具体描述
《通信电源的科学管理与集中临控》系“现代通信电源使用维护培训丛书”之一，全书共分14章。第一章阐述了现代通信设备对电源的新要求，归纳旧有管理方式存在的问题以及实行科学管理的必要性；第二章介绍了实行科学管理必须掌握的仪器和仪表；第三章介绍了通信电源科学的测量方法；第四章至第十四章全面介绍了实行科学管理的重要技术手段——通信电源集中监控管理系统。其中第四章介绍了监控系统的现状与发展、功能与性能要求及系统组成结构；第五章介绍了监控系统监控对象与内容的选取和布设；第六、七、八章分别介绍了监控系统的测量与控制、系统网络以及监控中心的各种软、硬件的原理；第九、十章分别介绍了图像监控、门禁系统以及火灾自动告警系统的相关知识及其与监控系统的融合；第十一章从多方面详细介绍了监控系统的可靠性设计；第十二章介绍了监控系统工程建设中的设计、施工与验收；第十三章介绍了监控系统的技术要求与检测方法；第十四章介绍了监控系统的应用与维护管理。
《通信电源的科学管理与集中临控》内容丰富、实用性强，主要面向从事通信电源及监控系统维护和管理的人员，作为工具参考书和培训教材，也可作为相关专业技术人员的参考资料。
深度学习在自然语言处理中的前沿应用：模型构建、优化与性能评估 本书聚焦于当前人工智能领域最热门、发展最迅猛的方向之一：深度学习技术在自然语言处理（NLP）中的前沿应用与实践。 本书旨在为对高级NLP模型构建、优化和实际部署感兴趣的研究人员、工程师及高级学习者提供一套系统、深入且紧跟行业步伐的理论框架与实战指南。 第一部分：深度学习与NLP基础重构 本部分将从现代NLP的视角，系统回顾支撑前沿应用的核心深度学习范式。我们不再停留于基础的RNN或简单的CNN结构，而是深入探讨Transformer架构的演进与内在机制。详细解析Attention机制（包括自注意力、交叉注意力）的数学原理和计算优化，并对比分析多头注意力在捕获不同粒度语义信息时的差异。 随后，我们将重点分析预训练语言模型（PLM）的范式转移。内容涵盖BERT、GPT系列（特别是GPT-3/4的涌现能力）、T5以及面向特定领域如代码、科学文献的PLM（如CodeBERT, SciBERT）。本书将细致剖析掩码语言模型（MLM）、因果语言模型（CLM）以及Seq2Seq的训练目标，并探讨如何通过高效的无监督或自监督学习方法，从海量文本数据中提炼出通用的语言知识表征。 此外，我们还将探讨模型微调（Fine-tuning）的效率化策略。面对日益庞大的基础模型，全量微调的成本高昂。因此，本书将详尽介绍参数高效微调（PEFT）技术栈，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Adapter Tuning、Prefix-Tuning及Prompt Tuning的原理、实现细节和在不同任务上的适用性分析，帮助读者在保持高性能的同时，大幅降低计算资源消耗。 第二部分：核心NLP任务的深度模型实现 本部分将转向NLP的核心应用场景，结合最新的研究成果，展示如何利用深度模型解决复杂问题。 1. 高级文本生成与控制： 不仅讨论基础的文本续写，更深入探讨受控文本生成（Controlled Text Generation）。内容包括如何利用约束解码（Constrained Decoding）、对抗性训练或强化学习（RLHF/RLAIF）的原理，实现对生成文本的风格、事实性、伦理合规性进行精确控制。我们将对比分析不同采样策略（如Top-K, Nucleus Sampling, Beam Search的变体）对生成质量和多样性的影响。 2. 复杂问答系统与知识抽取： 重点关注检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）框架的构建。本书将详细讲解向量数据库的选型与优化、高效的文档嵌入（Embedding）策略，以及如何设计多阶段的检索器和重排器（Re-Ranker）以提升知识召回的精度和相关性。在知识抽取方面，我们将探讨基于图神经网络（GNNs）和序列标注模型结合的复杂关系抽取方法，特别是处理嵌套关系和多跳推理的能力。 3. 多模态语言理解与融合： 鉴于当前NLP与视觉、语音的深度交叉，本书专门开辟章节讨论多模态Transformer模型（如ViLBERT, CLIP, Flamingo）的架构设计。重点分析跨模态对齐（Cross-Modal Alignment）的损失函数设计，以及如何利用对比学习在共享嵌入空间中有效融合文本和图像/视频信息，以实现更鲁棒的视觉问答（VQA）和图像描述生成。 第三部分：模型优化、部署与可信赖AI 第三部分关注从实验室原型到工业落地的关键环节，强调效率、稳定性和伦理考量。 1. 模型压缩与加速： 为了在资源受限环境下部署大型模型，本书系统梳理了模型压缩技术。内容覆盖知识蒸馏（Knowledge Distillation）的多种策略（如Logit Matching, Feature Matching），量化（Quantization）技术（包括Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training），以及结构化剪枝（Pruning）的有效实现方法，并提供在边缘设备上的推理加速方案。 2. 评估指标与鲁棒性： 深入分析传统指标（BLEU, ROUGE）的局限性，重点介绍基于模型的新一代评估方法，如BERTScore、MoverScore，以及对生成质量进行主观对齐的人工评估框架。更重要的是，本书探讨了模型的鲁棒性与对抗性攻击，介绍如何利用TextAttack等工具包生成微小扰动来测试模型的脆弱性，并提供防御性训练策略。 3. 可信赖与可解释性（XAI for NLP）： 在模型复杂度急剧增加的背景下，理解模型的决策过程至关重要。我们将介绍LIME、SHAP等局部解释方法在文本分类和序列标注任务中的应用。此外，我们将探讨如何识别和缓解大型语言模型中的偏见（Bias）与毒性（Toxicity），包括偏见检测数据集的构建、去偏技术（Debiasing Techniques）的应用，确保NLP系统的社会责任和公平性。 本书的特点在于理论的深度与实践的广度兼顾，大量引用近两年的顶会（ACL, NeurIPS, ICML）最新成果，并配有基于PyTorch和Hugging Face生态系统的实战代码示例，旨在赋能读者构建下一代高性能、高效率的语言智能系统。
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