生产系统建模与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海交通大学出版社

作者:孙小明

出品人:

页数:161

译者:

出版时间:2006-1

价格:17.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787313042804

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一份图书简介，内容关于“人工智能在自然语言处理中的应用与未来趋势”，字数大约1500字，不包含您提到的“生产系统建模与仿真”相关内容，力求专业、详实，且自然流畅： --- 图书名称：《人工智能驱动的自然语言处理：前沿理论、关键技术与行业实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，文本数据已成为组织和个人获取知识、洞察市场、乃至驱动决策的核心资产。然而，海量的非结构化文本信息如同待开采的金矿，其价值的充分释放，迫切需要尖端智能技术的赋能。本书《人工智能驱动的自然语言处理：前沿理论、关键技术与行业实践》，正是为应对这一时代挑战而精心编撰的专业著作。它不仅系统梳理了自然语言处理（NLP）领域从基础理论到最新模型架构的演进脉络，更深入剖析了当前驱动NLP技术实现跨越式发展的核心人工智能技术栈。 本书的撰写，旨在为计算机科学、语言学、人工智能领域的从业者、研究人员以及相关专业的学生提供一份兼具深度与广度的参考指南。我们相信，理解NLP的未来，必须建立在对支撑其发展的底层AI原理的扎实掌握之上。 第一部分：自然语言处理的基石与历史脉络 本部分首先为读者构建起理解现代NLP的理论框架。我们从语言学的基本概念入手，阐述语言的结构特征、语义复杂性，以及机器理解人类语言所面临的内在挑战——歧义性、上下文依赖性和常识推理的缺失。 随后，本书详细回顾了NLP技术的发展历程。我们探讨了基于规则的方法（Rule-Based Systems）的局限性，重点分析了统计学方法（如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF）如何通过概率模型实现词性标注和命名实体识别的突破。随后，我们进入机器学习时代，剖析了支持向量机（SVM）和最大熵模型在文本分类中的应用。 至关重要的是，本部分对词嵌入（Word Embeddings）的革命性意义进行了深入阐述。从Word2Vec的双Skip-gram和CBOW模型，到GloVe的全局矩阵分解方法，我们详细解析了如何将离散的符号转化为连续的、具有语义信息密度的向量空间表示，这是后续深度学习技术能够有效处理文本的前提。 第二部分：深度学习范式下的核心技术突破 本部分是本书的技术核心，聚焦于当前主导NLP领域的深度学习架构。我们摒弃了对基础神经网络的冗余介绍，直接切入NLP应用中的关键模型。 循环神经网络（RNN）及其改进：我们深入分析了标准RNN在处理长距离依赖问题上的梯度消失/爆炸挑战，并详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作机制，说明它们如何通过“门”结构有效地控制信息流。 注意力机制的兴起与自注意力：注意力机制被认为是现代NLP的第二个里程碑。本书不仅解释了注意力机制的直观作用——让模型“关注”输入序列中最相关的部分，更深入地解构了自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Query、Key、Value矩阵的构建和缩放点积的数学推导。 Transformer架构的全面解析：Transformer模型，作为当前几乎所有SOTA（State-of-the-Art）模型的基石，占据了本书相当的篇幅。我们系统性地分解了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构，详细解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何提升模型的表达能力，并分析了位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息方面的巧妙设计。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的生态与应用 预训练语言模型（PLMs）是当前AI与NLP深度融合的集中体现。本部分着重探讨了以BERT、GPT系列为代表的模型的训练范式、结构差异及其在实际场景中的应用落地。 BERT及其变体：我们详细解读了BERT采用的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）双重预训练任务，分析了其基于双向上下文理解的优势。同时，我们也对比了RoBERTa、ALBERT等针对BERT在效率和性能上进行的优化改进。 生成式模型的演进与挑战：本书重点剖析了GPT系列模型，从GPT-1到最新的架构，阐释了它们如何通过纯粹的单向语言模型目标，实现了惊人的文本生成能力。我们探讨了指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）等对齐技术（Alignment Techniques）在塑造模型行为、增强可控性方面扮演的关键角色。 高效微调策略：鉴于PLMs巨大的参数规模，本书专门开辟章节讨论了参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prompt Tuning，这些技术极大地降低了企业和研究机构应用大型模型的使用门槛。 第四部分：自然语言处理的关键应用场景与前沿探索 本部分将理论与实践紧密结合，展示了NLP在不同垂直领域的成熟应用及面临的挑战。 1. 信息抽取与知识图谱构建：从命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）到事件抽取，解析AI如何将非结构化文本转化为结构化的知识表示。 2. 机器翻译的深度优化：探讨神经机器翻译（NMT）的现状，包括零样本/少样本翻译的能力，以及跨语言表示的挑战。 3. 文本摘要与问答系统：对比抽取式摘要与生成式摘要的优劣；深入分析基于检索增强生成（RAG）的问答系统，它是当前企业级应用中最具潜力的范式之一，用外部知识库弥补模型固有知识的不足。 4. 情感分析与意图识别：从细粒度情感分析到多模态情感融合的探讨，服务于客户体验管理（CXM）。 5. 模型的可解释性（XAI）与鲁棒性：随着模型复杂度的增加，理解“为什么”模型做出特定决策变得至关重要。本书讨论了注意力热力图、梯度分析等方法，并探讨了对抗性攻击对NLP模型的威胁及防御策略。 结语：迈向通用人工智能的路径 最后一部分，本书展望了NLP的未来，即向着更具常识推理能力、更少数据依赖、更强的多模态融合（文本、视觉、语音）方向发展。我们探讨了当前大型语言模型（LLMs）在逻辑推理和规划方面的局限性，以及如何通过符号计算与神经网络的结合来构建更强大的认知架构。 《人工智能驱动的自然语言处理》不仅是一本技术手册，更是一幅描绘人机交互未来图景的蓝图。它力求全面、深入地引导读者掌握驾驭文本数据的核心AI工具，为信息时代的智能化发展贡献力量。

