Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:He, Haibo

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2011-8

价格:614.00元

装帧:

isbn号码:9780470343968

丛书系列:

图书标签:

• Self-Adaptive Systems
• Machine Intelligence
• Artificial Intelligence
• Adaptive Systems
• Machine Learning
• Control Systems
• Robotics
• Cybernetics
• Computational Intelligence
• Complex Systems

好的，这是一份关于一本假想的、不涉及“Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence”这一主题的图书简介，旨在提供一个详细、自然、无AI痕迹的描述。 --- 图书名称： 《数字时代的文本修复与古籍文献重建技术：基于多模态数据融合的实践指南》 作者： 张伟，李明 出版社： 华夏文明出版社 ISBN： 978-7-5081-9876-5 定价： 168.00 元 --- 内容简介 在信息爆炸与数字化浪潮交织的今天，历史文献的保护、修复与有效利用，正面临着前所未有的机遇与挑战。大量的古籍、手稿、残缺档案因年代久远、环境侵蚀、人为损坏而面临永久性失传的风险。《数字时代的文本修复与古籍文献重建技术：基于多模态数据融合的实践指南》一书，正是为应对这一时代课题而生的前沿著作。它系统梳理了当代信息科学、计算机视觉、自然语言处理（NLP）以及文物保护学等多学科交叉领域的最新成果，旨在为文物修复师、档案管理员、数字人文研究者以及相关技术开发者提供一套全面、可操作的实践框架。 本书的核心视角在于“多模态数据融合”，即如何将高分辨率的图像数据（如扫描图像、X射线成像）、材料科学分析数据（如化学成分、纸张纤维结构）与现有的文本语料库、历史语境信息进行有效整合，以实现对残损文本的精准“虚拟重建”与“内容补全”。 全书共分为七个主要部分，结构严谨，层层递进： 第一部分：文献损伤的类型学与数字化基础 本部分首先对传统文献（包括纸质、简牍、碑刻等）在不同历史时期和保存条件下可能遭受的物理与化学损伤类型进行了详尽的分类，例如霉变、虫蛀、水渍、墨迹晕染和物理断裂。随后，重点介绍了现代高精度文物扫描技术（如三维激光扫描、多光谱成像）在获取原始数据时的技术细节、数据预处理流程，以及如何建立规范化的数字档案库。强调了数据采集的非侵入性和最大程度保留原始信息的原则。 第二部分：图像识别与残损区域的定位 这是重建工作的基础步骤。本章深入探讨了如何运用先进的图像处理算法，精确识别图像中的无效区域（如破洞、污渍、纤维重叠）和可读字符区域。内容涵盖了基于深度学习的语义分割技术在识别不同类型墨迹与背景纹理中的应用。特别介绍了“弱监督学习”方法，如何解决标注数据稀缺的古籍图像识别难题。 第三部分：文本内容的结构化与语义解析 在物理损伤被定位之后，接下来的挑战是如何理解和恢复文本的内在逻辑。本部分详述了针对古代汉语、拉丁语等历史语言的文本特征提取方法。内容包括古籍异体字、通假字、异文的校对技术，以及如何构建适应古籍特殊句法结构的语言模型。关键技术如基于上下文关联的“残缺词预测模型”，如何利用邻近词语和句式结构概率，推导出被遮盖或磨损词汇的可能形式。 第四部分：跨模态信息融合模型构建 本书的创新点集中于此。本部分详细阐述了如何构建一个统一的融合框架，将第二部分识别的“视觉信息”（笔画形态、墨色深浅）与第三部分解析的“语义信息”（词汇概率、语法约束）进行协同推理。讨论了张量分解、概率图模型以及注意力机制在融合不同数据源时的具体实现路径。目标是使修复结果既符合图像上的物理真实性，又满足文本的内在逻辑合理性。 第五部分：虚拟修复与内容生成策略 本章侧重于实际的“补全”操作。介绍了基于生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的文本生成技术，但重点在于如何将这些生成过程锚定在已有的历史文献证据之上，避免“幻觉”生成。内容包括“风格迁移”技术在模仿特定朝代书风上的应用，以及如何生成多个可能的修复方案，并提供可量化的置信度评分，供专家进行最终裁决。 第六部分：案例研究与实践验证 为了增强指导性，本书精选了数个来自不同文明和载体的文献修复案例，包括唐宋刻本的页边空白恢复、欧洲中世纪手抄本的缩写词还原，以及敦煌文书的残片拼接。通过这些真实案例，展示了前述技术栈在实际工作流中的集成与应用效果，并对不同方法在耗时、精度和资源消耗上的权衡进行了深入剖析。 第七部分：伦理考量与未来展望 最后一部分探讨了在利用高科技手段进行文献“重建”过程中必须面对的学术伦理问题。如何界定“修复”与“伪造”的边界？在数字版本中，如何清晰标注出哪些内容是原始的、哪些是推测性补全的？本章也展望了量子计算在处理大规模文献语料库时的潜在应用，以及人机协作在文物保护领域中的优化方向。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 既有扎实的理论模型介绍，又有大量详细的Python代码片段和算法流程图，适合动手实践。 2. 跨学科深度融合： 首次系统地将计算机视觉、NLP与文物保护学的专业知识无缝对接。 3. 前沿技术聚焦： 聚焦于最新的深度学习架构在处理非结构化、高噪声历史数据上的特定优化策略。 目标读者： 数字人文研究者、历史文献修复与保护专业人员、图书馆与档案馆技术部门、从事计算机视觉与自然语言处理的高级研究人员及研究生。 ---

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