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出版者:科学出版社

作者:李洪桂 编

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2005-6

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030149176

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好的，这是一部关于深度学习在计算机视觉领域的最新进展与应用的专著的详细简介。 --- 书籍名称： 《视界之外：深度卷积网络的前沿范式与实践指南》 ISBN (虚拟): 978-7-5689-2041-3 出版年份 (虚拟): 2024年秋季 内容概述： 在信息爆炸的时代，视觉数据已成为理解世界最直接的桥梁。本书《视界之外》并非一本基础的入门教材，而是聚焦于当前（2023年至2025年）深度学习驱动的计算机视觉领域中，那些正在塑造未来技术版图的颠覆性创新、复杂理论模型以及高阶工程实践。我们深入探讨了超越经典CNN（卷积神经网络）架构的最新发展，特别是与Transformer架构的深度融合、多模态数据处理的统一框架，以及在极端场景（如低资源、高动态范围）下视觉智能的鲁棒性构建。 本书的写作风格力求严谨的学术深度与清晰的工程指导性相结合，旨在为资深的算法工程师、从事视觉研究的研究人员，以及希望在工业界落地尖端AI视觉解决方案的架构师提供一份详尽的“行动纲领”和“理论参照系”。 --- 第一部分：范式转移——从像素到语义的深度重构 (约350字) 本部分系统梳理了近三年视觉领域的核心转变：从局部特征提取主导（CNN时代）向全局关系建模主导（Vision Transformer及其变体）的范式转移。 我们首先详细剖析了纯视觉Transformer（ViT）在处理大规模数据集时的局限性，并着重介绍了混合架构（如ConvNeXt、CoAtNet）如何巧妙地结合卷积的平移不变性和Transformer的全局注意力机制，实现了性能与效率的平衡。 随后，深入探讨了层次化Transformer设计，如Swin Transformer及其后续改进，如何有效地建模不同尺度的视觉信息，解决了标准ViT计算复杂度高昂、难以捕获局部细节的问题。内容不仅涵盖了窗口注意力（Windowed Attention）的数学推导，还分析了移位窗口（Shifted Window）机制在维持跨层信息交互中的关键作用。此外，我们还专门开辟一章，解析了MLP-based模型（如MLP-Mixer的后续发展）如何在完全摒弃注意力机制后，通过高效的通道混合策略，重塑了模型对特征的融合能力。 --- 第二部分：多模态统一与基础模型涌现 (约450字) 本书的核心竞争力之一，在于对视觉-语言基础模型（Vision-Foundation Models）的全面覆盖和深度剖析。我们认为，未来的视觉智能将不可避免地与更广泛的知识体系（尤其是自然语言）进行深度耦合。 本部分首先聚焦于对比学习的最新突破，包括如何设计更有效的负样本挖掘策略和更精细的特征对齐损失函数（如SimCLR、MoCo的最新迭代及其在超大批量训练中的优化）。接着，详细阐述了CLIP、ALIGN及其继任者的架构原理。我们不仅展示了如何利用大规模数据实现零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）的迁移能力，更深入剖析了知识蒸馏（Knowledge Distillation）在基础模型轻量化和领域适应性部署中的关键技术。 尤其值得关注的是，我们对生成式视觉模型进行了深入的案例分析。这包括： 1. 扩散模型（Diffusion Models）在图像生成、修复与编辑中的理论基础（如DDPM、Latent Diffusion Model的采样效率优化）。 2. 神经辐射场（NeRF）的快速演进，特别是如何结合Transformer以加速场景重建的速度，以及如何将动态场景建模（如4D NeRF）集成到实时渲染管线中。我们详细对比了Instant-NGP等基于哈希编码的加速技术与传统MLP方法的性能差异。 --- 第三部分：面向边缘与实时的工程挑战 (约350字) 尖端算法的价值最终体现在落地能力上。本部分完全脱离纯理论探讨，专注于将复杂模型部署到资源受限环境中的工程优化与实用技术。 我们详尽介绍了模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化策略，特别是针对注意力头和多头架构的特定剪枝技术。此外，量化（Quantization）技术被提升到新的高度，不仅讨论了后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），还引入了混合精度训练和低比特（如2-bit甚至1-bit）推理的鲁棒性研究。 在硬件加速方面，本书提供了针对特定AI加速器（如NVIDIA Tensor Cores, Google TPUs）的优化指南，涵盖了内存布局优化（如NHWC vs NCHW）和操作融合（Operator Fusion）的实践案例。我们还分析了模型蒸馏在构建高效学生模型时的技巧，确保模型在牺牲极小精度的情况下，实现数倍的推理速度提升，以满足自动驾驶、AR/VR等实时应用的需求。 --- 第四部分：不确定性、可信赖性与未来展望 (约350字) 随着视觉系统进入高风险决策领域（如医疗诊断、自主导航），对其可信赖性（Trustworthiness）的要求空前提高。 本部分探讨了如何量化和处理深度学习模型的不确定性（Uncertainty Estimation）。我们深入讲解了贝叶斯深度学习在视觉中的应用，包括蒙特卡洛Dropout（MC-Dropout）的改进版本以及基于深度集成（Deep Ensembles）的风险评估方法。 此外，对模型的可解释性（XAI）不再局限于早期的梯度可视化，而是转向更深入的因果分析和反事实推理。我们详细阐述了基于注意力图的归因方法（如Grad-CAM++的局限性分析）与干预式解释方法（Interventional Methods）的对比，旨在揭示模型决策背后的真正驱动因素，而非仅仅是激活的区域。 最后，本书以对神经形态计算（Neuromorphic Computing）在事件相机（Event Camera）数据处理上的前瞻性研究作结，展望了未来视觉系统如何摆脱传统的帧同步限制，向更高效、更接近生物视觉的信号处理范式演进。 --- 本书目标读者： 具备扎实的机器学习基础，并希望快速掌握视觉AI前沿技术的资深工程师。 从事图像识别、目标检测、视频理解、三维重建的高校研究生及科研人员。 需要构建和优化工业级高精度视觉解决方案的技术主管和架构师。 本书内容前沿、论述深入，是理解和驾驭下一代深度视觉智能技术的必备参考。

