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☆☆☆☆☆

出版者:化学工业出版社

作者:田兴

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502536077

丛书系列:

图书标签:

多媒体技术
多媒体应用
数字媒体
视听技术
交互设计
计算机技术
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教育技术
网络技术
技术应用

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具体描述

本书以多媒体素材采集制作和多媒体应用软件开发为主线，介绍了多媒体技术应用的基本知识和基本技能。全书共分为4章。第1章介绍了多媒体技术的基础知识。第2章分为文本、图片、声音、动画和视频5个部分详细介绍了利用多媒体硬件设备和常用工具软件进行多媒体素材采集和制作的基本技能。第3章以开发多媒体应用软件为主线，采用“任务驱动”方式，用典型实例介绍方正奥思多媒体集成工具软件的使用方法。第4章介绍刻录光盘的基本方法。

《深度学习在自然语言处理中的前沿进展》图书简介本书全面深入地探讨了当前深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域所取得的革命性进展及其核心理论基础。在全球信息爆炸的时代，如何有效地让机器理解、生成和处理人类语言，已成为人工智能领域最引人瞩目的焦点之一。本书旨在为读者提供一个系统化、前沿化的知识图谱，覆盖从基础模型架构到复杂应用场景的完整链条。第一部分：基础理论与模型演进本部分首先回顾了自然语言处理的发展历程，重点阐述了从统计方法到基于神经网络方法的关键技术转折点。 1. 词嵌入的精妙世界：详细介绍了词向量（Word Embeddings）的原理与演变，包括经典的Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe，并深入剖析了上下文相关的词嵌入，如ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过深层网络捕获语境信息。本章强调了词嵌入作为语言理解的“原子”层面的重要性，以及它们如何为后续复杂的模型奠定基础。 2. 循环神经网络的局限与超越：重点分析了循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据时的核心机制，特别是如何解决梯度消失/爆炸问题。同时，我们毫不避讳地指出了RNN在长距离依赖捕获和并行计算效率上的固有缺陷，为引入下一代架构——Transformer——做铺垫。 3. 注意力机制的崛起与精炼：深入剖析了注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理和直观意义。从最早的Encoder-Decoder架构中的“软注意力”开始，逐步过渡到自注意力（Self-Attention）的精妙设计。本章详细推导了查询（Query）、键（Key）和值（Value）的交互过程，解释了注意力权重如何动态聚焦于输入序列中最相关的部分。 4. Transformer架构的颠覆性创新：这一章是全书的基石之一。我们详尽拆解了2017年Google提出的Transformer模型结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）以及位置编码（Positional Encoding）的作用。我们分析了Transformer如何彻底摆脱了循环结构，实现了高效的并行化处理，并成为现代几乎所有大型语言模型（LLM）的基础范式。第二部分：预训练范式与大型语言模型（LLM）本部分聚焦于近年来驱动NLP革命的预训练（Pre-training）思想，以及由此催生的各类超大规模语言模型。 5. 单向与双向预训练的辩论：详细比较了基于掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）系列，以及基于因果语言建模（Causal Language Modeling, CLM）的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。我们分析了它们各自在理解（NLU）和生成（NLG）任务中的优势与侧重点。 6. 模型的规模化与效率优化：探讨了扩展模型参数量、训练数据量对模型性能带来的“涌现能力”（Emergent Abilities）。同时，也关注了应对模型巨大的计算需求的工程实践，例如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，以实现模型在边缘设备上的部署可行性。 7. 指令微调与对齐（Alignment）：深入探讨了如何将基础预训练模型转化为真正能听懂人类指令的助手。重点讲解了监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）以及基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的复杂流程，特别是奖励模型的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）算法在语言模型对齐中的应用，这是确保模型安全、有用和诚实的关键步骤。第三部分：前沿应用与交叉领域本部分将理论知识应用于实际的复杂场景，展示了深度学习在解决真实世界问题时的强大能力。 8. 高级文本生成与对话系统：涵盖了从传统的文本摘要（抽取式与生成式）到复杂的机器翻译（神经机器翻译NMT）。在对话系统方面，本书重点分析了如何利用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，结合外部知识库来提升LLM的事实准确性和时效性，避免“幻觉”现象。 9. 结构化信息的抽取与推理：探讨了如何利用深度模型进行命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）。特别关注了如何通过Prompt Engineering和In-Context Learning（ICL）来指导模型在零样本或少样本场景下执行复杂的结构化任务。 10. 多模态融合的未来展望：展望了NLP与计算机视觉、语音识别的交叉前沿。详细介绍了如何构建跨模态的对齐空间，例如CLIP模型如何通过对比学习将文本和图像联系起来，以及如何利用大型视觉-语言模型（如GPT-4V）进行图像描述、视觉问答等任务，揭示了通用人工智能的下一代入口。 11. 模型的局限性、伦理与可解释性（XAI）：强调了当前深度学习模型面临的挑战，包括偏见（Bias）的放大、对抗性攻击的脆弱性、以及“黑箱”决策过程带来的信任危机。本书呼吁研究人员和从业者正视这些伦理问题，并介绍了基于注意力权重分析、梯度反向传播可视化等技术在提升模型可解释性方面的最新探索。本书结构严谨，理论推导详实，不仅是深度学习和NLP领域研究人员和工程师的必备参考书，也适合希望系统掌握现代AI核心技术的理工科高年级学生和跨界学习者深入研读。阅读本书，读者将能够构建起对当前最尖端NLP技术栈的全面而深刻的理解。

