收入差别、贫困及失业 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南开大学出版社

作者:陈宗胜

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-06-01

价格:11.0

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isbn号码:9787310013845

丛书系列:

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• 冷门书
• 收入分配
• 贫困
• 失业
• 经济学
• 社会问题
• 不平等
• 社会保障
• 劳动力市场
• 福利经济学
• 公共政策

好的，这是一份针对一本假设的、与“收入差别、贫困及失业”主题无关的图书的详细简介。为了避免任何与您提到的主题的关联，我们将聚焦于一个完全不同的领域，例如：“深度学习在复杂系统建模中的前沿应用”。 --- 深度学习在复杂系统建模中的前沿应用 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟，李娜] 出版社： [虚构出版社名称，例如：先驱科技出版社] 页数： 约750页 定价： [虚构定价] 内容简介 本书旨在为信息科学、物理学、生物工程以及经济学（仅限计量模型构建，不涉及社会分配问题）等领域的研究人员、高级工程师和博士研究生，提供一套全面且深入的关于如何利用最新一代深度学习架构来解析和预测高度非线性、多尺度复杂系统的理论框架与实践指南。我们彻底超越了传统的统计物理学和经典数值模拟方法的局限性，专注于构建能够从海量、高维、异构数据中自动提取潜在动力学规律的神经网络模型。 第一部分：复杂系统与现代计算范式的交汇 本部分为理解后续高级技术奠定了基础。首先，我们回顾了什么是真正的复杂系统——那些由大量相互作用的组件构成，表现出涌现性、自组织性和路径依赖性的系统（如湍流流体、量子多体系统、大规模生态网络）。接着，我们剖析了为什么传统的解析方法（如玻尔兹曼方程、有限元分析）在处理超高维度状态空间时会遭遇“维度灾难”。 随后，我们详细介绍了深度学习作为一种强大的函数逼近器，如何在新范式中扮演核心角色。我们重点探讨了信息瓶颈理论如何指导我们设计更具泛化能力的深度网络，并首次在章节中引入了“物理信息驱动的神经网络”（PINNs）的理论基础，强调如何将已知的系统守恒定律（如能量守恒、质量守恒）嵌入损失函数中，从而在数据稀疏的区域也能保证模型解的物理合理性。 第二部分：适应性神经架构：捕捉时空依赖性 复杂系统的核心特征在于其对时间和空间的依赖性。本部分深入探讨了针对序列数据和网格化数据设计的核心网络架构。 章节 5：高阶循环与记忆机制：我们不仅复习了LSTM和GRU，更将研究重点放在Transformer架构在时间序列预测中的适应性改造，特别是如何使用稀疏注意力机制来高效处理具有长距离依赖性的系统（例如，行星轨道模拟或长时间的生物信号序列）。我们提供了一个关于如何利用注意力权重可视化来反推系统关键耦合点的案例研究。 章节 6：图神经网络（GNNs）的拓扑洞察：许多复杂系统（如蛋白质折叠、社交网络结构、电路互连）本质上是图结构。