具体描述
《新世纪计算机类本科系列教材•计算机外部设备》系统地介绍了目前广泛使用的计算机输入/输出设备的结构、种类、工作原理以及与主机的连接和通信方式。对有些已问世尚未流行且具有很大发展前途的外部设备，书中也简要地作了介绍。
《新世纪计算机类本科系列教材•计算机外部设备》共分六章。第一章绪论，第二章输入设备，第三章显示设备，第四章打印机，第五章辅助存储器，第六章主机与外部设备的连接（或称总线、接口与连接）。各章末尾均配有思考与练习题，供读者练习。
《新世纪计算机类本科系列教材•计算机外部设备》内容丰富，通俗易懂，贴近外部设备发展现状，可作为高等院校计算机学科本科生和大专生“计算机外部设备”课程的教材，也可作为计算机领域各类技术人员的参考用书。
《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 本书聚焦于深度学习技术如何重塑和推动自然语言处理（NLP）领域的最新发展与实践。 第一部分：理论基石与模型演进 本书首先为读者构建起坚实的理论基础。我们将深入剖析从传统统计模型（如HMM、CRF）向现代深度学习范式转变的内在逻辑和技术驱动力。重点讲解了神经网络结构在处理序列数据时的优势，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效捕捉语言的上下文依赖性。 随后，本书将核心篇幅投入到改变游戏规则的注意力机制（Attention Mechanism）及其在机器翻译和文本摘要中的革命性影响。读者将详尽了解自注意力（Self-Attention）的数学原理，以及如何构建高效、可并行化的编码器-解码器架构。 第二部分：Transformer架构的深度解析与实践 Transformer模型是当前NLP领域的核心驱动力。本书用数个章节对其进行极致的解构。我们将详细阐述Transformer内部的堆叠层结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）的运作方式，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补序列信息缺失的问题。 基于Transformer，本书系统性地介绍了主流的预训练语言模型（PLMs）： BERT家族的深入研究： 涵盖BERT、RoBERTa、ALBERT等模型的Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 训练目标，以及它们在下游任务（如命名实体识别、情感分析）中的微调（Fine-tuning）策略和性能优化技巧。 生成式模型的演进： 对GPT系列（GPT-2, GPT-3及后续变体）的自回归（Autoregressive）特性、上下文学习（In-Context Learning）能力和提示工程（Prompt Engineering）进行详尽论述。 跨模态与多语言模型： 探讨如XLMRoberta、mT5等模型如何在多语言环境中实现知识迁移，以及如何利用视觉信息增强文本理解（如CLIP模型的思想在NLP中的借鉴）。 第三部分：核心NLP任务的尖端解决方案 本书将理论与应用紧密结合，针对当前最复杂和最具挑战性的NLP任务，提供基于深度学习的尖端解决方案： 1. 机器翻译（NMT）： 从基于注意力机制的Seq2Seq模型到大型Transformer模型的部署挑战，涵盖低资源语言翻译和领域适应性翻译技术。 2. 文本生成与对话系统： 不仅关注流畅度，更关注生成内容的逻辑一致性、事实准确性。讨论如何利用强化学习（RLHF）对大型语言模型进行对齐（Alignment）。 3. 知识抽取与问答系统（QA）： 详述抽取式QA、生成式QA和知识图谱（KG）增强的QA模型。介绍如何使用图神经网络（GNN）来推理复杂的知识关系。 4. 文本理解与推理： 探讨如何构建能够进行复杂逻辑推理、常识判断和文本蕴含识别的深度模型。 第四部分：工程实现、效率优化与未来趋势 理解先进模型后，实际部署是关键。本部分侧重于工程化实践： 高效训练与推理： 介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以减小模型体积并加速推理速度，尤其是在边缘设备上的应用考量。 可解释性（XAI）： 探讨LIME、SHAP等方法在分析深度学习模型决策过程中的应用，提升模型透明度。 伦理与偏差： 深入分析预训练数据中存在的社会偏见如何内化到模型参数中，并探讨缓解数据集和模型偏差的最新研究方向。 本书特色： 本书力求平衡学术深度与工程实用性。书中穿插了大量的Python代码示例（主要基于PyTorch/TensorFlow框架），涵盖模型构建、预训练流程和特定任务的微调脚本。它面向对象是具备一定编程基础、希望深入掌握当前最先进NLP技术的研究人员、高级工程师和高年级学生。阅读本书，您将能够驾驭当前主导NLP领域的复杂深度学习架构，并能应对实际工业界中对语言智能的严苛要求。 总字数：约1500字
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