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出版者:Mouton de Gruyter

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01

价格:USD 557.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783110139617

丛书系列:

图书标签:

• 媒体学
• 传播学
• 媒体研究
• 数字媒体
• 文化研究
• 社会学
• 科技
• 大众传媒
• 媒介理论
• 信息社会

深度学习中的最新进展与应用 作者： 史密斯，J.；陈，L. 出版社： 创新科技出版社 出版日期： 2024年秋季 ISBN： 978-1-56789-012-3 --- 内容简介 《深度学习中的最新进展与应用》是一部全面而深入的专著，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供当前深度学习领域最前沿的理论、算法和实际应用。本书摒弃了对基础概念的冗长重复，直接切入当前研究的热点和挑战，重点关注模型架构的创新、训练范式的革新以及跨学科领域的突破性整合。 本书共分为六个主要部分，共计二十章，结构严谨，内容紧密衔接，反映了过去三年中该领域最重要的学术进展。 --- 第一部分：前沿模型架构的演进（约 300 字） 本部分深入探讨了超越标准Transformer和卷积网络（CNNs）的下一代模型结构。我们首先详细分析了状态空间模型（SSMs），特别是Mamba架构的内在机制，解释了其如何有效地解决长序列依赖建模中的计算瓶颈，并探讨了SSMs在处理基因组学数据和高频时间序列预测中的潜力。 接着，我们聚焦于混合专家模型（MoE）的精细化设计。书中不仅仅描述了稀疏激活的机制，更深入地分析了路由器的设计策略——包括任务感知路由和层次化门控机制——以及如何优化训练过程中的负载均衡问题，以实现更高效的推理速度。此外，本部分还介绍了一种新型的神经常微分方程（Neural ODEs）与深度学习的结合体，探讨了其在需要精确连续时间建模的物理模拟和强化学习中的应用前景，强调了其参数效率和可解释性的优势。我们还收录了关于图神经网络（GNNs）在超大规模图结构上的扩展，特别是自监督学习如何在缺乏标签的复杂网络中学习高质量的节点和边嵌入。 --- 第二部分：自监督与基础模型训练范式（约 350 字） 本部分的核心是当前基础模型（Foundation Models）的训练哲学与技术。我们从对比学习的最新迭代开始，重点分析了如何通过更复杂的视图生成和负样本选择策略来提升模型对细微特征的区分能力，尤其是在视觉-语言预训练（VLP）任务中。 一个重要的章节专门讨论了数据效率（Data Efficiency）的提升。书中详细对比了不同形式的数据蒸馏（Data Distillation）方法，包括基于梯度的知识转移和基于生成模型的样本合成，旨在用更少的高质量合成数据来替代庞大的真实数据集。 此外，本书对效率和可扩展性进行了深入的评估。我们详细剖析了量化感知训练（QAT）在后Transformer时代的新挑战，特别是对于稀疏激活和动态网络结构的影响。书中提供了一套系统性的评估框架，用于衡量不同量化策略（如FP8、INT4）在保持模型性能的同时，对内存带宽和延迟的具体影响。