本章详述了Graph Convolutional Networks (GCNs)、Graph Attention Networks (GATs)，并重点阐述了Message Passing Neural Networks (MPNNs)在处理动态图变化时的优势。通过对分子动力学模拟数据的应用实例，我们展示了如何使用GNNs直接预测系统间相互作用的强度和结构演变。 章节 7：卷积网络的空间尺度不变性：针对涉及多尺度现象的系统（如材料微观结构演化），我们分析了多尺度卷积网络（MS-CNNs）的设计策略。我们探讨了如何通过空洞卷积（Dilated Convolutions）和U-Net结构来有效地捕获从微观晶格缺陷到宏观材料形变的跨尺度信息流，这对于预测材料疲劳和相变至关重要。 第三部分：生成模型与不确定性量化 在复杂系统中，确定性预测往往是不充分的。本部分关注如何利用生成模型来探索系统的可能性空间，并对预测结果进行严谨的不确定性评估。 章节 10：变分自编码器（VAEs）与潜在空间探索：我们详细介绍了如何使用条件化VAEs来学习复杂系统的低维潜在表示（Latent Space）。这使得研究人员能够对系统参数进行微调，并观察系统状态如何平滑地变化，这在优化控制输入（例如，调整反应堆功率或流体扰动）时极为有用。 章节 11：扩散模型在物理仿真中的应用：本书首次将最前沿的扩散模型（Diffusion Models）引入到复杂系统仿真领域。与传统的蒙特卡洛方法相比，扩散模型能够以极高的保真度生成满足特定边界条件和初始条件的物理场景快照，极大地加速了对大规模集成系统的初步探索。 章节 12：贝叶斯深度学习与可信赖的预测：为了确保模型输出可以被科学界接受，我们必须量化不确定性。本章聚焦于蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）和更高级的深度集成（Deep Ensembles）技术，用以估计模型对未知输入的预测方差。我们提供了详细的数学推导，说明如何将这些量化的不确定性边界纳入实际的工程决策流程中。 第四部分：高阶算法与计算优化 本部分聚焦于推动模型训练和部署效率的尖端技术，特别针对大规模计算资源的优化。 章节 15：自监督学习的范式转变：在许多科学领域，标签数据获取成本极高。我们深入探讨了对比学习（Contrastive Learning）和掩码建模（Masked Modeling）等自监督技术在物理数据预训练中的潜力，展示了如何在没有外部标签的情况下，使网络学习到数据内在的结构化表示。 章节 16：可微分编程与自动微分的边界：我们探讨了如何使用JAX等框架提供的即时函数转换能力，实现复杂损失函数和高阶导数的自动求导，这对于基于梯度的优化算法（如伴随方法）在大型模拟中的应用是至关重要的。 结语：迈向自主科学发现 本书的最终目标是启发读者思考如何构建能够自主进行假设检验、参数辨识和模型修正的“科学智能体”。通过深度学习与复杂系统动力学的深度融合，我们正站在一个新时代的门槛上，该时代将彻底改变我们理解和控制自然及工程世界的方式。本书提供了通往这一未来的必备工具箱和理论路线图。 --- 目标读者： 计算物理学家、高级数据科学家、航空航天工程师、材料学家、计算生物学家、以及致力于发展下一代高精度模拟工具的研究人员。 必备前置知识： 扎实的微积分、线性代数基础，熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的基本操作。