作者简介

目录信息

第1章多媒体技术概述
1 多媒体基础知识
2 多媒体计算机系统
……
第2章多媒体素材采集与常用编辑方法
1 文本素材
2 图片素材
……
第3章多媒体集成工具及其应用
1 多媒体集成工具概述
2 方正奥思多媒体集成工具
……
第4章光盘刻录技术
1 光盘刻录机的安装
2 光盘刻录软件使用方法
……
主要参考书目
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构非常宏大，它像是一个全景式的画卷，将声音、图像、视频、文本、交互，甚至包括未来感官的接口，都纳入了一个统一的“多媒体”框架内进行审视。我最欣赏的是它在每一章节末尾对历史发展脉络的回顾和展望。例如，在讨论文本和排版技术时，它不会孤立地谈论字体文件格式，而是追溯到古腾堡印刷术，然后连接到后来的PostScript和OpenType标准，最后落脚到可伸缩的矢量图形在Web上的应用。这种“纵向打通”历史，再“横向连接”各个模态的做法，让知识体系非常立体和饱满。它不是一本堆砌知识点的教材，而更像是一位资深专家在为你梳理整个信息科学领域如何处理人类感知信号的发展史和未来趋势。如果你希望建立一个全面、有深度且具有前瞻性的多媒体知识体系，这本书提供的底层逻辑和宏观视野是无可替代的，它提供的远不止是技术操作，而是一种看待信息世界的全新视角和批判性思维框架。

评分☆☆☆☆☆

我是一个重度影音爱好者，一直对数字内容的存储和传输效率非常关注。这本书中关于压缩技术的部分，简直就是为我量身定做的“宝藏章节”。它并没有停留在介绍H.264或HEVC这些标准名称上，而是深入讲解了它们内部的熵编码和运动补偿机制是如何协同工作的。作者用大量的篇幅来解释，为什么在有限的码率下，必须在空间冗余和时间冗余之间做出取舍，以及这些取舍如何体现在我们观看高清视频时的画面瑕疵上，比如宏块效应或蚊式噪声。其中对无损压缩算法（如FLAC）和有损压缩算法（如MP3的心理声学模型）的对比分析，非常透彻。它让我明白了，那些看似微不足道的比特流，背后蕴含着对人类听觉和视觉极限的精妙计算和巧妙利用。读完这部分，我再看任何一个流媒体服务的清晰度选项时，都能迅速在脑海中勾勒出其背后的技术权衡，这无疑极大地提升了我对数字媒体工程学的鉴赏能力。

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本书，我立刻被那种扑面而来的、对理论根基的深挖所震撼。它没有急于展示那些花哨的软件操作或最新的设备参数，而是选择了一条更具挑战性的道路——去解构“多媒体”这个概念背后最核心的数学和信息论基础。我记得其中关于数字信号处理那几章，作者用非常严谨的数学推导，阐释了采样定理、量化误差是如何影响最终的音视频质量的。这对于我这种更偏向于应用层的学习者来说，简直像打开了一扇新的窗户。以前总觉得，压缩算法就是一堆复杂的代码，但读完这本书，我才明白，MPEG标准背后的运动估计和残差编码，本质上是对时域和空域冗余的精准打击。书中的插图和图表设计得非常精妙，它们不是简单的示意图，而是能够将抽象的数学模型具象化的工具。读到后面关于人机交互界面的设计原则时，作者又巧妙地将底层的数据流处理与用户体验的心理学模型结合起来，这种跨学科的视角，让这本书的深度远远超出了普通的技术手册。它强迫你思考的不是“如何做”，而是“为什么是这样做的”，对于想在多媒体领域深耕，成为架构师级别的人来说，这绝对是案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到耳目一新的地方，在于它对“沉浸感”的探讨，远远超越了简单的3D图形渲染。作者没有将重点放在GPU的算力上，而是深入剖析了多通道音频的声场构建原理，以及触觉反馈系统的理论模型。尤其是关于虚拟现实（VR）中，如何利用双耳效应（Binaural Effect）来模拟空间声源定位这一点，书中提供了非常详尽的HRTF（头部相关传输函数）模型解析。我过去对这部分内容总是一知半解，但读完后，我才真正理解了为什么不同的头型和耳廓结构会导致听感上的个体差异。更令人惊喜的是，书中还探讨了嗅觉和味觉模拟的早期研究，虽然这些技术尚不成熟，但作者将其置于多模态交互的宏观框架下进行讨论，极大地拓宽了我的想象空间。这本书的视角是未来的，它不仅仅在教你如何使用现有的技术，更是在引导你思考，如何用技术去重塑人类的感知体验。它不是一本实操指南，而是一部关于感知科学与信息技术的哲学对话录。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的叙述风格有一种强烈的、近乎于古典主义的严谨感。它像是那种经过时间沉淀下来的学术著作，语言精炼，逻辑链条清晰到不留一丝歧义。我特别欣赏作者在处理视觉信息编码那部分时的那种条分缕玾的耐心。比如，在讲解颜色空间转换时，它详尽地对比了RGB、CMYK、YUV这几种主流模型在不同应用场景下的优劣，并且给出了大量的实际案例，说明为什么在视频传输中必须使用YCrCb分离格式而不是RGB。书中对色彩深度和色域的讨论，更是细致入微，甚至提到了10比特和12比特工作流在电影后期制作中对动态范围保持的重要性。这种对细节的执着，使得这本书在需要精确色彩管理的专业领域中，具有极高的参考价值。然而，也正因为这种风格，对于刚入门的新手来说，阅读门槛略高，需要一定的耐心去消化那些专业术语和密集的公式，但一旦跨过这个初期障碍，你获得的知识体系将是无比扎实和牢固的，绝不会被市面上那些浅尝辄止的“速成”资料所动摇。

评分☆☆☆☆☆