一个既具学术深度又紧密贴合工业实践的蓝图，为研究人员和工程师提供通往下一代智能视觉系统的关键知识路径。全书不涉及任何关于病原体、消毒剂化学反应或微生物控制的专业内容。

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