具体描述
《生物信息学》概要叙述生物信息学的基本概念，产生的背景、研究目标和国内外研究现状;并在生物信息基础上扩大了研究范围和深度，详细介绍生物学基础、计算机网络基础、生物信息数据库类型、数据库查询，重点介绍序列分析算法中的动态规划算法、神经网络和隐马尔可夫模型、人类基因组计划和蛋白质组信息学的最新进展，将生物信息学前沿列为"生物芯片"、"新药设计"、"基因诊断与治疗"三个专题进行讨论。力求从各个重要的角度来反映生物信息学的最新进展和今后发展的动向。《生物信息学》可作生命科学专业、生物医学工程专业、临床物理专业、外科专业、计算机信息专业、与生命科学相关专业的高年级本科生、研究生教材。也可供广大生命科学工作者以及由数学、计算机、物理学转入生命科学研究的研究教学人员参阅。
深度学习在金融风控中的应用与实践 本书聚焦于前沿的深度学习技术如何在瞬息万变的金融市场中，为风险控制提供更加精准、高效的解决方案。 随着金融业务的复杂化和数据量的爆炸式增长，传统的统计模型在识别非线性关联、处理高维稀疏数据方面的局限性日益凸显。本书旨在填补理论与实践之间的鸿沟，为金融机构的风控专家、数据科学家以及相关领域的从业人员提供一套系统、深入的实战指南。 一、金融风险的演进与深度学习的必然性 金融风险是贯穿整个金融体系的生命线。从早期的信用风险、市场风险，到如今日益凸显的操作风险、流动性风险乃至系统性风险，风险的内涵和表现形式在不断地进化。传统的风险度量工具，如巴塞尔协议中的标准模型、内部评级法等，在面对“黑天鹅”事件或突发性市场剧变时，往往表现出滞后性和保守性。 深度学习，凭借其强大的特征提取能力和对复杂非线性关系的建模潜力，为解决这些挑战提供了新的范式。本书首先会深入剖析现有金融风控模型（如逻辑回归、决策树、梯度提升机）的内在缺陷，然后系统介绍深度学习模型（如多层感知机、循环神经网络、图神经网络）如何克服这些瓶颈，实现更早期的预警和更细粒度的风险定价。 二、核心深度学习模型在风控场景下的深度解析 本书将详细拆解几种在金融风控领域表现卓越的深度学习架构： 1. 基础网络与特征工程的融合： 介绍如何使用深度神经网络（DNN）替代传统评分卡模型中的线性/对数几率转换，特别关注特征交叉的自动学习。我们将展示如何通过嵌入层（Embedding Layer）处理高基数、类别型变量（如交易对手ID、产品代码），并结合注意力机制（Attention Mechanism）来判断哪些历史特征对当前风险评估最为关键。 2. 序列数据处理：信用行为与欺诈检测： 金融行为（如借贷记录、交易流水）本质上是时间序列数据。本书会详述循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉客户行为时间依赖性上的优势。例如，在反欺诈场景中，如何利用LSTM模型识别用户行为模式的微小偏离，从而在欺诈发生前进行拦截。 3. 图结构数据：关联风险与反洗钱（AML）： 现代金融生态系统是一个复杂的网络，实体（人、公司、账户）之间通过交易、持股等关系连接。本书将重点介绍图神经网络（GNN），特别是图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）在构建金融风险图谱中的应用。我们将提供案例，说明如何利用GNN在海量交易数据中，高效地发现隐藏的资金流转路径、团伙性欺诈网络以及潜在的关联方风险敞口。 4. 可解释性（XAI）的挑战与应对： 深度学习的“黑箱”特性是其在强监管金融领域应用的最大障碍。本书投入大量篇幅探讨可解释性人工智能（XAI）技术。内容涵盖局部解释方法如LIME、SHAP，以及全局解释方法。重点在于如何将模型的复杂预测结果，转化为监管机构和业务人员能够理解的风险因子权重和决策依据，确保模型决策的透明度和合规性。 三、关键业务场景的实战案例 本书的价值在于其高度的实践性，我们针对金融风控的几大核心领域提供了详尽的案例分析和代码实现思路（使用Python主流库，如TensorFlow/PyTorch）： 实时信用评分与审批自动化： 构建一个基于混合输入（结构化/非结构化数据）的深度学习模型，实现毫秒级的授信决策。探讨迁移学习在快速拓展新客群审批模型中的应用。 反欺诈系统的高级应用： 不仅限于传统的欺诈标签分类，更深入到无监督学习方法（如自编码器、对比学习）在发现新型欺诈模式（零样本欺诈）中的应用，以及如何应对数据不平衡问题。 市场风险与压力测试的动态建模： 利用深度学习模型（如Transformer架构）对宏观经济指标和市场波动进行高频预测，为资本充足率计算提供更具前瞻性的风险因子输入。 流动性风险与资金缺口预警： 结合强化学习（Reinforcement Learning）的思想，模拟银行资产负债表的动态变化，优化资金头寸管理策略，提前识别流动性紧张点。 四、模型部署、监控与治理 一个成功的风控系统不仅仅是训练出一个高精度的模型，更在于其生命周期管理。本书的最后部分将全面覆盖模型治理的关键环节： 生产环境的部署挑战： 讨论如何将复杂的深度学习模型容器化、加速推理（如使用ONNX、TensorRT），并确保模型在低延迟场景下的稳定性。 模型漂移（Drift）的监测与自动重训练： 金融环境变化极快，模型性能衰减是必然。我们将介绍基于统计检验（如KS统计量、PSI）和深度学习自身的监控指标（如预测误差的分布变化）来实时预警模型过时。 合规性与公平性（Fairness）： 探讨在模型训练过程中如何量化和消除对特定敏感属性（如性别、地域）的潜在偏见，确保风险定价的公正性，满足日益严格的金融监管要求。 本书结构清晰，从理论基础到尖端应用，力求为读者提供一个全面、深入、可操作的深度学习风控实践路线图。它不仅是一本技术手册，更是一份指导金融机构在数字化浪潮中重塑风险管理体系的战略参考。
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