出版改革与发展

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出版者:
作者:上海市出版工作者协会 编
出品人:
页数:327
译者:
出版时间:2008-6
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787807305477
丛书系列:
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具体描述

《出版改革与发展:上海出版界学术论文集(2005-2007)》共收集论文40多篇,分为六个专题。这些文稿基本上都是本届版协近三年来开展学术活动的记录,也是版协工作留下的足迹。不少论文贴近现实,联系实际,富有新意,具有较高的水准,论文集还在一定程度上反映上海出版人的所思所想、所作所为,展现上海出版人的精神风貌,让人感受到上海出版界勇于担当社会责任的使命感,希冀广大出版工作者响应党的十七大号召,为推动文化大发展大繁荣而作出出版人应有的贡献。这正是《出版改革与发展:上海出版界学术论文集(2005-2007)》出版的意义所在。

科技前沿:人工智能与未来计算 内容简介: 本书深入探讨了人工智能(AI)领域最前沿的技术进展、理论突破以及其对未来计算范式的深远影响。全书结构严谨,内容涵盖了从基础的机器学习算法到复杂深度学习模型的构建、优化与应用,并特别关注了当前热点——生成式AI、因果推断以及可解释性AI(XAI)的发展脉络与实践挑战。 第一部分:人工智能基础理论与算法革新 本部分首先回顾了机器学习的经典范式,如支持向量机(SVM)、决策树和集成学习方法,为读者打下坚实的理论基础。随后,重点转向了深度学习的核心概念:神经网络的结构、反向传播机制的优化、激活函数的选择与调优,以及正则化技术在防止过拟合中的关键作用。 1. 深度学习架构的演进: 详细剖析了卷积神经网络(CNN)在图像处理领域的里程碑式突破,特别是残差网络(ResNet)如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题。同时,对循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在序列数据处理中的应用进行了深入分析,并探讨了它们在处理长距离依赖性时的局限性。 2. 优化算法的前沿探索: 书中不仅讲解了随机梯度下降(SGD)及其动量、自适应学习率方法(如Adam、RMSProp),还引入了更先进的二阶优化方法和基于Hessian矩阵的近似技术,旨在提高模型训练的速度和收敛质量。特别辟章节讨论了学习率调度策略在复杂模型训练中的精细化控制。 3. 概率图模型与贝叶斯方法的回潮: 尽管深度学习占据主导地位,本部分也强调了概率图模型(如马尔可夫随机场和条件随机场)在处理结构化数据和进行不确定性推理中的独特优势。通过引入变分推断(VI)和蒙特卡洛方法,展示了如何将贝叶斯思想融入现代AI框架,以获得更稳健的预测和更准确的置信区间估计。 第二部分:生成式模型的崛起与多模态融合 本部分聚焦于近年来AI领域最具颠覆性的进展——生成模型。它不再仅仅关注识别和分类,而是致力于创造全新的、具有语义意义的内容。 1. 生成对抗网络(GANs)的深入剖析: 详细解析了原始GAN的原理、训练不稳定性问题(如模式崩溃),并系统介绍了WGAN、Progressive GAN、StyleGAN等一系列改进模型。特别关注了如何利用这些模型在图像合成、高分辨率重建以及数据增强方面的应用。 2. 扩散模型(Diffusion Models)的理论与实践: 随着其在图像生成质量上超越GANs,本书用大量篇幅讲解了扩散模型的数学基础——正向加噪过程与反向去噪过程。讨论了变分下界(ELBO)的优化,以及如何通过条件信息(如文本提示)来引导生成过程,从而实现高度可控的创作。 3. 基础模型(Foundation Models)与自监督学习: 探讨了大规模预训练模型(如Transformer架构)如何通过海量无标签数据进行学习,从而形成通用的特征表示。分析了掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)等自监督任务的设计思路,以及如何通过微调(Fine-tuning)将这些模型应用于下游的特定任务。 4. 多模态AI的集成与交互: 阐述了如何有效地将文本、图像、音频等不同类型的数据在统一的嵌入空间中进行对齐和交互。研究了跨模态检索、视觉问答(VQA)以及文生视频生成的技术挑战和最新解决方案。 第三部分:面向未来的计算挑战与伦理考量 本部分将视角从算法本身扩展到AI系统的实际部署、性能瓶颈以及社会影响。 1. 可解释性与可信赖AI(XAI): 随着AI系统在关键决策中的作用日益增强,理解其决策过程变得至关重要。本书系统介绍了事后解释方法(如LIME、SHAP值)和模型内嵌的透明度技术。同时,深入讨论了公平性、鲁棒性(对抗性攻击与防御)以及隐私保护(差分隐私、联邦学习)在构建负责任AI系统中的必要性。 2. 边缘计算与高效推理: 讨论了如何将复杂的深度学习模型部署到资源受限的设备上。内容包括模型剪枝(Pruning)、量化(Quantization)技术、知识蒸馏(Knowledge Distillation)以及专门为AI加速设计的硬件架构(如TPU、神经形态芯片)的最新发展。 3. 强化学习的突破与应用: 总结了深度强化学习(DRL)在复杂控制、博弈论、资源调度等领域的最新进展。重点分析了策略梯度方法(如PPO, A2C)和基于价值的方法(如DQN)的理论基础,并探讨了离线强化学习(Offline RL)在解决安全性和数据收集成本问题上的潜力。 4. 量子计算对AI的潜在影响: 展望了量子算法(如HHL算法、量子近似优化算法QAOA)与机器学习的结合,探讨了量子机器学习(QML)在解决指数级复杂问题上的理论优势,以及当前NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)时代的实际研究方向。 本书旨在为计算机科学专业人士、研究人员以及对人工智能未来发展感兴趣的读者提供一份全面、深入且与时俱进的知识指南,引导读者掌握驱动下一代计算技术的核心能力。

