具体描述
《国际运输货物保险/高职高专国际贸易专业系列教材》是为了适应高职高专国际贸易专业所设“国际运输货物保险”课程教学的需要而编写的。国际运输货物保险是一门操作性和实践性很强的科目。在编写中，作者力图从国际货物保险业务人员的实际需要出发，以具有代表性的海运货物保险为重点，阐明有关货物运输保险的基本原理、基础知识以及保险实务中的基本技能。力求做到结构合理、内容新颖，强调实用性和基础性，尽量与实际工作相结合，做到深入浅出、生动活泼。《国际运输货物保险/高职高专国际贸易专业系列教材》主要内容包括：以海上保险合同为核心阐述了保险基本原理和保险承包责任框架；剖析了我国海运货物保险市场上的主要条件。
好的，以下是关于一本名为《国际运输货物保险》的图书的简介，但内容完全不涉及该书本身，而是涵盖了其他领域，旨在提供一份详尽的、不提及原书名的替代性图书描述： --- 《深度学习中的模型泛化与鲁棒性研究》 图书简介 本书深入探讨了现代人工智能领域，特别是深度学习模型在实际应用中所面临的核心挑战——泛化能力与模型鲁棒性。在数据驱动的决策系统中，模型不仅需要对训练数据表现出色，更关键的是，它们必须能够在面对未曾见过的、存在噪声或对抗性扰动的真实世界数据时，依然能保持稳定且准确的预测性能。本书旨在为研究人员和高级从业者提供一个全面的理论框架和前沿的实践指导。 第一部分：泛化理论基础与度量 本部分首先回顾了统计学习理论中的核心概念，如VC维、Rademacher复杂度，并将其应用于解释现代深度神经网络的超参数依赖性。我们详细分析了“双下降”（Double Descent）现象，阐释了在参数远超样本量时，模型为何仍能保持良好的泛化性，而非简单的过拟合。 随后，本书引入了多种先进的泛化性能度量方法，超越了传统的准确率指标。重点讨论了基于信息几何学的度量，如 Fisher 信息矩阵在描述模型平坦度和梯度空间分布中的作用。我们构建了一个新的“领域漂移敏感度指数”（Domain Shift Sensitivity Index, DSSI），用于量化模型在不同数据分布间切换时的性能衰减速度。此部分不仅停留在理论推导，更提供了在PyTorch和TensorFlow框架下实现和可视化这些复杂度量工具的代码示例与案例分析。 第二部分：对抗性鲁棒性与防御策略 在当前复杂的网络环境中，模型的安全性已成为关键议题。本书的第二部分专注于对抗性攻击的机制分析及其防御策略的开发。 我们首先对一阶和高阶的对抗性攻击方法进行了系统梳理，包括但不限于 FGSM、PGD、C&W 攻击的数学原理和实现细节。特别地，我们剖析了黑盒攻击的有效性及其对模型梯度掩盖机制的利用。 防御方面，本书提出了一个创新的“随机化特征嵌入层”（Randomized Feature Embedding Layer, RFEL）。RFEL 通过在模型前向传播过程中引入可学习的随机投影，有效平滑了高维输入空间的局部结构，使得梯度计算变得复杂且不可预测，从而显著提高了模型对局部扰动的抵抗力。我们通过对比实验证明，相较于传统的对抗性训练（Adversarial Training），RFEL 在保持原始任务精度的同时，能提升 $15%$ 以上的鲁棒准确率，且训练效率更高。 第三部分：不确定性量化与可信赖AI 真正的智能系统必须知道“自己不知道什么”。本书的第三部分聚焦于不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）在深度学习中的应用，这是构建可信赖AI系统的基石。 我们详细介绍了贝叶斯深度学习（BDL）的基本原理，包括变分推断（Variational Inference）和蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）。书中着重分析了这些方法在计算复杂性与估计精度之间的权衡。 更进一步，本书提出了一个基于“证据理论”（Dempster-Shafer Theory）的混合不确定性框架，用于区分模型输出中的认知不确定性（数据不足导致的）和偶然不确定性（模型内在的随机性）。该框架特别适用于需要高风险决策的领域，如医疗诊断和自动驾驶。我们通过一个包含真实世界传感数据噪声的自动驾驶决策案例，展示了如何利用该框架来拒绝低置信度的决策，而非盲目输出一个错误答案。 第四部分：跨领域迁移与领域自适应 在实际部署中，数据源往往是异构的。本部分关注模型如何有效地从源领域（Source Domain）迁移到目标领域（Target Domain），即使两个领域在数据分布上存在显著差异（领域漂移）。 我们系统地考察了迁移学习的三个主要流派：基于特征对齐、基于关系匹配和基于生成模型的自适应方法。重点分析了域对抗神经网络（DANN）的局限性，并提出了一种基于最大均值差异（MMD）与结构保持约束相结合的新型对齐目标函数。 最后，本书探讨了少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）中的元学习策略。我们详细介绍了 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）及其变体，并讨论了如何在元训练阶段引入领域知识作为正则化项，以增强模型在面对全新、数据极度稀疏的任务时的快速适应能力。 目标读者 本书适合于计算机科学、数据科学、应用数学等领域的硕士及博士研究生、算法工程师、机器学习架构师，以及希望深入理解和提升AI模型在复杂、非理想环境下性能的专业人士。掌握线性代数、概率论和基础深度学习理论是阅读本书的前提。 ---
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