建设工程项目管理

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出版者:
作者:
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页数:355
译者:
出版时间:2009-10
价格:50.00元
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isbn号码:9787807346210
丛书系列:
图书标签:
  • 项目管理
  • 建设工程
  • 工程管理
  • 施工管理
  • 成本控制
  • 进度管理
  • 质量管理
  • 风险管理
  • 合同管理
  • 工程经济学
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具体描述

《建设工程项目管理》紧密结合我国当前建设工程项目管理的实际情况,吸收了近年来国内外建设工程项目管理的最新科研成果,着力与国际惯例接轨,具有科学性、先进性和适用性。在一般的风险理论基础上结合建设工程项目的特点,力图构建系统的工程风险知识框架,用以提高读者在建设工程项且风险方面的理论水平,指导建设工程项目风险管理的实践工作,以达到提高读者从事建设工程项目风险管理实务操作能力的目的。

好的,这是一本关于《深度学习在金融风控中的应用:理论、模型与实践》的图书简介,旨在提供一个详尽且专业的内容概述,完全不涉及您提到的《建设工程项目管理》一书的任何信息。 图书简介:《深度学习在金融风控中的应用:理论、模型与实践》 导言:金融科技浪潮下的风控革新 在全球金融业数字化转型的宏大背景下,风险管理正面临前所未有的复杂性和挑战。传统的统计学方法和基于规则的系统,在处理海量、高维度、非结构化的金融数据时,其预测能力和适应性正逐渐触及瓶颈。深度学习(Deep Learning, DL)技术的异军突起,以其强大的特征提取能力和对复杂非线性关系的建模潜力,正在成为重塑现代金融风险控制体系的核心驱动力。 本书并非一本面向初学者的机器学习入门手册,而是深度聚焦于如何将前沿的深度学习理论与技术,系统化地应用于金融风险管理(Financial Risk Management, FRM)的各个关键环节。我们力求搭建一座理论深度与工程实践之间的桥梁,为金融机构的量化分析师、风险管理人员、数据科学家以及相关领域的研究人员提供一套全面、前瞻且可落地的技术路线图。 全书内容覆盖从基础理论回顾到尖端模型的实战部署,结构严谨,逻辑清晰,强调模型的透明度(Explainability)和鲁棒性(Robustness),这是金融监管环境下的核心要求。 第一部分:金融风控的深度学习基础与数据准备(基石构建) 本部分为后续高级模型打下坚实的基础,重点解决金融数据的特性以及深度学习框架的选择与优化。 第一章:金融数据的特有挑战与预处理 深入剖析金融时间序列数据的非平稳性、高频噪声、数据稀疏性(尤其在欺诈检测中)以及标签噪声问题。详细介绍针对这些特性的数据清洗、规范化和特征工程方法,包括如何构建有效的时间窗口特征、处理滞后变量和构建交叉特征。特别关注缺失值处理(如使用MICE或深度学习插补方法)在风控场景中的影响。 第二章:深度学习框架选型与高效计算 对比TensorFlow、PyTorch等主流框架在金融研究和生产环境中的优劣。重点讲解如何利用GPU/TPU加速训练过程,并介绍联邦学习(Federated Learning)在保护数据隐私前提下进行多机构联合建模的初步概念和实现方法,这是未来跨机构合作风控的必然趋势。 第三章:可解释性基础:从特征重要性到模型透明度 在强监管环境下,模型的可解释性(XAI)是部署的前提。本章详细介绍LIME、SHAP等局部和全局解释性方法在理解深度模型决策边界中的应用,并探讨如何通过因果推断(Causal Inference)辅助深度模型进行风险归因分析,确保模型的科学性和合规性。 第二部分:核心风控领域的深度学习模型应用(模型深化) 本部分是本书的核心,系统讲解深度学习在信用风险、市场风险和操作风险三大支柱中的具体实现。 第四章:深度学习在信用评分与违约预测中的应用 超越传统的逻辑回归和梯度提升树(如XGBoost),本章重点介绍: 循环神经网络(RNN/LSTM/GRU): 建模客户还款行为的时间序列依赖性,捕捉用户信用状态的动态演变。 深度多层感知机(Deep MLP): 如何利用其强大的非线性拟合能力提升传统评分卡的区分度(AUC)。 自编码器(Autoencoders): 用于学习客户资产负债表的低维、鲁棒性嵌入表示(Embedding),作为更高级风险模型的输入特征。 第五章:深度学习赋能反欺诈与异常检测 金融欺诈(如反洗钱AML、信用卡盗刷)的特征往往是隐蔽且快速变化的。 图神经网络(GNN): 建模账户、交易对手、设备ID之间的复杂关联网络,识别隐藏的欺诈团伙(“团伙作案”)。详细介绍如何构建异构信息网络(Heterogeneous Information Network)并应用GCN/GAT进行欺诈传播路径分析。 深度生成模型(GANs): 利用生成对抗网络生成高度逼真的合成欺诈样本,以缓解真实欺诈数据稀疏的问题,用于提升检测模型的召回率(Recall)。 第六章:深度学习在市场风险与压力测试中的前沿探索 探讨深度模型在处理高频市场数据和评估极端事件风险方面的潜力。 时空模型(ST-GCN): 结合地理信息和交易时间,用于分析跨区域的集中度风险。 深度强化学习(DRL)在情景分析中的应用: 模拟宏观经济冲击下的银行资产组合响应,进行更动态、更精细的压力测试,替代传统的历史回溯法。 第三部分:模型部署、监控与前沿展望(工程落地) 成功的风控系统不仅依赖于高精度的模型,更依赖于稳定、可靠的生产环境和持续的迭代能力。 第七章:模型生产化(MLOps)与性能保障 详细阐述从模型训练到生产部署的完整生命周期管理。内容包括:容器化部署(Docker/Kubernetes)、模型版本控制、实时推理服务架构(Latency Optimization),以及如何设计高效的模型回滚策略。 第八章:模型漂移监测与持续学习机制 金融环境瞬息万变,模型性能衰退(Drift)是常态。本章讲解如何构建自动化的模型健康监测仪表板,包括数据漂移(Data Drift)、概念漂移(Concept Drift)的实时检测算法。介绍在线学习(Online Learning)和增量学习策略,确保模型能够适应新出现的风险模式,实现持续优化。 第九章:展望:联邦学习、因果AI与负责任的AI 对未来趋势进行深入探讨,包括联邦学习如何解决数据孤岛问题、因果深度学习(Causal Deep Learning)如何提升决策的有效性,以及在构建金融AI系统时必须遵守的伦理规范、公平性(Fairness)评估标准和监管要求。 适读人群 本书面向具有扎实概率论、线性代数和基础机器学习背景的专业人士。特别推荐给以下群体: 1. 金融机构的量化风控部门: 寻求将前沿AI技术融入现有风险管理流程的工程师和专家。 2. 银行、保险、券商的数据科学家: 希望专注于金融特定应用场景的深度学习模型构建与优化。 3. 高校及研究机构的师生: 研究金融工程、量化金融、数据科学等领域的学者,需要一本结合理论深度和实践广度的参考书。 通过系统阅读本书,读者将能够掌握一套从概念到实战、从理论到监管合规的深度学习风控解决方案,从而显著提升金融风险管理的精度、效率和前瞻性。

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