Solid-State Lasers and Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Sennaroglu, Alphan

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2006-11

价格:$ 214.64

装帧:

isbn号码:9780849335891

丛书系列:

图书标签:

Solid-State Lasers
Laser Physics
Laser Applications
Optical Engineering
Photonics
Laser Technology
Materials Science
Quantum Optics
Nonlinear Optics
Laser Design

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具体描述

Because of the favorable characteristics of solid-state lasers, they have become the preferred candidates for a wide range of applications in science and technology, including spectroscopy, atmospheric monitoring, micromachining, and precision metrology. Presenting the most recent developments in the field, Solid-State Lasers and Applications focuses on the design and applications of solid-state laser systems. With contributions from leading international experts, the book explores the latest research results and applications of solid-state lasers as well as various laser systems. The beginning chapters discuss current developments and applications of new solid-state gain media in different wavelength regions, including cerium-doped lasers in the ultraviolet range, ytterbium lasers near 1um, rare-earth ion-doped lasers in the eye-safe region, and tunable Cr2+:ZnSe lasers in the mid-infrared range. The remaining chapters study specific modes of operation of solid-state laser systems, such as pulsed microchip lasers, high-power neodymium lasers, ultrafast solid-state lasers, amplification of femtosecond pulses with optical parametric amplifiers, and noise characteristics of solid-state lasers. Solid-State Lasers and Applications covers the most important aspects of the field to provide current, comprehensive coverage of solid-state lasers.

好的，下面是一份关于一本假设的、与“固态激光器及其应用”不相关的图书的详细简介，内容着重于其他领域，避免提及固态激光器的任何技术细节。 --- 书名：《深度学习在自然语言理解中的前沿进展与实践指南》作者：[此处可想象一位领域内的资深研究者或工程师的名字] ISBN：[待定] 出版日期：[待定] 页数：约 650 页内容简介本书全面深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域，特别是深度学习技术在语言理解任务中的最新突破、核心理论架构以及工程实践方法。本书旨在为研究生、高级软件工程师以及希望深入理解和应用现代NLP技术的专业人士提供一份详尽且前瞻性的指南。第一部分：基础范式与演进本书首先回顾了传统NLP方法的局限性，为理解深度学习的引入奠定了基础。重点阐述了从词嵌入（如Word2Vec, GloVe）到上下文相关的词向量（如ELMo）的发展历程。随后，详细剖析了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）在处理序列数据时的优势与瓶颈。第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命本书的核心内容聚焦于自注意力机制（Self-Attention）及其集大成者——Transformer模型。我们不仅详细解释了多头注意力（Multi-Head Attention）的数学原理和计算效率提升，还深入分析了Transformer的编码器-解码器结构如何有效捕捉长距离依赖关系。专门章节用于解析GPT系列（生成式预训练Transformer）和BERT系列（双向编码器表示Transformer）的预训练策略、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的精妙设计。第三部分：面向理解任务的高级应用在深入理解基础架构后，本书转向实际应用场景，探讨如何利用这些先进模型解决复杂的自然语言理解（NLU）问题： 1. 情感分析与观点挖掘：不仅涵盖了细粒度情感分类，还重点介绍了如何使用层次化注意力网络（HAN）处理长篇文档中的多维度情感信息。 2. 命名实体识别（NER）与关系抽取（RE）：探讨了基于条件随机场（CRF）与Transformer结合的序列标注方法，并对比了面向知识图谱构建的事件抽取技术。 3. 问答系统（QA）：区分了抽取式问答（如SQuAD）和生成式问答（如基于摘要的生成）。详细介绍了阅读理解模型的微调策略和上下文窗口管理技术。 4. 语义匹配与自然语言推理（NLI）：阐述了如何通过 Siamese Networks 和交互式注意力模型来衡量句子间的蕴含、矛盾或中立关系。第四部分：跨语言与多模态挑战随着全球化需求的增长，跨语言处理成为关键。本部分详述了多语言预训练模型（如mBERT, XLM-R）的构建方法、零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）跨语言迁移学习的有效性。此外，书中还开辟了专门章节讨论多模态语义融合，即如何将视觉信息（图像/视频）与文本描述进行有效对齐和联合推理，例如在视觉问答（VQA）中的最新进展。第五部分：效率、伦理与部署现代大型语言模型（LLMs）的规模带来了显著的计算和伦理挑战。本书的最后部分专注于实用性和负责任的AI开发：模型压缩与加速：详细介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，以期在边缘设备和资源受限环境中部署高性能模型。生成式模型的对齐与安全性：探讨了人类反馈强化学习（RLHF）在确保模型输出符合人类价值观、减少偏见和有害内容生成方面的作用。可解释性（XAI）：分析了LIME、SHAP等工具在解释复杂Transformer决策过程中的应用，帮助开发者理解模型“为什么”做出特定的预测。本书特色：代码与实践并重：每一章节的关键算法都配有基于PyTorch和TensorFlow的伪代码和实际可运行的Python示例，读者可以直接复现前沿研究成果。前瞻性视野：涵盖了从基础的序列模型到最新的扩散模型（Diffusion Models）在文本生成中的初步尝试，确保内容紧跟学术研究的最前沿。案例驱动：穿插了来自工业界和学术界的真实世界案例分析，展示了如何将理论转化为具有商业价值或科研影响力的解决方案。本书是深度学习在NLP应用领域寻求从入门到精通的工程师和研究人员不可或缺的参考工具书。它不仅教授“如何做”，更引导读者思考“为何这样设计”，从而赋能下一代智能语言技术的创新。 ---