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出版者:高等教育出版社

作者:杨新月 编

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2004-12

价格:12.40元

装帧:平装

isbn号码:9787040157253

丛书系列:

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深度学习与未来计算：构建下一代智能系统的基石 作者： 机器智能研究院 资深研究员 团队 出版社： 尖端科技出版社 出版日期： 2024 年 10 月 ISBN： 978-7-5083-XXXX-X --- 内容简介： 在信息技术飞速演进的今天，人类社会正站在一个由数据驱动的智能革命前沿。本书《深度学习与未来计算》并非对现有技术原理的简单罗列，而是致力于构建一个前瞻性的、贯穿理论基础、前沿算法、硬件优化以及伦理治理的全景式知识体系。本书旨在为致力于构建下一代人工智能系统的工程师、研究人员以及政策制定者提供一份深度、严谨且极具实操指导意义的蓝图。 全书共分为六大部分，超过三十个章节，内容深度和广度远超一般的教材或入门读物，它聚焦于当前驱动人工智能突破的核心范式——深度学习，并将其置于更宏大的“未来计算”框架下进行审视和探讨。 --- 第一部分：深度学习的理论重塑与基础架构（第 1-5 章） 本部分深入剖析了现代深度学习模型背后的数学本质和信息论基础，旨在超越“黑箱”理解，探究其深层工作机制。 1. 信息瓶颈理论与表征学习的优化边界： 探讨如何通过信息论视角来量化和约束深度神经网络中的信息压缩与表征效率，重点解析了变分自编码器（VAE）和流模型（Flow-based Models）在信息瓶颈约束下的最新进展。 2. 优化算法的动态系统视角： 摒弃传统的梯度下降叙事，引入非凸优化中的随机微分方程（SDE）理论，详细分析了动量、自适应学习率（如 AdamW, Lookahead）的收敛性保证及其在极深网络中的实际表现差异。 3. 归纳偏置的结构化设计： 重点分析了卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）及 Transformer 架构中内嵌的特定归纳偏置（如平移不变性、序列依赖性、注意力机制的稀疏性），并探讨了如何设计新的结构偏置以应对特定领域的挑战（如图结构数据、时间序列的长期依赖）。 4. 可解释性（XAI）的内在机制探索： 从反事实推理、因果图模型与激活映射（如 Grad-CAM 的局限性）出发，构建了“可解释性即模型设计的一部分”的理论框架，强调模型透明度是未来高风险应用的前提。 5. 概率编程与神经符号集成： 讨论深度学习与符号逻辑推理的融合路径。详细介绍了如何使用概率编程语言（如 Pyro, Stan）构建结合先验知识的混合模型，以解决纯数据驱动模型在泛化和可信度方面的不足。 --- 第二部分：前沿模型范式与跨模态集成（第 6-11 章） 本部分聚焦于当前最前沿、最具突破性的模型架构，特别是大模型（LLMs）的结构演化和多模态融合的挑战。 6. Transformer 架构的深度解构与效率优化： 详细分析了注意力机制（Attention）的二次复杂度瓶颈，并系统比较了线性注意力、核方法注意力、分块稀疏注意力（如 Longformer, Reformer）等在长序列处理中的性能权衡。 7. 生成模型的对抗与扩散： 深入比较了生成对抗网络（GANs）在模式崩溃、训练不稳定的挑战下，如何被扩散模型（Diffusion Models）超越。重点解析了 SDE 驱动的去噪过程（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）及其在图像、音频、3D 生成中的应用优化。 8. 大规模语言模型（LLMs）的涌现能力与对齐挑战： 探讨 LLMs 中“涌现能力”（Emergent Abilities）的形成机制，包括上下文学习（In-Context Learning, ICL）的原理。更重要的是，详细介绍了指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在模型安全与目标对齐方面的最新进展与局限。 9. 多模态学习的统一表征空间： 研究如何通过对比学习（如 CLIP, ALIGN）将视觉、文本、听觉等异构数据映射到共享语义空间。讨论了跨模态知识迁移（Cross-Modal Transfer）中的信息丢失问题及其解决方案。 10. 图神经网络（GNNs）在复杂系统中的应用拓展： 超越社交网络分析，深入探讨了 GNNs 在分子发现、蛋白质折叠（如 AlphaFold 的结构预测机制）和物理模拟中的应用，重点分析了异构图上的信息传播模型。 11. 神经架构搜索（NAS）的自动化革命： 比较了基于强化学习、进化算法和基于梯度的 NAS 方法。引入了高效的超网（Supernet）概念，讨论了如何利用硬件感知的搜索策略来自动设计适用于特定推理延迟要求的定制化模型结构。 --- 第三部分：面向未来的高性能计算与硬件协同（第 12-17 章） 深度学习的未来依赖于计算范式的革新。本部分关注如何突破冯·诺依曼瓶颈，实现能源高效、大规模的并行智能计算。 12. 