高管薪酬 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业

作者:彭剑锋//崔海鹏

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2009-1

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787111255338

丛书系列:

图书标签:

• HRM
• 薪酬管理
• 企业管理
• HR
• 高管薪酬
• 薪酬管理
• 公司治理
• 财务管理
• 人力资源
• 经济学
• 管理学
• 商业
• 投资
• 企业战略

好的，这是一份针对一本名为《高管薪酬》的书籍的简介，但内容完全不涉及高管薪酬本身，而是围绕其他主题构建的详细介绍。 --- 图书名称： 深度学习在复杂系统中的应用：从理论框架到实践案例 ISBN： 978-7-5207-3059-1 作者： 张伟，李明 出版社： 华夏科技出版社 定价： 128.00 元 --- 内容简介 在信息爆炸与计算能力飞速增长的今天，复杂系统——无论是物理现象、生物过程，还是社会经济模型——的分析与预测已成为科学界面临的核心挑战。《深度学习在复杂系统中的应用：从理论框架到实践案例》一书，旨在系统性地探讨如何运用前沿的深度学习技术，有效刻画、模拟并最终优化这些高度非线性和高维度的系统行为。 本书的写作初衷，是为那些希望跨越传统建模方法的局限，将尖端人工智能技术融入其专业领域研究的工程师、数据科学家以及高级研究人员提供一份全面而深入的指南。它不是对现有标准机器学习教科书的简单重复，而是聚焦于深度学习在处理时序依赖性强、状态空间广阔、且数据稀疏的复杂场景中的独特优势与挑战。 全书分为四个主要部分，结构严谨，层层递进。 第一部分：复杂系统建模的理论基础与挑战（第1章至第4章） 本部分首先为读者奠定了理解复杂系统的数学基础，并明确了传统方法（如有限元分析、状态空间模型）在处理大规模、非线性系统时的固有缺陷。 第1章：复杂系统的本质与数学描述 本章深入剖析了复杂系统的核心特征——涌现性、自组织性与多尺度效应。我们探讨了非线性动力学方程在描述真实世界现象中的必要性，并引入了用于量化系统复杂性的关键指标，如李雅普诺夫指数和信息熵。 第2章：从浅层模型到深度架构的范式转换 本章对比了传统统计模型（如ARIMA、卡尔曼滤波）与深度神经网络的根本差异。重点阐述了深度学习架构如何通过多层非线性变换，自动学习数据的内在表征（Representation Learning），从而克服了浅层模型特征工程的瓶颈。 第3章：处理时间序列与空间依赖性的挑战 复杂系统往往具有强烈的时空关联性。本章详细讨论了处理高频、高噪声时间序列数据的难点，并介绍了如何构建能够捕捉长期依赖关系（Long-Term Dependencies）的理论基础，为后续的循环网络和注意力机制的应用埋下伏笔。 第4章：模型可解释性：复杂性背后的透明度 在科学研究中，模型不仅要准确，更要可解释。本章专门讨论了“黑箱”问题在复杂系统分析中的严重性，并介绍了LIME、SHAP值等技术在解释深度模型决策过程中的初步应用框架。 第二部分：关键深度学习架构的精炼应用（第5章至第8章） 本部分是本书的核心技术章节，它摒弃了对通用深度学习框架的泛泛而谈，而是精确对焦于最适合处理复杂系统的几种特定网络结构。 第5章：循环神经网络（RNN）的演进与局限 详细解析了标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉系统动态演变中的优势与不足。特别关注了在处理极长序列信息时，梯度消失和爆炸问题的现代解决方案。 第6章：图神经网络（GNNs）：刻画关系结构 复杂系统（如交通网络、分子结构）本质上是图结构。本章系统介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等，并展示了它们如何通过学习节点间的交互关系，实现对系统整体拓扑结构变化的有效预测。 第7章：生成对抗网络（GANs）在模拟稀疏数据中的角色 在许多真实场景中，我们难以获取系统的全部运行数据。