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我必须说，《收入差别、贫困及失业》这本书，是一次彻底的思想洗礼！我一直以来对宏观经济学的一些概念，比如GDP、通货膨胀等比较熟悉，但对于“收入差别”和“贫困”的微观感受，理解得并不深入。这本书恰恰填补了我的这块空白。作者并没有用晦涩难懂的理论术语，而是用一种非常人性化的视角，去展现这些经济现象是如何影响到普通人生活的。他通过详实的案例研究，让我看到了不同社会阶层之间，在教育、医疗、住房、甚至在享受基本生活尊严方面，存在的巨大鸿沟。这些差异，不仅仅是数字上的不同，更是对个人发展机会、生活质量、乃至心理健康的深刻影响。我尤其被书中关于“贫困的代际传递”的论述所打动，它让我理解了为什么一些家庭很难摆脱贫困的命运，这背后有着复杂的社会和经济因素在起作用。而关于失业，作者则不仅仅将其视为经济周期下的短期现象，更是分析了它对个人身份认同、社会关系网络，乃至心理健康的长期负面影响。这本书让我对社会公正和包容性发展有了更深刻的理解，也让我认识到，经济发展成果的分配，是衡量一个社会是否真正进步的重要标尺。

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这本书真是太棒了，完全颠覆了我之前对经济不平等的认知。我原本以为收入差别只是富人越来越富、穷人越来越穷这么简单的事情，但《收入差别、贫困及失业》这本书则从一个更宏观、更微观的视角，为我揭示了其中的复杂性。作者不仅仅是在罗列数据，更是在讲述一个个鲜活的故事。我记得其中一个章节，通过对比不同家庭背景的孩子在教育资源上的巨大差异，让我深刻体会到了“起跑线”的重要性。这种不公平，是如何一步步将人推向不同的命运轨迹，甚至在下一代身上延续，真是令人触目惊心。书中对贫困成因的分析也十分到位，它不仅仅关注经济上的匮乏，还深入探讨了贫困对心理、健康、社会关系等方面的影响，形成了一个恶性循环。而对于失业问题，作者更是花了大量篇幅，分析了不同类型的失业，以及它们对个体尊严、社会稳定性的影响。更让我惊叹的是，书中还探讨了一些创新的解决方案，比如全民基本收入、技能再培训项目等，这些都让我看到了改善社会现状的希望。这本书不仅仅是一部学术著作，更是一份对社会现状的深刻反思，它激发了我对社会公平正义的思考，也让我对未来充满期待。

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天哪，我从来没想过一本关于经济学的书能读得如此引人入胜！《收入差别、贫困及失业》这本书，与其说是一本学术专著，不如说是一部关于我们社会肌理的深度调查报告。作者用一种非常平实的语言，却揭示了令人震惊的现实。我尤其喜欢书中对“贫困陷阱”的解读，它不再是简单的“没钱”，而是涵盖了教育、医疗、社会支持等一系列的缺失，形成了一个难以打破的困境。读到那些关于单亲家庭、少数族裔、或者因为一场疾病就跌落谷底的案例时，我感到非常心痛，也更能理解那些生活在社会边缘的人们。这本书让我意识到，我们看到的“收入差别”，背后隐藏的是更深层次的权力结构、社会偏见和历史原因。作者对失业问题的分析也极具穿透力，不仅仅是统计数字，更是那些失业者在社会中的挣扎、被边缘化的痛苦，以及对个人价值感的冲击。这本书让我重新审视了“成功”的定义，以及我们作为社会的一份子，应该如何看待和应对这些严峻的社会问题。它是一本唤醒良知、引发思考的书。

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哇，这本《收入差别、贫困及失业》简直是让我耳目一新！我一直对社会经济学的一些基本问题很好奇，但很多书都写得太枯燥了，要么就是过于理论化，让人读起来云里雾里。这本书完全不同，它用非常生动的方式，将那些抽象的概念具象化了。读这本书的时候，我感觉自己不是在读一本学术著作，而是在听一个资深的社会学家娓娓道来，他用丰富的案例、鲜活的数据，勾勒出了收入差距是如何形成、贫困是如何代际传递，以及失业对个人和社会造成的多重影响。让我印象特别深刻的是，书中对不同国家和地区经济政策的比较分析，非常有启发性。比如，它对比了北欧国家和一些发达国家的福利体系，让我对“社会安全网”的作用有了更深刻的理解。而且，作者在讨论这些问题时，并没有简单地将责任推给“懒惰”或者“能力不足”，而是深入剖析了结构性因素，比如教育机会的不均等、技术变革带来的就业冲击，甚至是历史遗留的社会问题。读完这本书，我对社会现实有了更清晰、也更具同情心的认识，不再是简单地将贫困者视为“弱者”，而是理解他们所面临的复杂困境。

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这本书简直是一本社会现实的百科全书！《收入差别、贫困及失业》并没有给我预想中的那种枯燥乏味的阅读体验，反而让我沉浸其中，仿佛置身于一场关于我们社会最真实、最尖锐问题的深刻对话。作者以一种旁观者清的视角，却又饱含人文关怀，将收入差距是如何产生、并不断拉大的过程，描绘得淋漓尽致。书中对“贫困”的定义，也远远超出了物质匮乏的层面，它深入剖析了贫困所带来的社会排斥、机会剥夺，以及对个体尊严的侵蚀。我尤其欣赏作者在分析失业问题时，那种细腻的笔触。他不仅仅统计了失业率的数字，更是通过对不同群体——例如，那些因技术进步而被淘汰的中年工人，或是初入职场却面临严峻就业压力的年轻人——的描绘，让我切身感受到了失业给他们带来的迷茫、焦虑和无力感。这本书让我看到了社会问题的复杂性和相互关联性，它并非孤立存在，而是相互交织，共同塑造着我们所生活的世界。它是一本引人深思的书，也让我对如何构建一个更公平、更包容的社会，有了更清晰的方向。

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