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出版者:中山大学

作者:吴拓 编

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2004-2

价格:18.80元

装帧:

isbn号码:9787306022332

丛书系列:

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好的，这里为您构思一份关于另一本完全不同主题图书的详细简介，字数约1500字。 --- 《深度学习前沿：从基础理论到前沿应用》 内容提要： 开启智能时代的数据驱动革命 本书深入探讨了现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习的理论基础、关键算法以及在多个行业中的前沿应用。面对当前数据爆炸式增长和计算能力飞速提升的背景，深度学习已不再是停留在实验室的概念，而是正在重塑金融、医疗、自动驾驶、自然语言处理等诸多领域的关键技术。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的学习路径，帮助技术人员、研究人员以及对人工智能抱有浓厚兴趣的专业人士，构建扎实的理论框架，并掌握实战所需的工具与技巧。 全书结构清晰，逻辑严密，内容覆盖了从基础的数学原理到最新的模型架构，确保读者能够理解“为什么”和“如何做”。我们摒弃了过于浅显的入门介绍，转而聚焦于深度学习模型背后的核心机制、优化策略以及前沿研究热点。 第一部分： 深度学习的数学基石与核心概念 (The Mathematical Foundation) 本部分是构建深度学习理解大厦的基石。我们首先回顾了理解复杂模型所必需的线性代数、概率论与数理统计知识，重点强调了它们在数据表示和不确定性处理中的作用。 第一章： 优化理论与梯度下降的精妙 详细解析了损失函数的选择、凸优化与非凸优化问题。核心内容包括：标准梯度下降（SGD）的局限性，以及如何通过动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp 到革命性的 Adam 优化器来加速收敛并跳出局部最优解。特别地，我们用多维空间几何直观地解释了学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）对模型性能的决定性影响。 第二章： 反向传播的内幕与自动微分 反向传播算法是深度学习的心脏。本章不仅讲解了链式法则在神经网络中的应用，更深入探讨了现代深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）如何实现高效的自动微分（Automatic Differentiation），包括前向模式和反向模式的权衡，以及如何利用计算图优化内存和计算效率。 第三章： 正则化、泛化与模型评估 模型过拟合是训练深层网络的常见陷阱。本章系统地梳理了 L1/L2 正则化、Dropout（包括空间Dropout和变体）的概率解释，以及批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的作用。此外，我们详细讨论了交叉验证策略、指标选择（如 F1-Score、AUC-ROC）在不同业务场景下的适用性。 第二部分： 经典网络架构的深度剖析 (Classic Architectures Decoded) 本部分聚焦于构建现代深度学习系统的两大支柱——卷积网络和循环网络，并追溯其发展脉络。 第四章： 卷积神经网络（CNNs）的演进 从 LeNet 到 AlexNet 的突破，再到 VGG 的深度探索，以及 Inception 结构对参数效率的优化，我们层层递进地解析了卷积核、池化操作的几何意义。重点讲解了 ResNet 引入的残差连接（Residual Connections）如何解决了深层网络训练中的梯度消失问题，并分析了 DenseNet 和 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块的创新之处。 