易冲动的人易吃亏 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:萧胜萍

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2010-9

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787506465823

丛书系列:

图书标签:

• 我想读
• 情绪管理
• 冲动控制
• 人际关系
• 自我提升
• 心理学
• 沟通技巧
• 情绪调节
• 性格分析
• 生活智慧
• 成长

好的，这里为您提供一份针对一本假定名称为《易冲动的人易吃亏》的书籍，但内容完全不涉及该主题的图书简介。为了确保内容充实且自然，我们将构建一个关于深度学习在生态系统建模中的应用与未来展望的专业书籍简介。 --- 《智械深蓝：基于深度学习的复杂生态系统动态建模与预测》 内容提要 《智械深蓝：基于深度学习的复杂生态系统动态建模与预测》是一部跨越计算科学、生态学和环境科学前沿的权威专著。本书深刻探讨了当前生态学研究中面临的核心挑战——如何准确、高精度地捕捉和预测由海量非线性、高维度数据驱动的复杂生态系统动态变化。 本书系统性地梳理了从传统的统计学模型到现代深度学习架构在生态建模领域中的演进历程，并重点聚焦于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU变体）、图神经网络（GNN）以及最为前沿的Transformer模型在模拟生物群落结构、物种间相互作用、气候变化影响以及污染扩散等关键生态过程中的创新应用。 我们不仅提供了详尽的理论框架和数学基础，更结合了来自卫星遥感、基因测序、环境传感器网络（IoT）的实际数据集，展示了如何构建和训练能够捕捉长期依赖性、空间相关性和异构数据融合的深度学习模型。 核心章节与深度解析 第一部分：生态建模的范式转变与数据基石 本部分首先回顾了经典生态学模型的局限性，如Lotka-Volterra模型在处理高维异质性时的不足。随后，详细介绍了构建高精度生态模型所需的数据基础，包括时空序列数据的预处理、缺失值插补技术，以及如何将遥感光谱信息转化为可用于深度学习的特征表示。重点讨论了自监督学习在缺乏大规模标注生态数据时如何有效进行特征提取。 第二部分：深度序列模型在生态时间动态预测中的应用 本部分聚焦于时间序列分析。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被深入剖析，并展示了它们如何成功应用于预测特定物种的季节性种群波动，以及短期气候异常对生物多样性指标（如物种丰富度指数）的影响。特别地，书中引入了因果推断机制与RNN的结合，旨在区分环境驱动与内部反馈导致的生态变化，而非仅仅进行相关性预测。 第三部分：空间异质性与图神经网络的崛起 生态系统本质上是空间耦合的。本部分将焦点转向如何利用图神经网络（GNN）来建模物种在地理空间上的连接性和栖息地之间的迁移路径。我们详细介绍了如何构建反映景观连通性的空间邻接矩阵，并应用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）来模拟大尺度的生态扰动（如火灾或入侵物种扩散）在网络中的传播效应。书中通过一个复杂珊瑚礁生态系统的案例，证明了GNN在捕捉非欧几里得空间依赖性上的优越性。 第四部分：跨模态融合与Transformer架构的未来 生态学数据日益复杂，包含图像（栖息地类型）、文本（科学文献）、数值（环境参数）等多种模态。本部分探讨了多模态深度学习的融合策略，特别是如何将Transformer的自注意力机制引入生态预测。通过构建生态-气候耦合的Transformer模型，我们展示了如何同时处理长距离的时间依赖和跨尺度的空间关联，实现对未来数十年气候变化情景下森林碳汇潜力的精细化预测。 第五部分：模型的可解释性、鲁棒性与伦理考量 再强大的预测模型也必须是可信赖的。本书的最后一部分着重探讨了深度学习模型在生态学应用中的可解释性（XAI）问题。我们介绍了SHAP值和梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等技术，用于揭示模型做出特定预测时所依赖的关键环境因子或物种相互作用。此外，书中还讨论了在利用AI进行保护决策时必须考虑的数据偏差、模型泛化能力以及决策伦理问题。 目标读者 本书面向： 1. 计算生态学家和环境信息学研究人员：寻求将最先进的深度学习技术应用于复杂生态数据分析的专业人士。 2. 生态学研究生和博士后：希望掌握前沿量化工具，提升研究模型复杂度和预测精度的学者。 3. 环境政策制定者和数据科学家：需要理解AI驱动的生态预测能力边界和潜在应用领域的技术决策者。 《智械深蓝》不仅是一本技术手册，更是对未来生态科学研究范式的深刻洞察。它为我们打开了一扇通往更智能、更精准地理解和保护地球生命网络的大门。通过驾驭深度学习的“深蓝”力量，我们将能够更好地应对全球生态危机带来的挑战。

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