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说实话，我一开始拿到这本《冶金原理》时，还有点担心它会过于学术化，读起来枯燥乏味。毕竟，涉及“原理”二字的教科书，十有八九是晦涩难懂的公式堆砌。然而，这本书的叙事风格却出乎意料地流畅且富有启发性。它更像是一位经验丰富的冶金大师在耳边娓娓道来，而不是冷冰冰的理论陈述。最赞的是它对“过程控制”和“缺陷控制”的讲解。书中花了大量篇幅讨论如何在实际生产中，通过微调冷却速率或加入特定合金元素，来精确控制最终产品的微观组织和力学性能，这部分内容极其实用，充满了实战经验的智慧。它不是停留在“是什么”的层面，而是深刻探讨了“如何做到更好”的哲学。比如，关于连铸过程中二次冷却的优化策略，书里给出的建议结合了流体力学和传热学的复杂耦合分析，看得我连连点头称是。这本书的价值，在于它成功地架起了基础科学与工程实践之间的桥梁，让理论不再是悬在空中的楼阁。

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我是一名刚入行的工艺工程师，对传统的冶金知识点已经有所了解，但总觉得缺乏一个能将所有知识点系统化、并展望未来的框架。《冶金原理》恰恰填补了这个空白。这本书的后半部分，关于材料的“智能”行为和前沿研究，尤其引人入胜。比如，书中对自修复材料和形状记忆合金的深入分析，不仅仅停留在描述现象，而是深入挖掘了其背后的驱动力和热力学驱动力。更难能可贵的是，它没有回避现代冶金中那些尚未完全解决的难题，反而坦诚地提出了当前研究的前沿方向和存在的挑战。这种不回避矛盾、直面未知的写作态度，极大地激发了我对未来研究的兴趣。它不是一本终结性的著作，而更像是一张通往未来冶金科学的地图，明确指出了哪里是已知的安全港湾，哪里是等待探索的未知海域。对于渴望站在行业前沿的人来说，这本书的指导意义是无价的。

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这本书《冶金原理》的深度和广度实在令人叹服，它不仅仅是关于“铁”的知识集合，更是对整个金属材料体系的一次全面扫描。我特别喜欢它在介绍非铁金属（如铝合金和钛合金）热处理章节的处理方式。往往很多教材在这些“非主流”但极具战略意义的材料上只是蜻蜓点水，但这本书却投入了相当的篇幅，详细阐述了它们独特的析出强化机制和晶界行为。特别是对位错运动与强化机制的讨论，简直是教科书级别的精确和详尽。作者巧妙地将爱因斯坦相对论的思想运用到材料的形变理论中，虽然初听上去有些跳跃，但深入阅读后，你会发现这为理解高熵合金的复杂结构提供了全新的视角。这本书的作者显然是一位跨学科研究的大家，他总能将看似不相关的知识点串联起来，形成一个宏大而统一的冶金世界观。读完后，感觉自己的知识体系被极大地拓宽了。

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对于我这种偏爱使用清晰、直白语言来学习的读者而言，《冶金原理》的表达方式简直是一股清流。全书的结构就像一座精心设计的博物馆，每个展厅（章节）都有明确的主题，而且过渡自然到让你几乎感觉不到自己正在从一个复杂的概念跳到另一个复杂的概念。比如在讲解扩散理论时，作者采用了大量的类比手法，将原子在晶格间的“跳跃”比喻成棋盘上的移动，使得原本晦涩的菲克定律和阿伦尼乌斯方程瞬间变得生动起来。此外，书中对实验技术的介绍也极为到位，它不仅仅提到了金相分析、X射线衍射这些基础工具，还详细解释了如何通过控制这些技术参数来避免引入人为误差，这对于想做严谨实验的学生来说简直是福音。总而言之，这本书的成功之处在于，它让“难啃的骨头”变得可以咀嚼，让深奥的物理化学原理落到了实处，是一部兼具学术严谨性和阅读愉悦性的杰作。

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这本《冶金原理》简直是材料科学领域的一盏明灯，我最近刚读完，简直有种茅塞顿开的感觉。书里的内容组织得非常有条理，从基础的热力学和动力学原理入手，层层递进地剖析了各种金属的凝固、塑性变形以及热处理过程。尤其让我印象深刻的是它对相图的解读，作者并非简单罗列公式，而是通过大量详实的实例，将那些抽象的曲线和区域变得直观易懂。比如讲到钢的奥氏体化过程，书中配的微观结构图解简直是神来之笔，让我清晰地看到了温度变化是如何影响碳在晶格中的扩散和碳化物的析出。另外，作者在描述材料的缺陷对宏观性能影响时，那种深入骨髓的洞察力令人敬佩，仿佛手把手在教你如何“看见”材料内部的秘密。对于那些希望从理论高度理解金属加工过程的工程师和研究生来说，这本书无疑是一本无可替代的工具书，读完后，再看任何工艺流程图，都会多一层对“为什么会这样”的深刻理解。

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