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出版者:Cambridge University Press

作者:Miles, Stephen B. (EDT)/ Sarma, Sanjay E. (EDT)/ Williams, John R. (EDT)

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2008-06-09

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521880930

丛书系列:

图书标签:

• RFID
• RFID
• 射频识别
• 无线识别
• 物联网
• 技术
• 应用
• 电子标签
• 供应链管理
• 仓储管理
• 防伪

深度学习在自然语言处理中的前沿进展 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨当前人工智能领域最为热门和发展迅猛的分支之一——深度学习（Deep Learning）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的最新应用和理论突破。内容涵盖从基础的神经网络模型到最尖端的Transformer架构及其衍生模型，为读者提供一个清晰、系统的知识图谱，以理解和驾驭现代NLP技术的复杂性与强大能力。 第一部分：NLP与深度学习的基石 本部分首先为读者构建坚实的理论基础。我们将从传统的NLP任务，如词法分析、句法分析和命名实体识别（NER）出发，阐述这些任务如何被深度学习方法所革新。 第一章：从词向量到上下文表示 深入剖析词嵌入（Word Embeddings）的演进历程。首先回顾经典的基于频率和统计的方法（如TF-IDF），然后重点介绍Word2Vec（CBOW和Skip-gram）的内在机制、负采样优化以及GloVe模型的矩阵分解原理。更重要的是，本章将详细论述上下文依赖的重要性，从而引出早期循环神经网络（RNN）在序列建模中的尝试，包括其梯度消失和梯度爆炸问题，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过引入门控机制有效地捕获长期依赖关系。 第二章：序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制 本章聚焦于处理输入序列与输出序列长度不一致的任务，如机器翻译和文本摘要。我们将详细解析Seq2Seq框架中的编码器-解码器结构。在此基础上，引入注意力机制（Attention Mechanism）的革命性概念。注意力机制如何使模型能够动态地关注输入序列中最相关的部分，极大地提高了翻译和生成任务的质量，是迈向更高级模型的重要一步。本章会对比不同的注意力计算方式，如加性注意力（Bahdanau Attention）和乘性注意力（Luong Attention）。 第二部分：Transformer架构的统治地位 本部分将核心篇幅投入到彻底改变NLP格局的Transformer模型及其生态系统。 第三章：Transformer：自注意力机制的胜利 本章将Transformer模型视为一个里程碑式的创新，详细拆解其架构。重点解析自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间中学习信息。此外，还将深入探讨位置编码（Positional Encoding）在缺乏循环结构的情况下如何为序列提供顺序信息，以及前馈网络、残差连接和层归一化在整个Transformer块中的作用。 第四章：预训练模型的范式转移——BERT族 本章转向预训练语言模型（PLMs）的时代。我们将全面介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其双向训练的优势。详细阐述BERT的核心训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。随后，我们将探究BERT的变体，如RoBERTa（优化训练策略）和ALBERT（参数共享的效率提升），分析这些改进对模型性能和计算效率的影响。 第五章：生成式模型的飞跃——GPT与扩散模型 本章关注以自回归方式（仅以前文信息预测后续内容）著称的生成式预训练Transformer（GPT）系列。从GPT-1到GPT-4的演进路径，分析其规模扩展（Scaling Law）如何导致涌现能力（Emergent Abilities）。讨论GPT在文本补全、对话系统和创意写作中的实际应用。最后，本章将展望前沿研究，包括如何将扩散模型（Diffusion Models）的概念引入文本生成领域，以期获得更精细和多样化的输出控制。 第三部分：前沿应用与挑战 本部分聚焦于将深度学习模型应用于复杂的现实世界NLP任务，并探讨当前领域面临的挑战和未来研究方向。 第六章：高级推理与知识集成 深度学习模型在需要复杂推理的任务中（如常识推理、问答系统QA）的表现是衡量其智能水平的关键。本章将探讨如何利用大型语言模型（LLMs）进行链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示工程，以引导模型分解复杂问题。同时，分析检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，该架构通过外部知识库的实时检索来缓解模型的幻觉问题，提升知识的准确性和时效性。 第七章：多模态学习与跨语言处理 现代AI的发展趋势必然是跨越单一模态的限制。本章探讨NLP与计算机视觉的交汇点，如图像描述生成（Image Captioning）和视觉问答（VQA），重点分析如何设计统一的表示空间来处理文本和图像数据。此外，还将深入解析多语言模型（如mBERT、XLM-R）的跨语言迁移能力，讨论零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习在低资源语言中的应用潜力。 第八章：模型的可解释性、安全与伦理 随着模型规模的爆炸式增长，理解其决策过程变得至关重要。本章将介绍解释性技术（如Attention可视化、LIME、SHAP）在诊断模型行为中的应用。同时，本书将严肃讨论当前LLM面临的伦理挑战，包括偏见（Bias）的识别与减轻、有毒内容（Toxicity）的过滤，以及如何构建更具鲁棒性和公平性的NLP系统。 结论与展望 本书总结了从统计模型到大规模预训练模型的整个发展脉络，强调了数据的质量、模型的规模和高效的训练策略是当前NLP成功的核心驱动力。未来展望部分将讨论稀疏化技术（Sparsity）、更高效的推理框架以及通用人工智能（AGI）道路上NLP所扮演的关键角色。 本书适合于计算机科学、人工智能、数据科学领域的研究人员、工程师以及对深度学习驱动的语言技术感兴趣的高级学生和专业人士阅读。要求读者具备基本的线性代数、概率论知识以及Python编程基础。

