Storage and Supply of Materials pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jessop, David/ Morrison, Alex

出品人:

页数:352

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价格:115

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isbn号码:9780273603238

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好的，这是一份关于不同主题的图书简介，完全不涉及《Storage and Supply of Materials》的内容。 --- 书籍名称：深度学习在复杂系统建模中的应用：从理论基础到前沿实践 一、书籍概述 本书旨在为具有一定数学和编程基础的研究人员、工程师及高年级本科生提供一个全面而深入的指南，探讨如何运用深度学习技术来理解、预测和控制复杂的动态系统。在当今科学和工程领域，许多关键问题——从气候变化到金融市场波动，从生物网络的调控到智能电网的优化——都呈现出高度非线性、高维度和时间依赖性的特征。传统的解析方法往往难以捕捉其内在的复杂性。本书聚焦于深度学习作为一种强大的非参数模型工具，如何克服这些挑战，实现对这些复杂系统的有效建模与分析。 二、内容结构与核心章节 全书共分为五大部分，共十五章，层层递进，构建了一个从基础理论到高级应用的完整知识体系。 第一部分：复杂系统基础与深度学习概述 (第1章至第3章) 第1章：复杂系统的基本范式与挑战： 详细阐述了复杂系统的定义、关键特征（如涌现性、自组织性、反馈回路），并探讨了传统建模方法（如微分方程组、基于主体的建模）在处理高维和大数据集时的局限性。 第2章：深度神经网络的数学基础回顾： 快速回顾必要的数学工具，包括反向传播算法的优化细节、激活函数的选择对非线性拟合能力的影响，以及正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）在防止过拟合中的作用。 第3章：序列数据处理的核心网络架构： 重点介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉时间依赖性上的优势与局限，并引入卷积序列模型（如TCN）作为替代方案。 第二部分：时间序列建模与预测 (第4章至第6章) 第4章：基于深度学习的时间序列分解与预测： 探讨如何使用自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）进行时间序列的低维表征学习，并结合Transformer结构进行长期依赖关系的捕捉与多步预测。 第5章：物理信息神经网络 (PINNs) 在动态系统中的融合： 深入剖析PINNs的构建原理，即如何将系统的已知物理定律（如守恒定律、偏微分方程）作为软约束嵌入到损失函数中，以提高模型的泛化能力和物理合理性，尤其适用于数据稀疏的物理系统。 第6章：高维非线性动力系统的混沌预测： 针对诸如洛伦兹吸引子等混沌系统，研究深度残差网络（ResNet）和时空图卷积网络（STGCN）在预测长期不确定性下的行为模式。 第三部分：因果推断与强化学习在控制中的应用 (第7章至第10章) 第7章：从相关性到因果性：深度学习中的因果发现： 介绍结构因果模型（SCM）的基本概念，以及如何利用深度学习方法（如基于约束的算法、基于潜在变量的模型）从观测数据中推断系统的因果结构，这对于理解复杂交互至关重要。 第8章：深度强化学习 (DRL) 概述及其在控制问题中的转化： 详细解释策略梯度方法（如A2C, PPO）和基于价值的方法（如DQN, SAC），并指导读者如何将复杂的系统控制问题转化为马尔可夫决策过程（MDP）。 第9章：复杂环境下的离线强化学习 (Offline RL)： 探讨在无法与环境进行大量交互的情况下，如何利用历史数据集进行策略学习，重点分析了保守策略优化（CPO）和行为克隆（Behavioral Cloning）的局限与改进。 第10章：多智能体系统 (MAS) 的协同与竞争： 覆盖多智能体强化学习（MARL）的核心挑战，包括信用分配问题和通信机制的设计，介绍集中式训练/分布式执行（CTDE）框架的应用。 第四部分：图结构数据与拓扑分析 (第11章至第13章) 第11章：图神经网络 (GNN) 在网络化系统中的建模： 详细介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等基础模型，并展示它们如何用于分析社交网络、交通网络或分子结构等具有明确拓扑关系的复杂系统。 第12章：动态图上的表示学习与演化预测： 讨论如何处理节点或边随时间变化的图数据，介绍时空图网络（ST-GNN）和递归图网络（Recurrent GNN）在预测网络流和结构变化中的作用。 第13章：拓扑数据分析 (TDA) 与深度学习的结合： 探索持久同调（Persistent Homology）等TDA工具如何量化复杂数据的“形状”，以及如何将这些拓扑特征作为增强信号输入到深度网络中，以捕捉系统在不同尺度下的连接模式。 第五部分：前沿挑战与未来展望 (第14章至第15章) 第14章：模型的可解释性、鲁棒性与泛化能力： 探讨如何使用局部可解释模型无关解释（LIME）、SHAP值等技术来解释深度模型对复杂系统动态的“决策”，并讨论对抗性攻击对物理系统预测的潜在威胁及防御策略。 第15章：面向边缘计算与联邦学习的轻量级复杂系统模型： 展望在资源受限设备上部署复杂模型的需求，介绍知识蒸馏、量化技术，以及在保护数据隐私的前提下，多个分散的子系统如何通过联邦学习共同构建更健壮的全局模型。 三、本书特色 本书的独特之处在于其强大的实践导向性，不仅停留在理论介绍，更在每一章后提供了详细的Python/PyTorch代码示例和数据集链接，确保读者能够亲手复现关键算法。它强调跨学科的融合，特别是将工程控制论、非线性动力学与现代人工智能技术有机结合，为处理现实世界中的复杂性问题提供了统一而强大的工具箱。 ---