内存墙与计算-内存一体化（CIM）： 详细分析了当前 GPU 内存带宽的限制，并全面介绍了类脑计算、阻变存储器（RRAM/ReRAM）和相变存储器（PCM）在实现近似计算和内存内计算方面的潜力与工程挑战。 13. 异构计算平台的优化与调度： 深入研究了 ASIC、FPGA 和通用 GPU 之间在不同深度学习任务（训练 vs. 推理）中的性能对比。阐述了张量核心（Tensor Cores）的架构原理及其在混合精度训练中的效能提升。 14. 分布式训练的拓扑与通信优化： 重点分析了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的混合策略。详细讨论了 All-Reduce 算法在万亿级参数模型训练中网络拓扑和通信压缩技术的关键作用。 15. 边缘智能与联邦学习的安全性： 探讨在资源受限设备上部署大型模型的技术（如模型量化、剪枝和知识蒸馏）。联邦学习部分聚焦于数据孤岛环境下的隐私保护机制，如差分隐私（DP）与安全多方计算（SMC）的集成。 16. 量子计算与深度学习的交叉点： 初步探索量子机器学习（QML）的理论基础，特别是变分量子本征求解器（VQE）和量子神经网络（QNN）在处理高维特征空间和特定优化问题上的前景。 17. 能效比（Energy Efficiency）的量化与约束优化： 建立一套衡量模型训练和推理功耗的统一指标体系，并探讨如何将能耗作为正则项引入到模型优化目标中，以实现可持续的人工智能发展。 --- 第四部分：模型鲁棒性、安全与对抗防御（第 18-21 章） 智能系统的广泛应用要求其具备强大的抗干扰能力和可信度。本部分专门针对模型弱点进行深入剖析。 18. 对抗性攻击的分类与机理： 细致分类了白盒攻击（FGSM, PGD）和黑盒攻击（迁移攻击、查询攻击）。从几何和优化角度解释了对抗样本如何利用决策边界的局部线性特性。 19. 主动防御与认证鲁棒性： 介绍先进的防御策略，包括对抗性训练（Adversarial Training）的局限性。重点介绍如何通过随机化平滑技术（Randomized Smoothing）来提供可验证的、概率性的鲁棒性保证。 20. 模型窃取与逆向工程防御： 探讨知识产权保护问题，分析模型提取攻击（Model Extraction Attacks）的流程。提出水印技术和查询限制机制在保护知识产权方面的应用。 21. 数据中毒与后门攻击的检测与缓解： 关注训练数据层面的威胁。详细解析了针对联邦学习和大规模预训练中插入的“后门”攻击，以及基于激活模式和输入扰动分析的检测算法。 --- 第五部分：因果推断与科学发现（第 22-25 章） 超越相关性预测，本部分致力于将深度学习工具应用于发现系统的潜在因果结构。 22. 结构因果模型（SCM）与深度网络的结合： 介绍 Judea Pearl 的因果推断框架，探讨如何利用神经网络来估计潜在结果（Counterfactuals）和识别干预效应（Intervention Effects）。 23. 不变风险最小化（IRM）与泛化： 阐述了 IRM 的核心思想——在不同环境中学习保持不变的特征。这对于模型从实验室环境推广到真实世界环境（Domain Generalization）至关重要。 24. 因果发现算法的深度学习加速： 研究如何将深度生成模型应用于连续变量的因果结构学习，特别是在处理高维、非线性因果关系时的挑战与解决方案。 25. 科学模拟的神经替代模型（Surrogate Models）： 讨论如何使用深度学习模型替代耗时的高精度物理模拟（如流体力学、气候模型），从而加速科学研究的迭代速度，并确保模型预测的物理一致性。 --- 第六部分：伦理治理、监管与未来展望（第 26-30 章） 最后，本书将视角提升到宏观层面，探讨智能技术在社会中的责任与监管框架。 26. 偏见（Bias）的量化、溯源与消除： 深入分析偏见在数据采集、模型训练和部署反馈循环中的积累过程。提出基于群体公平性度量（如机会均等、统计奇偶性）的公平感知训练方法。 27. AI 决策的问责制与法律框架： 审视全球范围内（如欧盟 AI 法案）对高风险 AI 系统的监管趋势。重点探讨在自动化决策失败时，责任如何界定和分配。 28. 社会影响评估（SIA）与技术前瞻： 建立一套用于评估前沿 AI 技术（如通用人工智能 AGI 早期形态）潜在社会冲击的方法论框架，以指导研究方向。 29. 通用人工智能（AGI）的计算门槛与路线图： 批判性地评估当前通往 AGI 的主要路径（Scaling Hypothesis vs. 符号主义回归），并提出衡量“通用性”的更精确的基准测试集。 30. 面向人类增强的计算： 展望人机协作的未来形态，探讨如何设计能够无缝融入人类认知流程、提升决策质量而非简单替代人类的智能系统。 --- 适用读者： 致力于构建下一代 AI 平台和基础设施的高级软件工程师。 攻读计算机科学、数据科学、电子工程、理论物理学等领域硕士及以上学位的学生。 负责制定 AI 战略和技术路线图的行业领导者和政策制定者。 本书特色： 深度与广度兼备： 理论推导严谨，同时覆盖了前沿硬件、算法安全和伦理治理的最新研究成果。 聚焦核心挑战： 大量篇幅用于分析当前限制 AI 发展的关键瓶颈（如能耗、可信度、长序列处理）。 实战指导性强： 提供了大量针对前沿算法（如扩散模型、GNNs）的工程化优化思路和代码实现的关键点分析。