第五章： 循环神经网络（RNNs）的结构与挑战 讲解了标准 RNN 单元的工作原理，并深入分析了长期依赖问题（Vanishing/Exploding Gradient）。在此基础上，详细阐述了 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）的内部结构，特别是“门”机制如何精确控制信息流。我们还会探讨双向 RNN 和堆叠 RNN 在处理序列依赖性上的优势。 第三部分： 走向前沿：Transformer 与生成模型 (Frontier Models) 这是本书的重点和难点，涵盖了当前人工智能领域最热门、最具变革性的技术。 第六章： Transformer 架构的革命 Transformer 模型标志着序列建模范式的重大转变。本章详尽解析了自注意力机制（Self-Attention）的计算过程，包括 Q、K、V 矩阵的生成和缩放点积的意义。我们不仅解释了编码器-解码器结构，还深入分析了位置编码（Positional Encoding）如何为模型引入序列顺序信息，并比较了绝对位置编码、相对位置编码的优劣。 第七章： 大规模预训练语言模型（PLMs） 本章深入探讨了 BERT、GPT 系列模型的核心思想。重点在于理解掩码语言模型（MLM）和因果语言模型（CLM）的训练目标差异，以及它们如何通过迁移学习实现下游任务的零样本或少样本学习。我们将分析模型规模（Scaling Law）对性能的影响，以及参数高效微调（PEFT）方法，如 LoRA 的实现原理。 第八章： 生成模型的艺术：VAE 与 GANs 生成模型是实现人工智能“创造力”的关键。本章首先介绍变分自编码器（VAE），解释其潜在空间（Latent Space）的连续性和重参数化技巧。随后，深入剖析生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，对比 DCGAN、WGAN、StyleGAN 等架构在图像生成、图像修复等领域的应用和改进，特别是判别器和生成器之间的动态平衡挑战。 第四部分： 实践与前沿应用（Practical Applications & Future Directions） 本部分将理论与实际项目相结合，探讨深度学习在特定领域中的落地与挑战。 第九章： 计算机视觉的进阶任务 超越基础的图像分类，本章聚焦于目标检测（如 YOLOv5/v8, R-CNN 族系）和语义分割（如 U-Net, DeepLab）的最新进展。我们分析了 Anchor 机制、非极大值抑制（NMS）在检测框架中的实现，以及 FCNs 在像素级预测中的关键技术。 第十//十一章： 强化学习与决策制定 (Reinforcement Learning) 将深度学习引入决策过程，强化学习（RL）是实现自主智能体的核心。本部分介绍马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数和策略梯度。重点剖析了深度Q网络（DQN）的经验回放机制，以及 A2C/A3C、PPO 等策略梯度方法在连续控制问题中的应用。探讨了离线强化学习（Offline RL）在数据稀疏环境下的潜力。 第十二章： 部署、伦理与可解释性（Deployment, Ethics, and XAI） 一个模型只有成功部署才有价值。本章讨论模型压缩（剪枝、量化）、模型服务化（如使用 ONNX Runtime），以及边缘计算的部署挑战。同时，我们严肃探讨了深度学习中的公平性、偏见问题，并介绍了 LIME、SHAP 等可解释性人工智能（XAI）方法，旨在构建更透明、更负责任的智能系统。 --- 本书特色： 1. 深度与广度兼备： 不仅覆盖了核心算法，更深入到数学推导和最新的论文思想。 2. 代码与理论并重： 所有核心算法均配有伪代码和主流框架的实现思路讲解，方便读者快速上手。 3. 面向未来： 重点突出了 Transformer、大模型微调和生成式 AI 等下一代技术栈。 本书是希望从“会用”到“精通”深度学习的工程师、渴望站在技术前沿的研究人员、以及需要理解前沿 AI 技术的决策者的理想读物。阅读本书，您将获得驾驭复杂智能系统的核心能力。