本章探讨了条件GAN（CGAN）和WGAN在学习真实数据分布、生成高保真度、符合物理约束的模拟数据方面的突破性进展。 第8章：变分自编码器（VAEs）与潜在空间探索 本章介绍了如何利用VAE将高维度的复杂系统状态映射到一个低维的、具有物理意义的潜在空间。这不仅有助于降维，还能通过分析潜在变量的变化轨迹，揭示系统潜在的驱动机制。 第三部分：特定复杂系统的实践案例研究（第9章至第12章） 理论必须落地。本部分提供了三个跨学科的深度实践案例，展示了上述技术如何解决现实世界中的重大难题。 第9章：案例一：气候模型中的极端天气预测 研究如何结合卫星遥感数据和数值天气预报（NWP）的输出，利用混合深度学习模型（结合CNN的空间特征提取和LSTM的时间序列预测能力），提高对台风路径和极端降雨事件的提前预警能力。讨论了数据同化（Data Assimilation）与深度学习的融合策略。 第10章：案例二：金融市场的非线性动态捕捉 以高频交易和资产价格波动为例，探讨深度学习如何超越传统计量经济学模型。重点分析了基于Transformer架构的注意力机制在捕捉跨资产、跨时间窗口的复杂相互影响方面的效能。 第11章：案例三：生物网络与蛋白质折叠模拟 本章聚焦于生命科学领域。介绍了如何将生物分子结构视为图结构，利用图神经网络加速预测蛋白质的二级和三级结构，以及如何利用深度强化学习模拟细胞信号传导网络的动态响应。 第12章：案例四：智能电网的鲁棒性优化 分析了现代电网面临的分布式能源接入和负载波动问题。展示了如何使用深度强化学习（DRL）Agent来实时决策电力调度和故障恢复策略，确保系统在突发扰动下的稳定性。 第四部分：面向未来的集成方法与工程部署（第13章至第15章） 本书的最后部分着眼于将研究成果转化为可靠的工程系统，并展望了未来的研究方向。 第13章：物理约束的深度学习（Physics-Informed Neural Networks, PINNs） 强调了在科学计算中，必须将已知的物理定律（如守恒定律）编码到神经网络的损失函数中。详细介绍了PINNs的构建方法，及其在求解偏微分方程（PDEs）方面的优势。 第14章：分布式训练与边缘计算部署 面对处理海量复杂系统数据的需求，本章讨论了如何利用大规模并行计算框架（如Horovod, Dask）进行高效的模型训练。同时，探讨了将轻量化模型部署到资源受限的边缘设备上进行实时分析的技术路线。 第15章：复杂系统AI的前沿：自适应与元学习 展望了深度学习在复杂系统研究中的下一波浪潮，包括如何构建能够快速适应系统参数变化（如新的物理定律或新的市场环境）的元学习（Meta-Learning）系统，以及如何实现系统级别的自主发现能力。 --- 本书特色： 深度聚焦： 专门针对复杂系统建模，而非通用AI技术的罗列。 理论与实践并重： 兼顾底层数学原理与跨学科的实际应用案例。 前沿技术覆盖： 详述了GNN、GAN、Transformer在系统分析中的最新用法。 工程导向： 提供了从模型构建到工程部署的完整思路。 适合读者： 应用数学、计算物理、系统工程、生物信息学、金融工程等领域的研究人员、博士生及资深工程师。需要具备扎实的微积分、线性代数基础，以及熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的使用经验。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

@2012-05-16 12:46:39

评分☆☆☆☆☆

@2012-05-16 12:46:39

评分☆☆☆☆☆

彭剑锋 ╮(╯▽╰)╭

评分☆☆☆☆☆

汗，浪费我几十块大洋，通篇就是对组织结构、各种条例的解释，剩下的就是找几十个top500的案例做一些范范的讲述，唯一有价值的就是介绍了高管激励的几种方式及其应用特点，我还指望从里面找到怎么做高管薪酬方案呢，shirt！

评分☆☆☆☆☆

汗，浪费我几十块大洋，通篇就是对组织结构、各种条例的解释，剩下的就是找几十个top500的案例做一些范范的讲述，唯一有价值的就是介绍了高管激励的几种方式及其应用特点，我还指望从里面找到怎么做高管薪酬方案呢，shirt！