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《护理学导论》这本书的视角非常独特，它不仅仅是从专业的角度来介绍护理，更是从更广阔的社会和人文角度来审视护理。我特别喜欢书中关于“护理历史”的章节，它让我看到了护理作为一门学科是如何随着时代的发展而不断演进的，也让我对那些早期默默奉献的护理前辈充满了感激。这本书也让我对“社区护理”有了更深的理解，它强调了护理工作不仅仅局限于医院，更应该深入社区，为民众提供健康教育、疾病管理和康复指导。我甚至会因此而思考，我应该如何为我所在的社区做出贡献，如何提升社区居民的健康水平。这本书也让我对“国际护理”有了初步的了解，它让我看到了护理在不同文化背景下的多样性和共通性，也让我意识到，护理工作具有全球性的意义。我甚至开始憧憬，未来有机会能够参与到国际性的护理援助活动中去。这本书就像一扇窗口，让我看到了护理工作的广度和深度，也激发了我参与其中、贡献力量的热情。

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这本书的写作风格实在是太迷人了，完全颠覆了我对教科书的刻板印象。我原本以为会是一本枯燥乏味的理论堆砌，结果却读得津津有味，仿佛在听一位经验丰富的导师娓娓道来。作者非常善于将抽象的概念具象化，用生活中常见的例子来解释复杂的护理理论，让我这种非专业人士也能轻松理解。比如，在讲解“沟通技巧”那一章时，书中并没有直接罗列一大堆沟通原则，而是通过几个非常生动的医患对话场景，让我直观地感受到了有效的沟通是如何建立信任、缓解焦虑的。我印象最深刻的是，书中提到了“非语言沟通”的重要性，包括眼神、肢体语言、语气等，并强调了这些在建立良好医患关系中的关键作用。这让我意识到，原来护理不仅仅是说“你好”和“请”，更是要通过全身心地投入，去传递关爱和理解。而且，这本书的内容组织也十分合理，从基础的护理概念入手，逐步深入到各种护理技术和实践，循序渐进，逻辑清晰，让我能够一步步地构建起对护理学的完整认知。我甚至觉得，这本书的内容比我平时在电视上看到的那些戏剧化的医疗剧还要吸引人，因为它更加真实，更加贴近生活的本质。我特别喜欢书中对“循证护理”的介绍，这让我明白，护理实践应该基于科学证据，而不是凭空想象，这是一种对病人负责的态度，也是对护理职业专业的体现。

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这本书的语言风格非常独特，它不是那种死板的学术论文，而是充满了智慧和温度。我特别喜欢作者在解释一些复杂的护理概念时，所使用的那些形象的比喻和生动的例子，让我觉得枯燥的知识变得鲜活起来。例如，在讲解“病人教育”时，书中并没有简单地罗列教育内容，而是通过一个充满耐心的护士，一步步地引导病人理解自己的病情和治疗方案，让我感受到了教育过程中的支持和鼓励。我甚至会因为书中的某些细节而感动，比如一位护士在面对情绪失控的病人时，是如何用温柔的声音和坚定的眼神来安抚对方的。这种细腻的描写，让我看到了护理工作中的智慧和艺术。这本书也让我对“团队合作”在护理中的重要性有了更深的认识，它强调了护士、医生、物理治疗师、心理咨询师等各个专业人员之间的紧密协作，才能为病人提供最全面、最有效的护理。我甚至开始反思，自己在团队合作中，应该如何更好地发挥自己的作用，为整体目标的实现做出贡献。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种精神的滋养，它让我对护理行业充满了敬意，也对自己的学习充满了动力。