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在翻阅《新专利法基础教程》的过程中，我对其中所阐述的知识产权保护理念深感认同。我希望这本书能够以一种清晰易懂的语言，向我展示专利法的基本框架。我特别关注书中对“新”专利法中一些关键概念的解读，例如“创造性”的判断标准在本次修订中是否有所变化，以及在实践中如何更好地满足这一要求。我希望书中能够提供一些关于专利申请策略的建议，帮助我更好地规划我的发明创造，提高申请的成功率。此外，我对于专利的期限、地域限制以及专利权人享有的权利和应承担的义务等问题也很感兴趣。我希望这本书能让我对专利法有一个全面而深入的认识，为我在未来的创新活动中提供有力的法律保障。

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翻阅《新专利法基础教程》，我被其内容所吸引，尤其是其中关于如何保护创新成果的论述。我希望这本书能够深入浅出地讲解专利申请的各个环节，从初步的发明构思，到撰写详细的申请文件，再到后续的审查与维护。我特别希望书中能够详细阐述专利申请文件的撰写要点，例如说明书、权利要求书、附图等各个部分应该包含哪些内容，以及如何通过精准的语言来界定发明的保护范围。我希望能够学到如何避免在撰写申请文件时可能出现的疏漏，从而提高专利申请的授权率。此外，我还对专利的续展、放弃以及无效宣告等程序很感兴趣，这些都是维护专利权有效性的重要环节。我希望这本书能为我提供清晰的操作指南，让我能够更好地理解和运用这些法律知识。

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作为一名对科技发展充满热情的普通读者，《新专利法基础教程》这本书的出现，让我看到了系统学习专利知识的希望。我一直觉得，在科技日新月异的今天，了解专利的运作机制，对于理解产业发展、把握技术前沿有着不可替代的作用。我希望这本书能够以一种非常接地气的方式，解释那些看似枯燥的法律条文。比如，书中是否会详细介绍专利申请的流程，从递交申请到授权的每一个具体步骤，以及每个步骤都需要准备哪些文件和注意事项？我尤其想了解，在“新”专利法的框架下，申请流程上是否有什么变化？例如，是否有电子申请的便利化措施，或者审查周期是否有缩短？此外，专利的保护范围是如何界定的？我希望通过这本书，能够清晰地理解权利要求书的重要性，以及如何通过精确的语言来定义我的发明所享有的独占权，避免日后出现不必要的纠纷。

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《新专利法基础教程》这本书，让我看到了系统学习专利法律知识的希望。我一直对技术创新及其保护充满好奇，而专利法正是其中至关重要的一环。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，介绍专利法的基本原理和核心概念。我特别希望书中能够详细解释“发明”、“实用新型”和“外观设计”这三种专利类型的区别和联系，以及它们各自的申请条件和保护范围。我希望通过阅读本书，能够清晰地了解一个发明从构思到获得专利授权的整个过程，包括申请前的准备、申请文件的撰写、专利局的审查以及后续的专利权维护。同时，我也对专利的侵权行为及其法律后果很感兴趣，希望书中能提供一些相关的案例分析，帮助我理解如何避免侵权，以及当我的权益受到侵害时，该如何维护。

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我一直对专利这个概念既熟悉又陌生，知道它的重要性，但具体细节却常常感到模糊不清。这次偶然的机会接触到《新专利法基础教程》，我抱着学习的心态深入研究。这本书的篇幅不小，我猜测里面应该包含了不少关于专利法体系的介绍，比如专利的种类、专利权的期限、专利的地域性等等。我特别好奇书中是如何解释“新”这个概念的，是指最新修改的法律条文，还是指在实践中出现的新的专利问题和解决方案？我希望这本书能够清晰地界定什么是可以被授予专利的，什么又是不能被授予专利的，比如科学发现、疾病治疗方法之类的，它们在专利法中的界定是如何的。此外，对于专利的侵权行为，书中是否会提供一些案例，分析常见的侵权形式以及如何应对？作为一个潜在的专利申请者，我最关心的是如何提高专利申请的成功率，以及如何撰写出高质量的专利申请文件，能够有效地保护我的发明。这本书能否提供一些实用的技巧和建议，帮助我避免在申请过程中可能遇到的陷阱？

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尽管我不是法律专业出身，《新专利法基础教程》这本书仍然以其清晰的逻辑和详实的案例，吸引了我深入探索专利法的世界。我尤其关注书中关于“新”专利法所带来的变革，这是否意味着在专利申请的程序、审查标准或者权利的保护力度上有所调整？我希望书中能够详细介绍这些变化，以便我能够更好地适应新的法律环境。我特别希望书中能够涵盖如何进行专利侵权判定，以及当我的专利权受到侵犯时，我有哪些有效的法律途径可以寻求保护。此外，专利的转让、许可等商业运作方式，也让我很感兴趣，我希望这本书能够提供一些关于这些方面的指导，帮助我理解如何在商业实践中运用专利。

