Human Factors of Remotely Operated Vehicles pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Cooke, Nancy J. (EDT)/ Pringle, Heather L. (EDT)/ Pedersen, Harry K. (EDT)/ Connor, Olena (EDT)

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2006-2

价格:$ 126.50

装帧:HRD

isbn号码:9780762312474

丛书系列:

图书标签:

人机工程学
遥控车辆
远程操作
人机交互
安全
认知负荷
界面设计
自动化
海洋工程
机器人学

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具体描述

The commonly used terms, 'unmanned' or 'uninhabited,' are misleading in the context of remotely operated vehicles. In the case of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), there are many people involved on the ground ranging from those operating the vehicle from a ground control station, to the people coordinating multiple UAVs in an air operations or air traffic control center. The complexity of remote vehicle operations is also often underestimated and seen as a simple navigation task, neglecting the more complex functions associated with remote camera operations, data gathering, and even weapons activity. In addition, trends in the military and civilian sectors involving reduced staffing, increased number of vehicles to control, and integration with other operations are associated with critical human factors issues.For example, the integration of UAVs with manned aircraft in the national airspace poses numerous human factors challenges. In summary, though these vehicles may be unmanned they are not unoperated, unsupervised, or uncontrolled. The role of the human in these systems is critical and raises a number of human factors research and design issues ranging from multiple vehicle control and adaptive automation to spatial disorientation and synthetic vision. The purpose of this book is to highlight the pressing human factor issues associated with remotely operated vehicles and to showcase some of the state of the art human-oriented research and design that speaks to these issues. In this book the human components of the 'unmanned' system take center stage compared to the vehicle technology that often captures immediate attention.