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说实话，我对RFID的了解非常有限，更多的是停留在一些零散的媒体报道和科普文章中。当我看到这本书的书名时，我首先想到的是它是否能够为我这样的初学者提供一个清晰的入门路径。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如RFID到底是什么，它的基本组成部分有哪些，以及它的发展历程。然后，逐步深入到RFID的各种工作原理，比如电磁感应、射频识别过程等等，最好能用通俗易懂的语言来解释，避免过多的专业术语。我特别关注书中对于RFID在不同行业应用案例的描写。比如，它在零售业是如何应用的，是不是能帮助商家更好地管理库存，提高销售效率？它在医疗保健领域有哪些应用，比如用于药品追溯，或者患者信息管理？再者，在工业制造领域，RFID又扮演着怎样的角色？我希望书中能提供一些具体的、可操作的案例，而不是泛泛而谈。如果书中还包含一些关于RFID标准、法规以及伦理方面的讨论，那将更加全面。毕竟，任何一项新兴技术在推广过程中都会面临一些挑战和争议，了解这些内容对我理解RFID的未来发展非常有帮助。

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拿到这本书的时候，我最先注意到的是它的厚度，感觉内容应该相当丰富，能够从各个角度深入剖析RFID技术。我虽然对RFID有一些初步的了解，知道它在物流和资产管理方面的应用，但总觉得知之甚少，这本书的出现恰好填补了我的知识空白。我特别希望能在这本书里找到关于RFID技术分类的详细介绍，比如有源RFID和无源RFID的区别，以及它们各自适合的应用场景。另外，关于RFID的读写器和标签的种类，我也希望能有更细致的讲解，比如不同频率的RFID标签在穿透性、识别距离等方面有哪些差异。如果书中能穿插一些技术图示或者原理示意图，那就更好了，这样能够帮助我更直观地理解复杂的概念。我对RFID在安全性方面的应用也很感兴趣，比如如何通过RFID技术来防止物品被盗或者被篡改，以及如何保证RFID系统中数据的安全性和隐私性。当然，除了技术本身，我也非常关注RFID技术的未来发展趋势。这本书会不会探讨物联网（IoT）与RFID的融合，以及AI技术如何进一步赋能RFID应用？这些都是我非常期待书中能够给出的答案，能够让我站在更高的视角来审视这项技术。