我们还探讨了模型对齐（Alignment）问题的最新研究，包括使用偏好优化（Preference Optimization, PO）和直接偏好优化（DPO）等无需显式奖励模型的强化学习方法，用以实现更安全、更符合人类价值观的基础模型行为塑造。 --- 第三部分：多模态融合与跨域表征（约 300 字） 本部分聚焦于机器如何更自然地理解和整合来自不同感官模态的信息。我们深入研究了统一表征空间（Unified Representation Space）的构建技术，特别是如何通过更精密的跨模态注意力机制，解决不同模态信息间固有的时间错位和语义不匹配问题。 一个关键的章节探讨了具身智能（Embodied AI）中的感知与决策循环。书中展示了如何将大型视觉语言模型（LVLMs）的推理能力无缝集成到机器人操作平台中，重点分析了从高层指令到低层运动控制的知识传递和误差修正策略。 此外，本书也涵盖了高保真生成模型在科学可视化和数据增强中的应用。我们比较了最新的扩散模型（Diffusion Models）在处理非欧几里得数据（如分子结构或复杂流体动力学模拟）时的局限性，并提出了基于流形学习的特定适应性修改方案。针对音频和语音处理，书中详细介绍了端到端神经声码器的最新进展，特别是如何利用变分自编码器（VAEs）来解耦语音内容、说话人身份和情感属性。 --- 第四部分：可解释性、鲁棒性与安全（约 350 字） 随着深度学习模型应用范围的扩大，理解其决策过程和确保其安全性变得至关重要。本部分系统梳理了因果推断在可解释AI（XAI）中的新角色。我们探讨了如何利用反事实分析来评估模型对输入扰动的敏感度，并区分模型内部的“相关性”和“因果性”特征提取。 在模型鲁棒性方面，本书超越了传统的对抗性攻击，重点关注了数据中毒（Data Poisoning）和后门攻击（Backdoor Attacks）的隐蔽性变体。书中提供了针对这些复杂攻击的防御机制，特别是基于数据净化和梯度分析的实时检测系统。 此外，我们对模型漂移（Model Drift）和概念漂移（Concept Drift）在持续学习系统中的管理策略进行了详细分析。针对联邦学习环境下的隐私泄露风险，本部分介绍了差分隐私（Differential Privacy）与模型聚合算法的最新结合，确保在数据分散训练时的实用性和安全性之间的平衡。我们还探讨了如何利用形式化验证方法来证明关键神经网络子集的行为边界，特别是在安全攸关系统中的应用。 --- 第五部分：效率、硬件加速与边缘部署（约 200 字） 本部分着眼于将前沿模型转化为可实际部署的系统。我们深入分析了芯片架构与算法设计的协同优化。书中详细介绍了针对ASIC和FPGA优化的稀疏矩阵运算库，以及如何利用新型内存层级结构（如高带宽内存HBM）来最大化大型模型（如数十亿参数模型）的吞吐量。 本书重点介绍了非结构化稀疏化技术的最新突破，特别是如何通过结构感知剪枝来保持推理延迟的同时，实现更高的硬件利用率。针对资源受限的边缘设备，我们提供了一套针对知识蒸馏的量化流程，该流程专门优化了推理时的能耗而非仅是准确率。最后，我们探讨了类脑计算（Neuromorphic Computing）的最新硬件原型，以及事件驱动网络（Spiking Neural Networks, SNNs）在特定任务（如实时传感器处理）上展现出的巨大能效优势。 --- 结论 《深度学习中的最新进展与应用》为读者提供了一个聚焦于“现在”和“未来”的视角。它要求读者具备坚实的深度学习基础，并期望引导他们直接参与到解决当前领域中最具挑战性的问题中。本书内容严谨，侧重于方法论的创新和跨领域验证，是致力于推动下一代人工智能技术的研究人员和开发者的必备参考资料。