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读后感

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用户评价

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不得不说,这本书的叙事手法实在是太抓人了。它避开了传统学术著作的枯燥说教,而是采用了一种近乎侦探小说的笔触来揭示一个复杂系统的运作逻辑。作者似乎有着无尽的好奇心,总能从一个看似不起眼的角落切入,层层剥茧,最终将一个庞大而精密的行业运作图景展现在读者面前。尤其让我印象深刻的是关于供应链透明度的章节,那些原本隐藏在幕后的物流、仓储、跨国协作的细节,被作者描绘得如同舞台剧般生动,每一个环节的延迟、每一个决策的权衡都充满了戏剧张力。它不仅仅是一本关于“如何做”的书,更是一本关于“为什么会是这样”的深度解析。读完后,我发现自己看任何新闻报道或商业案例时,都会不自觉地去寻找其背后的驱动力和隐藏的利益链条,这本书彻底改变了我观察世界的方式,其影响力是深远且潜移默化的。

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这本关于信息技术在现代社会中角色的著作,简直是为我们这些身处数字化浪潮中的人量身定做的指南。作者没有停留在对技术本身的罗列和赞美,而是深入剖析了互联网、大数据乃至人工智能如何重塑我们的思维模式、人际交往乃至权力结构。我特别欣赏它对“信息茧房”现象的细致描摹,那种被算法温柔地包裹起来,却逐渐丧失接触多元观点的过程,读来令人警醒。书中提到,信息过载并非知识的增加,而更像是一种认知上的阻塞,这对我理解当下社交媒体上的信息碎片化冲击有着极大的启发。它不只是在描述现象,更是在探讨背后的哲学思辨:当一切都可以被量化、被算法推荐时,我们如何坚守独立思考的底线?从宏观的社会学角度切入,再到微观的个人决策层面,这本书展现了令人信服的深度和广度。我合上书时,感觉自己看清了许多日常生活中习以为常却未曾深究的机制,那种醍醐灌顶的感觉,非常难得。

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这是一本极其注重实证研究的著作,数据和案例的支撑力度无与伦比。它没有采用那种空泛的理论框架来指点江山,而是基于大量的田野调查和一手资料,构建了一幅关于全球化背景下资源分配的新图景。作者在描述国际贸易摩擦时,其对具体政策细节的把握,精确到小数点后几位的影响,令人叹服。对我个人而言,最大的收获是理解了“看不见的手”在当代是如何被各种数字工具和监管缺口所重新定义和操纵的。这本书的风格非常务实和冷峻,它不带感情色彩地陈述事实,但正是这种克制的笔调,使得其揭示出的问题更具震撼力。对于想要了解国际政治经济学最新动态的严肃读者来说,这本书无疑是一份扎实可靠的案头参考,其严谨程度远超一般的大众读物。

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对于那些热衷于宏大叙事和历史纵深的读者来说,这本书无疑提供了绝佳的视角。它没有满足于对近期热点的跟风追逐,反而将目光投向了工业革命以来技术迭代对人类社会形态的根本性冲击。作者巧妙地穿梭于不同的历史时期,对比了蒸汽机时代与信息时代在社会组织和劳动力的要求上的差异,这种跨越时空的对话感非常迷人。它让我反思了我们今天所享受的便利,是以何种代价换来的——那些被淘汰的技能、被边缘化的群体,他们的故事也得到了应有的关注。书中对于技术进步中伦理困境的探讨尤为尖锐,它没有给出简单的答案,而是把沉甸甸的问题抛给了读者,迫使我们去思考技术进步的“方向盘”究竟应该由谁来握持。其文笔老辣,逻辑缜密,读起来酣畅淋漓,充满了知识分子的批判精神。

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这本书的价值在于它对“用户体验”这个概念进行了颠覆性的解构。我原本以为这只是一个关于设计和交互的浅显讨论,没想到作者将其提升到了社会学和心理学的层面进行探讨。它不仅仅告诉你如何设计一个更易用的界面,而是深入挖掘了为什么某些设计会潜移默化地操控我们的行为,甚至塑造我们的身份认同。书中对比了不同文化背景下对“效率”和“美学”的不同偏好,以及这些偏好是如何被全球化的技术平台所统一或冲突的。我尤其喜欢其中关于“不便”的价值的论述,在追求极致便捷的当下,适度的不便反而可能成为保持心智清醒的一种必要屏障。全书充满了对细节的敏锐捕捉和对人性的深刻洞察,语言风格清新而不失力度,读起来像是在与一位睿智的长者进行一次漫长而富有启发的对话。

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