好的，下面是为您构思的一份图书简介，该书名为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》，内容完全独立于您提到的《Human Factors of Remotely Operated Vehicles》。 --- 图书简介：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》引言：智能时代的语言重塑在信息爆炸的数字时代，文本和语音数据以前所未有的速度积累。如何从海量、非结构化的语言数据中提取知识、理解语义、并实现高效的人机交互，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。传统的自然语言处理（NLP）方法，依赖于手工特征工程和浅层模型，在处理语言的复杂性、歧义性以及上下文依赖性时显得力不从心。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》正是在这一背景下应运而生。它聚焦于当前最尖端、最具颠覆性的技术范式——深度学习——如何彻底革新和驱动现代NLP系统的发展。本书不仅深入剖析了支撑这一变革的底层理论框架，更详尽地展示了如何将这些复杂的神经网络结构应用于解决现实世界中的复杂语言难题。本书面向具备一定概率论、线性代数和基础机器学习知识的读者，包括计算机科学专业的学生、NLP研究人员、以及致力于构建下一代智能系统的工程师和数据科学家。它旨在提供一个从理论到实践的完整路线图，使读者能够熟练掌握并运用最先进的深度学习技术来构建高性能的NLP解决方案。 --- 第一部分：深度学习基础与词汇表征的革命本部分为读者奠定理解现代NLP的基础，重点阐述深度学习模型如何有效地将语言“数字化”并进行高效计算。第1章：神经网络基础回顾与序列建模的挑战本章首先快速回顾了多层感知机（MLP）、反向传播算法和优化器（如Adam、RMSProp）的核心机制。随后，深入探讨了传统NLP模型（如HMM、CRF）在处理长期依赖和上下文信息方面的局限性，为引入深度学习模型制造铺垫。第2章：从统计到嵌入：词向量的演进词汇表征是深度NLP的基石。本章详细介绍了从One-Hot编码到分布式表示的飞跃。重点解析了Word2Vec（Skip-gram与CBOW模型）的原理，以及GloVe模型如何融合全局矩阵分解的思想。此外，我们还讨论了负采样（Negative Sampling）等高效训练技巧，确保读者理解如何生成高质量的静态词向量。第3章：上下文依赖的捕获：循环神经网络（RNN）的结构与局限循环神经网络是第一个成功捕捉序列依赖性的深度学习架构。本章详细剖析了标准RNN的结构，以及它在梯度消失和梯度爆炸问题上面临的实际困境。我们着重分析了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是“遗忘门”、“输入门”和“输出门”在控制信息流中的关键作用，这使得模型能够有效记忆和遗忘信息。 --- 第二部分：序列到序列模型与注意力机制的崛起随着任务复杂度的增加，研究人员开始关注如何让模型处理任意长度的输入并生成任意长度的输出。本部分聚焦于Seq2Seq架构及其关键的增强技术。第4章：序列到序列（Seq2Seq）框架及其在机器翻译中的应用本章详细讲解了Seq2Seq模型的Encoder-Decoder结构。我们探讨了如何使用LSTM或GRU作为编码器来压缩源语言信息，以及如何使用解码器逐步生成目标序列。特别关注了“上下文向量”的概念，并分析了该向量在处理长句子时信息瓶颈的形成。第5章：注意力机制：解锁长程依赖的钥匙注意力机制是现代NLP的里程碑式创新。本章深入解释了注意力（Attention）如何允许解码器在生成每个输出词时，动态地“聚焦”到输入序列中最相关的部分。我们详细推导了加性注意力（Bahdanau Style）和乘性注意力（Luong Style）的计算过程，并展示了如何通过可视化注意力权重来解释模型的决策过程。第6章：深度前馈网络在NLP中的应用虽然RNN和Attention是主流，但深度前馈网络（如卷积神经网络CNN）在某些特定NLP任务中依然展现出强大的能力，例如文本分类和特征提取。本章探讨了如何使用不同大小的卷积核来捕获不同粒度的N-gram特征，并结合池化层构建高效的文本表示模型。 --- 第三部分：Transformer架构与预训练模型的范式转移本部分是全书的核心，涵盖了当前NLP领域最前沿的Transformer架构及其催生的革命性预训练语言模型。第7章：告别循环：全注意力机制的Transformer模型 Transformer模型完全摒弃了RNN结构，完全依赖于自注意力（Self-Attention）机制。本章深入剖析了Transformer的Encoder和Decoder堆栈。我们将详细解析多头注意力（Multi-Head Attention）的原理，以及它如何允许模型在不同的表示子空间中关注信息。此外，对前馈网络层、残差连接和层归一化（Layer Normalization）的精确计算过程进行阐述。第8章：位置编码与序列的顺序信息重构由于Transformer缺乏内在的序列处理机制，本章着重讨论了如何通过位置编码（Positional Encoding）为模型注入位置信息。我们将对比绝对位置编码和相对位置编码的优劣，以及它们如何确保模型在并行计算的同时不丢失语序概念。第9章：预训练语言模型（PLM）的兴起：从ELMo到BERT 本章探讨了“预训练+微调”范式如何成为NLP的主导模式。 ELMo：分析了双向LSTM如何用于生成上下文相关的词嵌入。 GPT系列：讲解了单向（自回归）模型在文本生成中的能力。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：重点解析了BERT使用的两大关键预训练任务——掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），及其如何实现真正的双向上下文理解。第10章：更深、更广：面向特定任务的PLM微调与衍生模型本章拓展了对先进PLM的理解。我们将讨论RoBERTa、XLNet等模型如何通过优化预训练目标（如移除NSP或采用排列语言模型）来提升性能。此外，我们还将详细指导读者如何针对情感分析、命名实体识别（NER）、问答系统（QA）等下游任务，高效地设计和执行微调策略。 --- 第四部分：高级应用与未来展望本部分将理论知识应用于复杂的实际场景，并探讨NLP技术的伦理和社会影响。第11章：生成式任务的精炼：文本摘要与对话系统本章专注于如何利用Seq2Seq和Transformer模型处理信息压缩和交互生成。我们将对比抽取式摘要和抽象式摘要的深度学习实现，并探讨在对话系统中，如何利用知识图谱增强和状态跟踪来构建更具连贯性的多轮对话代理。第12章：跨模态与多语言NLP的桥梁现代NLP不再局限于单一文本。本章探讨了如何将深度学习模型扩展到跨模态领域，例如图文匹配和视觉问答（VQA）。此外，我们也介绍了如何利用共享的词汇表征和多任务学习处理大规模多语言数据集，实现零样本或少样本的跨语言迁移。第13章：模型可解释性、偏见与伦理考量随着模型能力的增强，理解其“黑箱”决策过程变得至关重要。本章介绍了LIME、SHAP等可解释性工具在NLP中的应用。同时，我们严肃讨论了训练数据中固有的社会偏见如何被放大到模型输出中，并探讨了缓解这些偏见的技术路径和负责任的AI开发准则。 --- 结语《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》力求成为一本兼具深度、广度和实用性的参考手册。通过对最新架构的系统性梳理和对关键算法的深入剖析，本书将装备读者驾驭当前NLP领域最核心技术的知识体系，为推动人工智能在信息理解和交互方面的未来发展奠定坚实基础。读者在合上本书时，将不仅掌握技术，更能洞悉技术背后的设计哲学与潜在的未来方向。