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我必须承认，《护理学导论》这本书彻底改变了我对护理的看法。我之前对护理的印象，可能还停留在打针、发药这些比较表面的层面，但这本书让我看到了护理更深层次的内涵。它强调了护理的科学性、专业性和艺术性，让我明白了护理工作是一门结合了科学知识、临床技能和人文关怀的复杂学科。我尤其喜欢书中对“批判性思维”在护理实践中的应用讲解，这让我意识到，优秀的护理人员不仅需要遵循既定的流程，更需要具备独立思考、分析问题和做出最佳决策的能力。这本书也让我对“循证实践”有了更深入的理解，它强调了护理决策应该基于最新的研究证据，而不是传统的经验主义，这是一种对病人负责任的态度，也是对护理专业性的追求。我甚至开始思考，在生活中遇到一些问题时，是否也可以运用这种批判性思维和循证的方法来解决。这本书让我对护理工作有了全新的认识，也激发了我对这个行业的浓厚兴趣，让我看到了无限的可能性。它就像是一扇窗，让我看到了护理领域之外更广阔的天地，也让我对自己的未来有了更多的憧憬。

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从这本书的字里行间，我感受到了作者对护理事业的热爱和对生命的敬畏。这本书不仅仅是一本知识的传递，更是一种情感的共鸣。我特别喜欢书中那些充满人情味的细节描写，比如在描述护士如何安抚一个失落的病人时，作者细致入微地描绘了护士的眼神、微笑和肢体语言，让我仿佛身临其境，能够感受到那种无声的力量。这本书也让我重新思考了“关怀”的真正含义。它不仅仅是给予药物和治疗，更是给予希望和尊严。我尤其欣赏书中对“姑息治疗”的介绍，这让我明白，即使在生命无法挽回的时候，护理依然能够发挥至关重要的作用，帮助病人减轻痛苦，提升生活质量，让他们有尊严地走完生命的最后一程。这本书让我对“生老病死”有了更平和的心态，也让我看到了护理工作在生命全程中的重要性。我甚至觉得，这本书应该被列为每个人的必读书籍，因为它不仅仅是关于护理，更是关于如何更好地面对生活，如何更好地与他人建立连接。它教会我，即使在最艰难的时刻，也要保持一份对生命的热忱和对彼此的关怀。这种深刻的人文关怀，让我对护理行业充满了由衷的敬意。

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我必须说，《护理学导论》这本书的深度和广度都超出了我的预期。我本来只是想大致了解一下护理学是什么，没想到这本书的内容如此丰富，几乎涵盖了护理学的所有重要方面。从护理的哲学基础到具体的护理技术，再到护理管理和研究，这本书都给了我非常全面的介绍。我特别欣赏书中对“护理过程”的详细解析，这让我明白了护理工作不是零散的行为，而是一个有计划、有系统、有目的的过程，包括评估、诊断、计划、实施和评价。这种系统性的思维方式，不仅有助于理解护理工作，对于解决生活中的其他问题也大有裨益。我还会时不时翻阅书中关于“病人安全”的部分，那些关于如何预防医疗差错、如何保障病人权益的讨论，让我对护理工作中的风险意识有了更深的认识。这本书也让我对护理人员的专业素养有了更高的评价，他们不仅需要扎实的专业知识，还需要良好的判断力、决策能力和团队协作能力。我甚至开始反思，作为一名潜在的患者，我应该如何与护理人员进行有效的沟通，才能让他们更好地为我提供服务。这本书就像是一本百科全书，让我得以窥见护理学这个广阔领域的全貌，也让我对未来的学习充满了期待。我甚至觉得，这本书的内容可以作为任何一个对医疗健康领域感兴趣的人的入门读物，它能帮助你建立起最基本的框架和认知。