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我对《新专利法基础教程》这本书的评价，更多的是基于我对知识产权体系的兴趣和对法律学习的渴求。我希望这本书能够成为我理解新时代专利法律法规的一本权威指南。我非常关注书中关于专利申请的实质审查部分，特别是对于“发明新颖性”、“创造性”和“实用性”这三个关键条件的详细阐释。我希望书中能够提供一些具体的例子，说明什么样的发明能够满足这些条件，又什么样的发明会被驳回，以及审查员在判断这些条件时会关注哪些方面。此外，我还希望书中能够对现有技术和现有公开这两个概念进行清晰的界定，因为它们在判断新颖性时至关重要。我更希望这本书能够指导我如何进行专利检索，如何判断一项技术是否已经被公开，以及如何利用专利数据库来辅助我的发明创新和市场分析。

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阅读《新专利法基础教程》的过程中，我被书中对知识产权保护的深刻见解所打动。我希望这本书能够提供关于专利申请过程中可能遇到的各种问题的解答，例如如何克服“现有技术”障碍，如何撰写出具有技术高度和法律效力的权利要求书。我特别希望书中能够讲解如何进行有效的专利检索，以及如何利用检索结果来完善我的发明和申请策略。此外，对于如何应对专利审查中的驳回意见，以及如何进行有效的答辩，我也希望能从书中获得指导。这本书是否能提供一些实用的案例分析，帮助我理解这些复杂的问题？我更关心的是，在“新”专利法下，有哪些新的趋势和发展，例如对人工智能、生物技术等新兴领域专利保护的最新解读。

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刚拿到这本《新专利法基础教程》，我满怀期待地翻开了第一页，想着能系统地梳理一下关于专利的知识。我一直觉得，在如今知识产权保护日益重要的时代，了解专利法不仅是对他人智力成果的尊重，也是对自己创新思路的一种保护。这本书的封面设计简洁大方，书脊上的书名清晰醒目，初步给我一种专业严谨的感觉。打开书，扑面而来的是厚重但又不失活力的文字，仿佛打开了一个全新的知识宝库。我尤其关注的是书中所阐述的“新”专利法，意味着它涵盖了最新的法律修订和前沿的解读，这对于我这种希望跟上时代步伐的读者来说，无疑是巨大的吸引力。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，向我展示专利申请的整个流程，从最初的发明构思，到撰写专利申请文件，再到审查、授权的每一个环节，都应该有细致的讲解。我特别想知道，在“新”专利法下，有哪些新的申请策略或者审查标准？在撰写专利文件时，如何才能精准地描述发明，确保权利要求书的覆盖面既有深度又有广度？我希望这本书能提供一些实际操作的案例分析，而不是纯粹的理论堆砌，这样我才能更好地理解和运用这些知识。

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在阅读《新专利法基础教程》的过程中，我着迷于其严谨的逻辑和丰富的案例。这本书不仅是对专利法律条文的梳理，更像是为我打开了一扇通往创新保护世界的大门。我特别期待书中对专利权的实质性内容进行深入剖析，比如如何理解和界定发明创造的“新颖性”、“创造性”和“实用性”，这些是授予专利权最基本的要求，也是最容易引起争议的地方。书中是否会提供一些判例分析，说明在实际的审查过程中，这些概念是如何被解读和运用的？我希望能够了解到，当一件发明被提交给专利局后，审查员是如何评估其是否满足这些条件的，以及我们作为申请人，应该如何准备和组织材料来支持我们的申请。同时，我也对专利的期限和地域性问题很感兴趣，了解一项专利在不同国家和地区是否有效，以及专利权的保护期限届满后会发生什么，这些信息对于我进行国际布局或者规划产品上市时间至关重要。

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