Recent Advances in Epilepsy Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Binder, Devin K. (EDT)/ Scharfman, Helen E. (EDT)

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2004-6

价格:$ 292.67

装帧:HRD

isbn号码:9780306478604

丛书系列:

图书标签:

Epilepsy
Neurology
Neuroscience
Brain Disorders
Seizures
Diagnosis
Treatment
Research
Neurological Diseases
Clinical Neurology

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具体描述

Epilepsy research has entered an exciting phase as advances in molecular analysis have supplemented in vitro and in vivo electrophysiologic and phenotypic characterization. "Recent Advances in Epilepsy Research" sets forth a series of chapter reviews by researchers involved in these advances. This volume is a composite profile of some exciting recent investigations in select areas of enquiry. Key features include: neurogenetics of seizure disorders, new developments in cellular and molecular neurobiology of seizure disorders, the role of growth factors in seizures, new advances in the roles of metabotropic glutamate receptors and GABA receptors and transporters, gap junctions, neuroimmunology of epilepsy, malformations of cortical development, neurogenesis, new animal models of epilepsy and the use of brain stimulation to treat epilepsy. This book should be of interest to a wide variety of audiences, including graduate students in neurobiology and related disciplines, neuroscientists, medical students, neurologists, neurosurgeons, and industry including pharmaceutical companies and medical device companies. There are many ideas in this book that will lead ingenious innovators in academia and industry to develop new and better therapies.

探索计算语言学的尖端领域：从理论基石到前沿应用图书简介本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视当前计算语言学（Computational Linguistics）领域的最新进展、核心理论框架以及最具影响力的应用场景。我们聚焦于从基础的自然语言处理（NLP）技术到复杂的人工智能驱动的语言理解和生成系统的演进脉络。本书尤其关注那些推动领域边界扩展的突破性研究，而非对既有知识的简单回顾。第一部分：理论基础与模型革新本部分将追溯现代计算语言学的理论根基，并重点剖析驱动当前研究范式的核心数学和统计学模型。 1. 语境化词嵌入的深度探究：我们将详细分析从 Word2Vec、GloVe 到 ELMo 乃至 BERT 系列模型在捕获词义和语境信息上的机制差异。重点讨论向量空间中的语义几何结构，以及如何通过更精细的注意力机制来解决长距离依赖和消歧的挑战。我们将探讨超大规模预训练模型（如 GPT-3/4 架构）中，上下文窗口大小对模型性能的边际效益分析，并审视在资源受限环境下，如何通过知识蒸馏和量化技术保持模型性能。 2. 概率图模型与神经符号学的交汇：尽管深度学习占据主导地位，但概率图模型（如隐马尔可夫模型、条件随机场）在特定结构化预测任务中依然具有不可替代的地位。本章将探讨如何将神经模型提取的特征有效地集成到概率框架中，实现更具可解释性的结构化预测，例如在信息抽取和关系推理任务中的应用。此外，我们还将深入研究神经符号计算（Neuro-Symbolic AI）的最新尝试，特别是如何利用外部知识图谱来指导和约束神经网络的推理过程，以提升逻辑一致性和可泛化性。 3. 跨语言与低资源语言处理的挑战：全球化对语言处理能力提出了更高要求。本部分将详细讨论多语言模型的架构设计，包括共享参数空间与语言特定模块的权衡。重点关注零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习技术在低资源语言上的有效性，例如如何利用迁移学习和无监督的跨语言对齐技术来构建高效的翻译和理解系统，克服训练语料稀缺的瓶颈。第二部分：前沿应用与系统构建本部分将聚焦于当前计算语言学在实际应用中取得的重大进展，并探讨支撑这些应用的核心技术细节。 4. 复杂问答系统与推理链的构建：现代问答系统已远超简单的信息检索。我们深入探讨基于阅读理解（Reading Comprehension）的复杂推理问答（Multi-hop QA）系统的架构。重点分析“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示工程如何显著增强大型语言模型（LLMs）的复杂推理能力，并讨论如何通过自洽性验证和外部工具调用（Tool Use）来提高答案的准确性和可信度。 5. 机器翻译的质量飞跃与评估新范式：神经机器翻译（NMT）的性能已接近人类水平，但仍存在挑战。本章将分析非自回归模型（Non-Autoregressive Models）在速度上的优势与质量上的权衡。此外，我们将介绍超越 BLEU 分数的先进评估指标，如基于语义相似度和人类偏好的自动评估方法，以及如何利用对抗性训练来提高译文在罕见短语和文化特定表达上的鲁棒性。 6. 对话系统与情感计算的融合：智能体在复杂对话中的表现日益重要。我们审视多轮对话管理（Dialogue Management）的最新进展，特别是在开放域对话中保持长期一致性和角色设定的技术。同时，我们将探讨如何将情感计算（Sentiment Analysis）和意图识别无缝集成到对话流程中，使系统能够识别用户情绪的细微变化，并据此调整回应策略，实现更具同理心的交互。第三部分：系统优化、伦理与未来方向最后一部分关注计算语言学系统的工程实现、可靠性，以及其对社会产生的深远影响。 7. 模型的可解释性与鲁棒性：随着模型规模的扩大，理解其决策过程变得尤为关键。本章将介绍多种局部可解释性方法（如 LIME、SHAP）在语言模型中的应用，以及如何通过分析注意力权重和激活模式来揭示模型内部的决策路径。我们还将探讨对抗性攻击对语言模型的威胁，并介绍防御机制，如输入扰动检测和对抗性训练，以确保系统在面对恶意输入时的稳定性。 8. 偏见、公平性与数据治理：语言模型训练数据的内在偏见是当前研究的焦点。本书详细分析了偏见是如何在数据收集、模型训练和最终输出中被放大和固化的。我们将讨论量化偏见评估的指标（如 WEAT 检验的扩展），并介绍去偏技术，包括数据清洗、模型微调中的约束优化，以及开发更具社会责任感的语言模型设计原则。 9. 人机交互的下一代界面：展望未来，计算语言学正在重塑我们与技术的交互方式。本章将探讨融合语音、视觉和文本的多模态信息处理系统（Multimodal AI），以及如何利用语言模型作为通用接口，控制复杂的软件环境和物联网设备。最终，本书将勾勒出通用人工智能（AGI）背景下，语言理解模型可能扮演的核心角色，以及研究者在迈向真正智能的道路上必须解决的关键瓶颈。本书内容深度适中，理论阐述严谨，同时紧密结合最新的工程实践和前沿论文，是计算语言学、人工智能、数据科学领域的研究人员、高级学生和行业专业人士不可或缺的参考资料。