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这本书的文风，可以说是相当的“硬核”与“跨界”。如果期待一本关于优化库存周转率的实用手册，那恐怕要失望了。它的结构更像是一部关于“物质存在论”的探讨。作者花费了大量篇幅讨论“价值的非线性增长”——即当一种材料从“丰富”走向“稀缺”时，其市场价格和战略地位是如何以指数级上升的。书中有一段对二战后关键稀有金属（如钽和钨）的全球流向追踪，那部分写得比任何间谍小说都精彩，充满了地缘政治的暗流涌动。更让我印象深刻的是，作者非常大胆地将现代的“数字供应链”与古代的“丝绸之路”进行了类比，探讨技术进步是否真的能彻底消除地理和政治壁垒对物资流动的限制。这种宏大叙事的背后，是对人类组织能力极限的深刻反思，读起来酣畅淋漓，但绝对不轻松。

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这本书，坦率地说，完全超出了我对“材料存储与供应”这个主题的想象。我原本以为会读到一些枯燥的、关于仓库管理和物流链条的教科书式论述，但事实证明，我大错特错。这本书的视角极其宏大，它并未将重点放在具体的货架摆放或是运输工具的选择上，而是深入探讨了“资源稀缺性”在不同历史阶段对人类社会结构的影响。比如，其中一章对我触动极大，它分析了古罗马帝国如何利用其高效的“奥古斯都时代粮食配给系统”来巩固政治权力，以及这种系统在面对突发气候变化时的脆弱性。作者并没有仅仅罗列数据，而是将这些操作层面的决策，置于宏观的社会经济学模型中进行审视，让我对供应链的“战略意义”有了全新的认识。它探讨的“供应”不再仅仅是把东西从A点运到B点，而是一种权力博弈的载体。这种将历史学、政治学和运营管理融为一炉的叙事方式，绝对是同类书籍中独树一帜的。

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我必须指出，这本书的阅读门槛相当高，它几乎完全回避了对具体软件或ERP系统的讨论，转而聚焦于“信息不对称”在供应链中的腐蚀作用。作者用了一种近乎诗意的语言来描述数据的“熵增”——即信息在流转过程中必然产生的混乱和损耗。我记得有一章专门分析了信息孤岛的形成机制，它不是因为技术壁垒，而是源于组织内部的“领地意识”和“知识垄断”。书中详尽地描述了跨部门沟通的“语言障碍”，如何导致对同一批物资产生截然不同的库存记录。这种对组织行为学的深入挖掘，使得这本书远超了一般的运营管理书籍的范畴。它更像是一部关于“信任与协作的系统工程学”，用物资的流转轨迹来映射人心的复杂，非常耐人寻味，需要反复咀嚼。

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这本书给我的整体感觉是“颠覆性”的——它彻底重塑了我对“保障”二字的理解。它很少谈及如何“储存”实物，而是聚焦于如何“预测”未来的需求，以及如何构建一个能抵御“黑天鹅”事件的弹性网络。我最欣赏它对“冗余性”的辩护。在当前追求极致效率的商业环境下，冗余往往被视为浪费，但作者通过一系列模型证明，在面对极端冲击时，那些看似低效的备用渠道和超额储备，才是维持系统存续的生命线。书中对关键基础设施的“单点故障”风险评估部分，写得极其严谨且发人深省，它不像教科书那样给出公式，而是通过生动的案例展示了系统崩塌的临界点。这本书更像是一份面向未来挑战的“生存指南”，而非一份优化日常操作的“操作手册”。

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读完这本书的感受，就像经历了一场关于“流动性”的哲学思辨之旅。我尤其欣赏作者在处理“不确定性”这一核心议题时的细腻笔触。书中有一个章节专门剖析了“幽灵库存”现象——那些理论上存在、但在实际需要时却无法被调用的关键材料——并将其提升到了心理学层面来解释。作者认为，对短缺的恐惧本身，就会导致组织内部信息流的阻塞和资源囤积，从而形成一种自我实现的预言。书中引用的案例大多来自高度管制或极端环境下的项目，比如深海采矿的后勤保障，或者是战时的人道主义援助。这些场景的描述极具画面感，让人仿佛身临其境地感受到在资源极度紧张下的决策压力。它没有提供标准答案，而是提供了一套解析复杂系统决策失误的框架，这对于任何身处快速变化行业的人来说，都是极具启发性的工具。

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