具体描述
智能建筑信息网络是智能大厦最重要的信息基础设施。本书讲述智能建筑信息网络的主流技术，包括：局域网技术和TCP／IP体系结构、协议及其在流行操作系统上的实现，连接主干网的宽带接入技术及体系结构，保证网络可靠及安全运行的网络管理、网络安全与信息安全，提供各种信息服务的网络应用，以及从系统工程的观点实现网络规划、设计、实施、测试和性能评价。 本书主要供从事智能建筑信息网络设计和管理的高级工程技术人员阅读，也可作为高等院校智能建筑专业、计算机专业与数据通信专业的计算机网络教科书或参考书。
深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 本书旨在为对人工智能、尤其是自然语言处理（NLP）领域抱有浓厚兴趣的研究人员、工程师和高级学生提供一份全面且深入的技术指南。 聚焦于当前深度学习技术在解析、生成和理解人类语言方面所取得的突破性进展与实际应用，本书不涉及计算机网络工程或智能建筑的任何技术内容。 本书的结构设计旨在引导读者从基础理论逐步迈向复杂模型的构建与优化，强调理论的严谨性与工程实践的有效结合。 --- 第一部分：深度学习与语言模型基础重构 本部分将彻底回顾支撑现代NLP技术的深度学习核心概念，并明确它们与传统方法的区别。 第一章：深度学习基础回顾与NLP的融合 神经网络基础强化： 详细阐述前馈网络、卷积网络（CNN）在特征提取中的作用，以及循环网络（RNN）及其变体（如GRU、LSTM）在序列数据建模上的核心机制。重点分析梯度消失与爆炸问题的现代解决方案。 词嵌入的演进： 从早期的词袋模型（BoW）和TF-IDF过渡到基于分布假设的静态词向量（Word2Vec, GloVe）。深入解析如何利用这些向量作为深度模型的输入层，捕捉词汇间的语义关系。 现代损失函数与优化器： 剖析交叉熵损失函数在分类任务中的应用，并详细介绍如AdamW、Ranger等先进优化算法如何加速和稳定大型模型的训练过程。 第二章：序列建模的挑战与Transformer的崛起 序列依赖性瓶颈： 分析RNN在处理长距离依赖时的固有局限性，以及如何通过注意力机制（Attention Mechanism）初步缓解这一问题。 自注意力机制的深度解析： 详尽解释Scaled Dot-Product Attention的工作原理，包括Query、Key、Value矩阵的计算过程。探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注不同表示子空间的信息。 Transformer架构的完整解析： 全面拆解Encoder-Decoder结构。详细阐述位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（绝对、相对位置编码）。强调Transformer如何通过完全依赖自注意力实现并行化训练，从而突破RNN的性能天花板。 --- 第二部分：预训练范式与大规模语言模型（LLM） 本部分深入探讨当前NLP领域最核心的“预训练-微调”范式，并着重分析奠定现代LLM基础的几个里程碑式模型。 第三章：单向与双向预训练策略 掩码语言模型（MLM）的细节： 剖析BERT模型的输入构造、动态掩码策略以及训练目标。讨论MLM在捕获双向上下文信息方面的优势，及其在下游任务中的表现。 因果语言模型（CLM）的实现： 重点分析GPT系列模型的工作原理，即仅依赖先前词汇预测下一个词的单向生成机制。讨论其在文本生成任务中的生成一致性和连贯性优势。 混合与改进型预训练任务： 探讨如ELECTRA中的Replaced Token Detection（RTD）等更高效的预训练任务设计，以及如何通过句子间关系预测（NSP/SOP）增强模型对篇章理解的能力。 第四章：指令微调与对齐技术 从预训练到指令遵循： 阐述何为“指令微调”（Instruction Tuning），以及如何通过高质量、多样化的指令数据集来引导预训练模型更好地理解和执行特定任务。 人类反馈强化学习（RLHF）的机制： 详细介绍RLHF三部曲：奖励模型（RM）的训练、策略模型的初始化与优化，以及PPO（Proximal Policy Optimization）在确保训练稳定性和优化效率中的角色。 低秩适应（LoRA）与其他高效微调方法： 针对LLM巨大的参数量，系统介绍参数高效微调（PEFT）技术。重点讲解LoRA如何通过注入低秩矩阵实现参数高效更新，显著降低计算资源需求，同时保持接近全量微调的性能。 --- 第三部分：前沿应用与特定领域的高级技术 本部分将聚焦于深度学习在具体NLP任务中的高级应用，并探讨当前研究热点。 第五章：文本生成与控制 解码策略的精细化控制： 深入比较贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的优缺点。重点分析温度采样（Temperature Sampling）、Top-K与核采样（Top-P/Nucleus Sampling）如何影响生成文本的多样性与质量。 知识增强的生成： 讨论如何将外部知识库（如知识图谱或检索系统）集成到生成过程中，以避免“幻觉”（Hallucination）现象，确保生成内容的准确性和事实性。 摘要生成模型： 区分抽取式与抽象式摘要的不同技术路线。深入分析Seq2Seq模型在生成流畅、信息密集的摘要时的架构调整与评价指标（如ROUGE得分的局限性）。 第六章：复杂推理与问答系统 神经符号推理（Neuro-Symbolic Reasoning）： 探讨如何结合深度学习的表征能力与符号逻辑的严谨性，以解决需要多步逻辑推导的复杂问答任务。 检索增强生成（RAG）系统设计： 全面解析RAG架构的各个组件，包括高效的向量数据库选型、检索算法（如BM25、向量相似度搜索）的优化，以及如何将检索到的上下文有效地喂给生成模型。 多模态输入的融合： 介绍如何利用视觉语言模型（VLM）的基础架构，处理结合了文本和图像信息的复杂推理任务，例如对图表或复杂文档的理解与问答。 第七章：模型评估、鲁棒性与伦理考量 超越传统指标的评估体系： 分析传统BLEU、ROUGE指标在评估生成质量时的不足。介绍利用更强大的语言模型本身作为评估器（如GPT-4作为裁判）的新兴方法。 模型对抗性攻击与防御： 讨论针对NLP模型的词汇替换、同义词扰动等对抗性攻击手段。并介绍如对抗性训练、输入净化等提高模型鲁棒性的防御策略。 偏见、公平性与可解释性（XAI）： 深入探讨训练数据中隐含的社会偏见如何传递至模型，以及如何通过因果干预、解耦表示等技术来量化和减轻这些偏见。初步介绍LIME和SHAP等工具在理解模型决策过程中的应用。 --- 目标读者群体： 具备扎实的Python编程基础，熟悉高等数学（线性代数、概率论），并对机器学习有基本认识的读者。本书要求读者具备一定的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的使用经验，以便更好地跟随实践章节。 本书不包含任何关于网络协议、布线标准、楼宇自动化系统（BAS）、传感器集成或智能家居/办公解决方案的内容。其核心焦点完全聚焦于人类语言的计算处理。
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