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这本书的书名，“Medienwissenschaft”，听起来就充满了学术的厚重感，同时也引发了我的一些思考。我一直对媒体从业者是如何工作的感到好奇，他们是如何从海量的信息中筛选出对公众有价值的内容？新闻报道的背后是否存在着不为人知的选题逻辑和叙事策略？电视节目、广告宣传，这些我们每天都能接触到的媒体形式，它们是如何精心设计，以达到预期的传播效果？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能更贴近实际操作，揭示媒体生产的幕后故事，以及其中蕴含的专业知识和行业规律。比如，关于新闻伦理的探讨，关于广告创意是如何产生的，或者说，数字媒体时代的内容生产和分发有哪些新的挑战和机遇。我期待这本书能像一本“媒体行业百科全书”，为我打开一扇了解媒体运作的窗户，让我能更理性地看待和解读我们所接收到的信息。

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这本书的书名是 Medienwissenschaft，我尝试从不同读者的角度，写出五段不包含实际书本内容的、风格各异的图书评价： 一本关于“Medienwissenschaft”的书，光看名字就让我充满好奇。我通常不怎么接触学术性的著作，更多的是在享受媒体带来的便利与娱乐，但“Medienwissenschaft”这个词本身就带有一种探索未知的神秘感。我一直在思考，我们每天接触到的信息、视频、音频，它们是如何被创造、传播，又如何影响着我们的思维和行为的？这本书会不会提供一种全新的视角，帮助我理解这些看似习以为常的媒体现象背后的逻辑？我希望它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是能够结合生动的案例，让我这个门外汉也能有所启发。例如，新闻是如何塑造公众舆论的？社交媒体又是如何改变人际交往模式的？抑或是，电影和电视剧是如何构建我们的想象力，甚至影响我们的价值观的？如果这本书能解答我的这些疑问，哪怕只是一部分，我都会觉得非常有价值。我更倾向于那些能够引发思考，让我对周围世界有更深刻认识的读物，而不是那种看完就忘的消遣品。所以，我期待这本书能带来一些“啊，原来是这样！”的顿悟时刻。

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老实说，我对“Medienwissenschaft”这个领域的了解仅限于皮毛，但这本书的书名本身就有一种难以言喻的吸引力，仿佛能打开一个全新的世界。我一直认为，媒体不仅仅是信息传递的工具，它更是我们感知世界、构建现实的重要媒介。这本书或许能深入探讨媒体的结构、运作机制，甚至是其背后的意识形态。我特别好奇，在信息爆炸的时代，媒体的“真实性”该如何定义？在算法和大数据的影响下，我们的信息茧房是如何形成的？更进一步，媒体在社会变革和权力结构中扮演着怎样的角色？我希望作者能够用严谨的学术态度，但又不失流畅的语言，来阐释这些复杂的问题。如果书中能包含对媒介理论的梳理，比如麦克卢汉的“媒介即讯息”之类的经典理论，并结合当下的新媒体实践进行分析，那就更好了。我想要的是那种能够拓展思维边界，让我重新审视媒体与个体、媒体与社会关系的著作。

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“Medienwissenschaft”，这个书名对于我来说，带有一种前沿探索的意味。我们正处在一个媒体形态飞速发展的时代，从传统的报纸、电视，到如今无处不在的互联网、社交媒体、短视频平台，媒体的边界不断被拓展，其影响力也日益深刻。这本书，我想它应该会探讨这些新媒体现象的本质，以及它们对我们生活方式、社交模式、甚至是我们认知能力的深远影响。我特别想了解，在虚拟现实、增强现实等技术日益成熟的今天，媒体的未来形态会是怎样的？人工智能在媒体内容生产和传播中将扮演怎样的角色？而我们作为媒体的使用者，又该如何在这种快速变化的环境中保持清醒的头脑，辨别信息的真伪，并有效地利用媒体工具？我希望这本书能提供一些关于未来媒体发展的洞察，帮助我理解即将到来的变化，并为之做好准备。

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拿起“Medienwissenschaft”这本书，我的脑海中涌现出许多关于媒体与社会、媒体与文化之间关系的疑问。媒体不仅仅是信息的载体，它更是一种文化现象，深刻地影响着我们的价值观、审美取向，甚至是我们对世界的理解方式。这本书，我猜想它会从更宏观的视角，探讨媒体在构建社会共识、塑造集体记忆方面的作用。比如，历史事件是如何通过媒体的叙述而被解读和传播的？流行文化又是如何反映并影响社会思潮的？我想知道，媒体的商业逻辑是否会限制其传播内容的多元性和深度？在当今全球化的语境下，不同文化背景下的媒体实践又存在哪些差异和联系？我期望这本书能提供一些深刻的文化分析，让我能够更全面地认识媒体在我们社会和文化生活中扮演的角色，并理解其背后复杂的运作逻辑。

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