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当我翻开这本书，我首先被它严谨的排版和清晰的章节划分所吸引。书名“RFID Technology and Applications”本身就表明了其内容的主题，但我更希望它能展现出作者深厚的技术功底和对应用领域的深刻洞察。我个人对RFID在智慧城市建设方面的潜力非常感兴趣。想象一下，城市交通系统中的车辆识别，公共设施的智能管理，甚至是个体身份的快速验证，RFID似乎都能扮演关键角色。我希望书中能详细介绍RFID是如何被集成到这些复杂系统中的，包括它所面临的技术挑战，比如在大规模部署中的数据处理能力，以及如何保证系统的稳定性。此外，RFID在防伪和溯源方面的应用也令我着迷。农产品、药品、奢侈品等，如何通过RFID技术来确保其真实性，防止假冒伪劣，这对我作为消费者而言意义重大。书中如果能深入探讨RFID在防伪技术方面的实现细节，以及如何与其他防伪技术协同工作，那将是极大的亮点。同时，我也好奇书中会分析RFID在金融支付领域的应用前景，比如非接触式支付，以及它是否会取代传统的支付方式。

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这本书的封面设计倒是挺有意思，是一种简洁而现代的风格，给我的第一印象是作者应该对技术的美感也有一定的追求。封面上印着“RFID Technology and Applications”这几个字，虽然我不是RFID领域的专业人士，但光是这个书名就勾起了我不少好奇。RFID，无线射频识别，听起来就像是科幻电影里的东西，但又实实在在地存在于我们的生活中，比如超市里的扫码，或者一些门禁系统。这本书的标题暗示了它会深入探讨这项技术及其在各个领域的应用。我脑海里浮现出各种可能的应用场景：仓库管理中的自动化识别，物流链的实时追踪，甚至是未来智能家居中设备间的无缝连接。我想象着书中会详细介绍RFID的工作原理，比如射频信号如何与标签进行交互，标签又如何携带和传输信息。我尤其期待书中能够通过生动的案例来阐述RFID是如何解决实际问题的，而不是枯燥的技术理论堆砌。如果书中能包含一些成功案例的分析，比如某家公司如何通过引入RFID技术提升了效率，降低了成本，那将非常有启发性。同时，我也好奇书中会涉及哪些具体的RFID技术标准和协议，以及它们之间的区别和联系。毕竟，作为一项技术，其标准化和规范化对于推广和应用至关重要。我希望这本书能够为我揭开RFID神秘的面纱，让我对这项技术有更全面、更深入的认识。

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这本书的书名，RFID Technology and Applications，直接点出了它的核心内容，让我对它产生了浓厚的兴趣。我之所以对RFID技术感兴趣，是因为它似乎是连接物理世界和数字世界的重要桥梁。我希望这本书能够详细阐述RFID的工作原理，特别是它在无线通信和数据传输方面的技术细节。我更关注的是RFID在实际应用中的表现，例如它在供应链管理中是如何实现全程追踪的，以及如何帮助企业优化库存，降低损耗。此外，我也对RFID在身份识别和访问控制方面的应用充满好奇。比如，它如何应用于智能门禁系统，提高安全性和便捷性？书中是否会介绍一些不同类型RFID标签的特点和优劣势，以及它们在不同应用场景下的选择考量？例如，不同工作频率的RFID标签在穿透能力、识别距离和成本等方面会有哪些差异？我期待书中能够提供一些详细的性能参数和比较分析，帮助我更好地理解各种RFID技术的适用范围。当然，作为一项不断发展的技术，RFID的未来发展方向也是我非常关心的问题。书中是否会对物联网（IoT）与RFID的融合，以及AI技术在RFID系统中的应用前景进行探讨？这些都是我希望从这本书中能够获取到的信息。

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