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我真的没有想到，《护理学导论》这本书会给我带来如此大的震撼。它不仅仅是知识的传递，更是对护理职业精神的深刻诠释。我特别喜欢书中那些关于“护士的奉献精神”和“护理的使命感”的论述，它让我看到了护理人员是如何在平凡的岗位上，以高度的责任感和使命感，为病人带来希望和光明。我也会反复阅读书中关于“护士的自我保护”和“职业倦怠的预防”的部分，这让我认识到，护理工作虽然充满挑战，但同样需要关注自身的健康和心理状态，只有这样才能更好地为病人服务。我甚至会因为书中的某些故事而潸然泪下，比如一位护士如何在疫情期间，不顾个人安危，坚守在抗疫一线，用自己的双手和爱心，守护着无数生命。这种精神让我看到了护理工作的伟大，也让我对所有护理人员充满了无限的敬意。这本书让我对护理这个职业有了更深刻的理解，也让我对未来的人生方向有了更清晰的规划，我甚至觉得，我找到了自己真正热爱的事业。

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《护理学导论》这本书的内容编排得非常精巧，它就像一张精美的地图，带领我一步步探索护理学的世界。从护理的基本概念、历史发展，到各种护理模式、护理技术，再到护理伦理、法律法规，这本书的内容应有尽有，而且层次分明，逻辑清晰。我尤其喜欢书中关于“护理专业化”的论述，这让我明白了护理不仅仅是一种服务，更是一门独立的学科，拥有自己独特的理论体系和实践方法。它也让我对护理人员的教育背景和执业资格有了更清晰的认识，这是一种对专业性的尊重，也是对病人安全的保障。我还会时不时地翻阅书中关于“伤口护理”和“药物管理”的部分，那些详细的操作步骤和注意事项，让我觉得这本书的实用性非常强，即使我不是专业人士，也能从中受益。这本书也让我对“健康促进”和“疾病预防”有了更深的理解，它强调了护理工作不仅仅是在疾病发生后进行干预，更要在疾病发生前进行预防和健康指导，这是一种更积极、更主动的护理理念。我甚至觉得，这本书的内容可以作为健康管理的入门指南，它能帮助我更好地照顾自己和家人。

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这本书的思考深度令人折服，它不仅仅是知识的罗列，更是对护理本质的深刻探讨。我特别欣赏书中关于“以病人为中心”的护理理念的阐述，这让我明白了护理工作的核心是尊重病人的权利、满足病人的需求、关注病人的感受。它强调了护理人员应该成为病人的倡导者和支持者，帮助他们在医疗过程中做出明智的决策。我也会反复阅读书中关于“护理评估”的部分，这让我认识到，准确的评估是有效护理的基础，它需要护士具备敏锐的观察力、丰富的知识和良好的分析能力。我甚至会因此而反思自己在日常生活中，是否也能够运用这种系统性的评估方法来解决问题。这本书也让我对“终末期护理”有了更深的认识，它让我明白了，即使在生命的最后阶段，护理依然能够提供安慰、尊严和支持，帮助病人安详地离开。这种对生命的尊重和对逝者的关怀，让我对护理行业充满了由衷的敬意。它让我看到了护理工作不仅仅是技术，更是人性中最柔软、最温暖的一部分。

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这本书对我来说，简直就是打开了新世界的大门。我一直对护理这个职业充满好奇，但总觉得它神秘而遥远，仿佛只有专业人士才能窥探其中的奥秘。直到我拿到《护理学导论》，这种感觉才被彻底打破。它没有使用晦涩难懂的专业术语，而是以一种非常平易近人的方式，带领我一步步走进护理的殿堂。我尤其喜欢书中对护理伦理的阐述，那些关于尊重、同情、责任的讨论，让我深刻体会到护理不仅仅是一项技术，更是一种人文关怀。它让我明白了，作为一名护理人员，不仅仅是要给予患者身体上的治疗，更要给予他们心灵上的慰藉。书中举的那些案例，有成功战胜病魔的喜悦，也有面对生命终结时的无奈与庄严，这些真实的故事让我对护理工作有了更立体、更深刻的认识。我甚至能够想象到，当我在病房里，面对一个焦虑不安的病人时，会如何用这本书里学到的知识，去安抚他，去建立信任，去提供最专业的帮助。这本书也让我重新审视了自己，我是否具备成为一名优秀护理人员所需要的品质？这本书就像一面镜子，照出了我的不足，也激发了我前进的动力。我迫不及待地想将书中的知识付诸实践，虽然我可能只是一个初学者，但我相信，这本书为我打下的坚实基础，会让我在这条道路上走得更远。而且，书中对于不同护理领域的介绍，也让我对未来有了更清晰的规划，无论是重症监护、社区护理还是儿童护理，我都看到了自己的可能性。这不仅仅是一本书，更是我职业生涯的起点，我的人生方向的指引。

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