具体描述
顾客是企业最重要的资源，顾客管理为企业识别、分析顾客资源和实施有效的顾客管理提供基本理论、方法和手段。《顾客管理:原理与应用》从顾客资源特性分析出发，论述顾客地位的变化，讨论了顾客满意的形成机理、影响因素、顾客满意度测评以及顾客满足战略。《顾客管理:原理与应用》以顾客资产理论为基础，分析了顾客资产特征与价值评价，并从顾客终身价值的角度探讨了顾客管理的理论与方法。《顾客管理:原理与应用》在顾客识别、分类和顾客分析等方面提供了较完整的理论和方法，并介绍了一些企业在顾客管理方面的实践。《顾客管理:原理与应用》概括了顾客忠诚理论，分析了顾客忠诚的不同类型以及顾客忠诚的决定因素。
顾客管理是发展中的新兴领域，《顾客管理:原理与应用》适用于工商管理、市场营销、旅游管理等相关专业的人士学习和阅读，可以作为EMBA、MBA、工程硕士（项目管理）和普通硕士专业课程的教材使用。工商企业人士阅读《顾客管理:原理与应用》也会获得诸多的启示和借鉴。
深度学习在自然语言处理中的前沿进展 图书名称：深度学习在自然语言处理中的前沿进展 图书简介 本书全面深入地探讨了近年来深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域取得的革命性进展与最新趋势。我们旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个权威、详尽的参考指南，涵盖从基础理论到最尖端模型的全景图。 第一部分：基础回顾与理论基石 本部分首先为读者打下坚实的理论基础，回顾了支撑现代NLP进展的数学和计算基础。 第一章：词嵌入的演进与超越 本章将详细剖析词嵌入技术的历史脉络，从早期的One-hot编码和TF-IDF，到词向量模型的里程碑式发展——Word2Vec（Skip-gram与CBOW）及其优化方法（如Negative Sampling）。随后，我们将深入探讨上下文相关的词表示技术，如ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕获不同语境下的语义信息。重点分析了这些嵌入如何解决传统静态词向量无法处理的多义性问题。 第二章：循环神经网络（RNN）及其局限性 本章集中讨论了循环神经网络（RNN）在序列建模中的核心作用。我们将详细讲解标准RNN的结构、前向传播与反向传播算法（BPTT）。然而，重点将放在其固有的局限性，特别是梯度消失和梯度爆炸问题，这为后续更复杂架构的出现奠定了理论基础。接着，我们将详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计原理，着重分析输入门、遗忘门、输出门以及候选细胞状态在维持长期依赖性中的关键作用。 第三章：注意力机制：从软性到硬性的飞跃 注意力机制是现代NLP模型的支柱。本章从直观的“聚焦”概念出发，逐步引入数学模型。我们将解析软注意力（Soft Attention）机制的实现细节，特别是如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似性得分，并通过Softmax进行加权求和。同时，本章也将简要介绍硬注意力（Hard Attention）的概念及其在需要可解释性或资源受限场景下的潜在应用。 第二部分：Transformer架构与预训练革命 本部分是本书的核心，聚焦于彻底改变NLP领域的Transformer架构及其基于它的预训练语言模型。 第四章：Transformer：并行化的力量 本章将对原始的Transformer架构进行庖丁解牛式的解析。我们将详尽阐述多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，解释为何需要多头以捕获输入序列的不同表示子空间。接着，我们将深入分析前馈网络（Feed-Forward Network）在自注意力层之后的角色，以及层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）对模型训练稳定性的重要贡献。编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构及其输入输出的差异也将被清晰界定。 第五章：单向与双向预训练模型 本章对比分析了基于Transformer的两个主要预训练范式：单向和双向。我们将详细介绍OpenAI的GPT系列模型，重点讲解其采用的自回归（Autoregressive）训练目标——仅基于前文预测下一个词，以及这种设计在文本生成任务中的优势。随后，我们将深入探讨BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心创新，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）两个预训练任务，以及它们如何实现真正的双向上下文理解。 第六章：大型语言模型（LLMs）的规模法则与涌现能力 本章讨论了模型规模对性能提升的影响，即“规模法则”（Scaling Laws）。我们将分析Chinchilla、PaLM等最新LLMs的架构变体，例如Mixture-of-Experts (MoE) 模型如何通过稀疏激活来实现参数的爆炸式增长而计算成本相对受控。更重要的是，本章将探讨“涌现能力”（Emergent Abilities）的概念，即模型规模达到一定阈值后，突然展现出在小模型中不存在的推理、指令遵循和情境学习能力。 第三部分：高级应用与前沿技术 本部分将深入探讨当前NLP领域最活跃的研究方向和实际应用场景。 第七章：指令微调与对齐：通往安全可靠的AI 随着模型能力的增强，如何使LLM的行为与人类意图和价值观保持一致成为关键挑战。本章将详尽介绍指令微调（Instruction Tuning）的过程，包括如何构建高质量的指令数据集。随后，我们将重点解析从人类反馈中强化学习（RLHF）的三个核心步骤：监督微调（SFT）、奖励模型（RM）的训练，以及使用PPO（Proximal Policy Optimization）等算法进行最终对齐。这将是理解当前最先进生成式模型安全性的关键。 第八章：上下文学习与提示工程 本章聚焦于LLM的“即插即用”能力，即上下文学习（In-Context Learning, ICL）。我们将解释ICL与传统微调的区别。随后，本章将系统梳理提示工程（Prompt Engineering）的策略，从零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）提示到更复杂的思维链（Chain-of-Thought, CoT）和自我一致性（Self-Consistency）方法，详细展示如何通过巧妙的提示设计，引导模型解决复杂的推理问题，而无需修改模型权重。 第九章：多模态NLP的融合与未来 NLP正迅速与其他模态融合。本章将介绍如何将视觉信息融入语言模型。重点分析CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型如何通过对比学习实现跨模态对齐，以及如DALL-E和Stable Diffusion等模型中，文本编码器（通常是Transformer）在图像生成过程中的指导作用。本章还将展望语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）系统中深度学习的最新突破。 第十章：模型的可解释性、效率与伦理挑战 最后，本章探讨了部署和维护大型模型时面临的实际问题。我们将讨论激活最大化、显著性图谱等方法在模型可解释性（XAI）中的应用，以理解模型做出决策的原因。在效率方面，我们将介绍量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。最后，本书将以对偏见、公平性和滥用风险的深入伦理讨论收尾，强调负责任AI开发的重要性。 本书内容丰富，理论与实践紧密结合，是NLP领域研究人员和从业者不可或缺的工具书。
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