Security and Environmental Change pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dalby, Simon

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2009-8

价格:470.00元

装帧:

isbn号码:9780745642918

丛书系列:

图书标签:

环境
安全
环境变化
气候安全
环境安全
可持续发展
风险评估
冲突
资源管理
全球治理
政策分析

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具体描述

In the early years of the new millennium, hurricanes lashed the Caribbean and flooded New Orleans as heat waves and floods seemed to alternate in Europe. Snows were disappearing on Mount Kilimanjaro while the ice caps on both poles retreated. The resulting disruption caused to many societies and the potential for destabilizing international migration has meant that the environment has become a political priority.The scale of environmental change caused by globalization is now so large that security has to be understood as an ecological process. A new geopolitics is long overdue. In this book Simon Dalby provides an accessible and engaging account of the challenges we face in responding to security and environmental change. He traces the historical roots of current thinking about security and climate change to show the roots of the contemporary concern and goes on to outline modern thinking about securitization which uses the politics of invoking threats as a central part of the analysis. He argues that to understand climate change and the dislocations of global ecology, it is necessary to look back at how ecological change is tied to the expansion of the world economic system over the last few centuries. As the global urban system changes on a local and global scale, the world’s population becomes vulnerable in new ways. In a clear and careful analysis, Dalby shows that theories of human security now require a much more nuanced geopolitical imagination if they are to grapple with these new vulnerabilities and influence how we build more resilient societies to cope with the coming disruptions. This book will appeal to level students and scholars of geography, environmental studies, security studies and international politics, as well as to anyone concerned with contemporary globalization and its transformation of the biosphere.

好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，其主题与您提到的《Security and Environmental Change》不相关。 --- 书名：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》作者：[虚构作者姓名] 出版社：[虚构出版社名称] 出版年份：[虚构年份] 内容简介本书深入探讨了当前深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域中最具创新性和影响力的前沿应用。面对海量非结构化文本数据的爆发式增长，传统基于规则和统计的方法已力不从心。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的视角，解析如何利用先进的神经网络架构，特别是Transformer模型及其变体，来解决复杂的语言理解、生成和推理任务。全书分为六个主要部分，层层递进，从基础理论到尖端实践，勾勒出NLP领域的发展脉络和未来方向。第一部分：深度学习基础与语言模型的回顾本部分首先回顾了深度学习在NLP中的关键理论基石，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及卷积神经网络（CNN）在文本处理中的作用。重点着墨于词嵌入（Word Embeddings）的演进，从早期的One-hot编码到Word2Vec、GloVe，直至上下文相关的嵌入表示（如ELMo）。随后，本部分详细介绍了预训练语言模型（PLM）的革命性影响，解析了BERT、RoBERTa等基于Encoder结构的模型的内部机制，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练目标，为理解后续的复杂模型打下坚实的基础。第二部分：Transformer架构的深度剖析 Transformer是现代NLP的引擎。本部分将Transformer的自注意力（Self-Attention）机制置于聚光灯下进行细致分析。读者将了解到多头注意力（Multi-Head Attention）如何有效地捕捉输入序列中的不同依赖关系，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补序列模型在处理顺序信息上的不足。此外，本书还探讨了Transformer中的残差连接、层归一化以及前馈网络的设计哲学，并比较了Encoder-Decoder架构与仅使用Decoder架构（如GPT系列）在生成任务中的优劣。第三部分：面向理解任务的先进技术本部分聚焦于如何利用深度学习模型解决复杂的自然语言理解（NLU）问题。内容涵盖了命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和语义角色标注（SRL）的最新进展。特别详细介绍了如何通过微调（Fine-tuning）预训练模型来提高这些任务的性能。其中，一个重要的章节专门讨论了文本蕴含关系识别（NLI）和自然语言推理（NLI）的挑战，以及如何构建能够进行逻辑判断和常识推理的模型。此外，本书还探讨了跨语言和多模态信息融合在理解任务中的前沿实践。第四部分：生成式模型的精妙艺术自然语言生成（NLG）是衡量模型智能程度的关键指标之一。本部分深入研究了GPT系列模型、BART和T5等生成模型的架构和训练策略。重点剖析了条件文本生成（如摘要生成、机器翻译）和无条件文本生成（如故事创作、对话回复）的技术细节。书中详尽对比了不同的解码策略，如贪婪搜索、集束搜索（Beam Search）、核采样（Top-K/Top-P Sampling），并讨论了如何通过引入人类偏好（如使用强化学习从人类反馈中学习RLHF）来提升生成文本的流畅性和相关性。第五部分：面向对话系统与问答的实战应用对话系统和问答系统是深度学习NLP落地最广泛的领域之一。本部分详细介绍了面向任务型对话系统（Task-Oriented Dialogue Systems）的状态跟踪和策略学习，以及开放域对话（Open-Domain Conversation）中如何保持对话的连贯性和个性化。在问答方面，本书不仅覆盖了抽取式问答（Extractive QA）的SQuAD类任务，还深入探讨了生成式问答（Generative QA）和知识密集型问答（Knowledge-Intensive QA）的最新突破，特别是检索增强生成（RAG）架构的实现原理。第六部分：模型的可解释性、效率与未来挑战随着模型规模的不断扩大，可解释性（Explainability）、效率（Efficiency）和伦理问题日益凸显。本部分探讨了如何使用注意力权重分析、梯度可视化等方法来探究模型决策过程。在效率方面，本书介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以实现大型模型在边缘设备上的部署。最后，本书展望了多模态NLP（如视觉问答VQA）、低资源语言处理以及确保模型公平性和鲁棒性的长期挑战。目标读者本书要求读者具备一定的线性代数、概率论和机器学习基础。它特别适合于希望从基础理论快速过渡到掌握最前沿NLP技术的计算机科学研究生、软件架构师、算法工程师，以及任何对人工智能如何理解和生成人类语言感兴趣的专业人士。通过阅读本书，读者将能熟练运用当前最先进的深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）来实现和评估复杂的NLP解决方案。 ---