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我最近一直在思考如何更有效地管理我的个人项目，尤其是涉及到时间安排和资源分配的部分。我总觉得自己的效率不够高，经常会陷入“看起来很忙，但实际产出并不理想”的怪圈。所以，我一直在寻找一些能够帮助我系统性地规划和优化工作流程的工具或方法。当我看到《生产系统建模与仿真》这本书时，我立刻联想到了它可能提供的解决方案。我设想这本书会教我如何将我杂乱的项目任务分解成一个个可管理的子任务，然后为每个任务分配合理的时间和所需资源。我期待能够学习到如何构建一个“虚拟模型”来模拟我的整个项目进度，从而在早期发现潜在的冲突和延误。书中可能会介绍一些易于理解的建模技术，例如流程图、甘特图的升级版本，甚至是更高级的离散事件仿真，让我能够“预演”我的项目，并在实际开始之前就进行必要的调整。我希望这本书不仅能提供理论，更能给出实际操作的指导，比如如何在Excel或其他通用软件中进行简单的仿真，或者推荐一些免费的仿真工具。我非常希望通过这本书，我能摆脱那种“头痛医头、脚跟医脚”的工作方式，建立起一种更加主动、前瞻性的项目管理思维，让我的每一个想法都能更高效、更顺利地落地。

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我最近在思考，如何才能更有效地帮助我的企业提高运营效率，降低生产成本。我们公司虽然已经运营多年，但感觉在流程优化和资源利用方面还有很大的提升空间。我一直在寻找一些能够提供系统性解决方案的方法论，而《生产系统建模与仿真》这个书名立刻吸引了我的注意。我设想这本书会提供一套严谨的框架，教我如何将我们公司复杂的生产流程进行解构，用清晰的模型来描述各个环节的输入、输出、约束和相互关系。我期待能够学习到如何通过仿真来模拟不同的生产场景，比如在订单量突然增加时，我们的生产线能否及时响应；在某种原材料供应出现问题时，会对整体产量产生多大的影响。书中或许会介绍一些常用的仿真软件和建模工具，并提供详细的操作指南，让我能够亲手实践，为公司实际的问题找到量化的解决方案。我希望这本书能够帮助我识别生产过程中的瓶颈和浪费，并基于仿真结果来制定切实可行的改进措施，比如调整生产计划、优化设备配置，或者改进人员培训。最终，我希望通过这本书，能够为公司的可持续发展贡献一份力量，让我们的企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。

