具体描述
《网络金融信息挖掘导论》初步介绍了作者的一些研究成果。第1章绪论对互联网金融信息挖掘轮廓做了一个勾画。绪论后的部分从结构上分为3篇。第1篇主要介绍网络金融信息的浅层挖掘，讨论了互联网金融信息半结构化文本的挖掘问题和金融信息垂直搜索引擎。第2篇研究网络金融信息流本身的特性，讨论了网络金融信息流的概率分布特性、平稳性和GARCH建模问题及残差的正态性、异方差性和自相关性，并初步探讨了网络金融信息流时间序列的形态挖掘问题。第3篇研究网络金融信息流与交易量和收益率时间序列的关联问题。
深度学习驱动的图像识别技术：从基础理论到前沿应用 作者： 张伟, 李明, 王芳 出版社： 电子工业出版社 ISBN： 978-7-121-XXXX-X 定价： 128.00 元 --- 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，系统阐述以深度学习为核心的现代图像识别技术。在人工智能浪潮席卷全球的今天，图像识别作为计算机视觉领域的核心分支，已渗透到安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、工业检测等多个关键行业。本书不仅聚焦于理论基础的严谨构建，更强调实践操作的有效落地，致力于培养读者从原理理解到工程实践的综合能力。 全书结构清晰，逻辑严密，内容涵盖了从经典图像处理方法到最前沿的深度卷积神经网络（CNN）架构的演进历程，并深入探讨了生成对抗网络（GAN）在图像合成与增强方面的最新进展。 第一部分：基础构建与数学基石 (Foundations and Mathematical Underpinnings) 本部分为后续复杂模型的学习奠定坚实的基础。首先，我们回顾了传统的图像表示方法，如傅里叶变换、小波变换以及特征描述子（SIFT、HOG等），帮助读者理解深度学习出现之前的技术范式。随后，我们深入讲解了深度学习必需的数学工具，包括线性代数中针对高维数据的张量运算、概率论与数理统计中用于模型评估与正则化的概念（如最大似然估计、贝叶斯理论），以及微积分中的链式法则在反向传播算法中的核心作用。我们将以直观的几何解释和代码示例相结合的方式，确保读者能够扎实掌握这些理论“骨架”。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的原理与实践 (Principles and Practice of Convolutional Neural Networks) 这是本书的核心组成部分。我们从神经元模型和多层感知机（MLP）讲起，逐步引入卷积层、池化层、激活函数等CNN的关键组件。重点剖析了经典的CNN架构及其创新点，包括LeNet在手写数字识别上的突破、AlexNet在ImageNet竞赛中引发的革命、VGG的深度结构探索、GoogLeNet（Inception）对计算效率的优化，以及ResNet（残差网络）如何解决深层网络中的梯度消失问题。 为实现理论与实践的无缝对接，本书详细介绍了主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）下的模型搭建流程。我们提供了大量的实战案例，指导读者如何进行数据预处理、选择合适的损失函数、配置优化器（SGD, Adam等），并掌握模型训练、验证与部署的完整生命周期管理。特别地，我们探讨了迁移学习（Transfer Learning）的强大威力，教授读者如何利用预训练模型加速新任务的开发。 第三部分：进阶主题与前沿探索 (Advanced Topics and Cutting-Edge Exploration) 在夯实了CNN的基础后，本书将视野拓展至图像识别领域的前沿和复杂应用。 目标检测与定位： 详细解析了基于区域提议（Region Proposal）的方法（如R-CNN系列）和一步到位（One-Stage）的检测器（如YOLO、SSD）。我们不仅分析了它们的精度与速度的权衡，还探讨了多尺度特征融合在提升小目标检测性能上的作用。 语义分割与实例分割： 深入讲解了全卷积网络（FCN）、U-Net在医学图像分割中的应用，以及Mask R-CNN在实例分割任务中的精妙设计。 注意力机制与Transformer： 介绍了视觉中的注意力机制如何增强模型对关键区域的关注度。同时，我们紧跟技术热点，对Vision Transformer (ViT) 及其变体进行了原理剖析，讨论了其在处理全局依赖性上的优势。 生成模型（GANs）： 探讨了GAN的基本结构、训练技巧（如WGAN、CycleGAN），以及其在数据增强、图像修复和超分辨率等领域的创新应用。 第四部分：工程化部署与伦理考量 (Engineering Deployment and Ethical Considerations) 本书的最后一章关注技术落地的实用性。我们讨论了模型量化、模型剪枝等模型压缩技术，以适应移动端和嵌入式设备的部署需求。此外，书中还专门辟出篇幅讨论了图像识别技术在实际应用中可能引发的偏见、隐私泄露等伦理问题，强调负责任的AI开发原则。 读者对象 本书适合具有一定编程基础（Python优先）和高等数学知识的计算机科学、电子工程、自动化、信息安全等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统掌握深度学习图像识别技术的软件工程师、数据科学家和技术研发人员。 本书特色 1. 理论深度与实践广度的完美结合： 不止步于公式推导，提供大量可复现的代码示例和真实世界数据集的分析。 2. 架构演进的脉络清晰： 追溯了关键模型的历史发展，帮助读者理解技术创新的内在逻辑。 3. 聚焦前沿应用： 涵盖了目标检测、分割和Vision Transformer等当前工业界最关注的技术点。 4. 工程化导向： 强调从原型到生产环境部署的全流程知识体系构建。 通过阅读本书，读者将能够不仅“使用”深度学习模型，更能“设计”和“优化”面向特定场景的先进图像识别解决方案。
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