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我一直对复杂系统和它们如何随时间演变的过程感到着迷。对我来说，理解一个系统不仅仅是知道它的组成部分，更重要的是理解这些部分之间是如何相互作用，以及这种互动如何导致整个系统的行为。当我看到《生产系统建模与仿真》这本书时，我 immediately think that this might be the perfect resource to deepen my understanding in this area. I imagine the book will provide me with a structured approach to breaking down intricate production systems into their fundamental elements and then building analytical models to represent their dynamics. I'm eager to learn about the principles behind creating these models – perhaps using mathematical equations, statistical methods, or even graphical representations. More importantly, I'm excited about the simulation aspect. I envision the book guiding me through the process of using these models to run experiments in a virtual environment, allowing me to test various scenarios, predict outcomes, and explore the impact of different interventions without affecting the real-world system. I hope to see examples of how this methodology is applied to real-world production challenges, illustrating the power of simulation in problem-solving and decision-making. This book, in my mind, promises to be a journey into the heart of operational efficiency and strategic foresight, offering tools and insights to dissect and improve complex processes.

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这本书就像一把打开未知世界大门的钥匙，我一直对那些庞大、复杂的系统充满了好奇，想知道它们是如何运作的，又是如何被优化到极致的。当我在书店偶然翻到《生产系统建模与仿真》时，心中涌起一股强烈的冲动。我设想，这本书会带领我走进一个充满逻辑与数据的殿堂，在那里，生产线的每一个环节，从原材料的输入到成品的输出，都会被分解、分析，并以清晰的模型呈现出来。我期待着能够理解那些抽象的数学公式是如何转化为实际的生产流程优化方案的，比如如何通过仿真来预测瓶颈，如何调整参数以最小化等待时间，或者如何设计出更具弹性的生产线以应对市场变化。我希望能看到书中用生动的案例，比如汽车制造、电子产品组装，甚至是更宏观的供应链管理，来展示建模与仿真的强大力量。我甚至想象着书中会有图文并茂的解释，将复杂的概念可视化，让我这个初学者也能轻松入门，逐渐掌握这些高深的技术。这不仅仅是一本书，更像是一场引人入胜的探索之旅，让我期待着在每一次翻阅中都能获得新的启示和深刻的理解，最终能将这些知识应用到我自己的学习和工作中，解决实际问题。

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作为一个对未来科技发展充满好奇的观察者，我一直对工业自动化和智能制造领域的前沿技术感到着迷。每次看到新闻中报道的那些高效、精准的机器人生产线，或是能够自主学习和调整的智能工厂，我都会惊叹于人类的智慧和创造力。《生产系统建模与仿真》这个书名，在我看来，就仿佛是通往这些先进技术核心的密匙。我预感这本书会深入探讨如何利用数学模型和计算仿真来设计、分析和改进复杂的生产过程。我期待能够了解到，科学家和工程师们是如何将现实世界的物理规律和经济约束转化为抽象的数学语言，并通过计算机模拟来预测不同设计方案的性能表现，从而在实际投入巨资之前就找到最优解。书中或许会介绍各种不同的建模方法，比如基于代理的模型、基于事件的模型，甚至是与人工智能结合的建模技术，让我能够理解这些方法的原理和适用场景。我希望这本书能够提供一些具体的案例分析，展示如何在实际的工业生产中应用这些建模与仿真的技术，比如如何优化工厂布局以减少物料搬运成本，如何设计更高效的调度策略以提高设备利用率，或者如何通过仿真来评估新技术的引入对整个生产系统的影响。我渴望通过阅读这本书，能够更深刻地理解智能制造的底层逻辑，并为未来的技术发展趋势建立起一个更清晰的认知框架。

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