如何克服疼痛 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:吉林科学技术出版社

作者:戴维斯

出品人:

页数:128

译者:徐晓雁

出版时间:2005-1

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787538429930

丛书系列:

图书标签:

• 生活
• 疼痛管理
• 慢性疼痛
• 疼痛缓解
• 身心健康
• 自我疗愈
• 健康指南
• 疼痛认知
• 疼痛应对
• 健康生活
• 心理健康

好的，这是一本关于深度学习在计算机视觉领域的前沿应用与实践的图书简介。 --- 书名：视觉智能的疆域：深度卷积网络在复杂场景理解中的突破与实战 书籍简介 在信息爆炸的时代，视觉信息已成为我们理解世界最核心的媒介。随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的崛起，计算机视觉已经从理论研究的象牙塔走向了广泛的工业化应用。本书旨在为计算机视觉领域的研究人员、资深工程师以及对这一前沿领域抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一本集理论深度、模型精妙与工程实践于一体的权威指南。 本书并非对现有基础知识的简单重复，而是聚焦于当前计算机视觉领域最富挑战性、最具创新性的研究热点与技术难点，尤其侧重于如何利用先进的深度学习架构来解决现实世界中复杂、高维度的视觉理解任务。 核心内容概述 本书结构严谨，逻辑清晰，分为五大部分，层层递进，全面覆盖了从基础理论的精炼到前沿模型的深入剖析，再到大规模部署的实战技巧。 第一部分：深度视觉基石的再审视与优化（The Re-evaluation of Deep Vision Foundations） 本部分首先回顾了经典卷积网络（如AlexNet, VGG, ResNet）的核心思想，但重点在于对这些模型在现代高精度需求下的局限性进行批判性分析。我们深入探讨了网络架构搜索（NAS）的最新进展，特别是如何通过高效的算法（如进化算法、强化学习辅助搜索）自动设计出更稀疏、更高效、更适应特定硬件约束的卷积骨架。此外，本章详细解析了注意力机制（Attention Mechanisms）在视觉任务中的演化，从Squeeze-and-Excitation（SE）块到更复杂的空间和通道解耦注意力，阐述了它们如何有效地增强模型对关键特征的学习能力。 第二部分：高分辨率与长程依赖性的建模（Modeling High Resolution and Long-Range Dependencies） 处理高分辨率图像（如医学影像、卫星遥感图）是视觉任务中的主要挑战，因为它涉及到巨大的计算资源和信息流的有效压缩与恢复。本部分集中探讨了解决这一问题的先进策略。我们详细剖析了多尺度特征融合（Multi-Scale Feature Fusion）的精妙设计，包括金字塔结构（FPN、PANet）在特征对齐和信息互补上的最新改进。更进一步，本书引入了Transformer架构在视觉任务中的突破性应用——Vision Transformers（ViT）及其变体。我们不仅分析了自注意力机制如何捕捉全局上下文信息，还讨论了如何有效地将卷积的局部归纳偏置与Transformer的全局建模能力相结合，构建出混合模型（Hybrid Architectures），以在保持精度的同时，优化计算效率。 第三部分：三维视觉的深度解析与场景重建（Deep Analysis of 3D Vision and Scene Reconstruction） 从二维图像到三维世界的理解是计算机视觉的终极目标之一。本部分深入研究了基于深度学习的三维重建（3D Reconstruction）、表面重建（Surface Reconstruction）以及体素/点云处理（Voxel/Point Cloud Processing）的前沿技术。我们详述了如何利用图卷积网络（GCN）处理无序的点云数据，并比较了基于隐式表示（如NeRF, Neural Radiance Fields）与基于显式表示方法的优劣。特别是，本书对神经辐射场（NeRF）的最新变体进行了详细的数学推导和实现分析，展示了如何用神经网络来高效地表示复杂的光照和几何信息。 第四部分：动态场景理解与时序推理（Understanding Dynamic Scenes and Temporal Reasoning） 现实世界的视觉场景是不断变化的。本部分专注于处理时间序列数据，涵盖了视频目标跟踪（Video Object Tracking）、动作识别（Action Recognition）和场景流估计（Scene Flow Estimation）。我们重点介绍了如何设计高效的循环或记忆网络结构来维护跨帧的状态信息，并探讨了利用流式网络（Flow-based Networks）进行高精度运动估计的方法。对于复杂的、需要多步推理的动作理解任务，本书提供了一套基于时序图注意力的解决方案，展示了如何从原始像素流中提炼出高层语义行为。 第五部分：模型可靠性、效率与部署（Model Robustness, Efficiency, and Deployment） 前沿模型必须是可靠且可部署的。本部分是连接实验室研究与工业应用的桥梁。我们详细讨论了模型对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）的防御策略，包括数据增强、模型净化和对抗性训练的最新进展。在效率方面，本书提供了关于模型量化（Quantization）、稀疏化（Sparsification）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的深度技术指南，旨在显著减小模型体积和推理延迟，使其能够高效运行在边缘计算设备上。最后，我们通过几个实际案例，演示了如何使用现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的优化工具，将训练好的复杂模型成功部署到GPU集群或专用加速器上。 本书的特色 本书的叙述风格侧重于技术细节的严谨性和算法设计的独创性。每章都包含大量的数学公式推导、关键算法的伪代码展示，以及对最新顶级会议（如CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS）论文中核心思想的提炼与批判性吸收。我们力求展示的不仅仅是“是什么”，更是“为什么这样设计”以及“在特定约束下如何优化”，确保读者能够掌握解决实际问题的核心思维框架。 目标读者 计算机视觉、图像处理、模式识别领域的研究生及博士生。 从事人工智能产品开发、算法优化的资深软件工程师和算法专家。 希望系统性了解并掌握深度学习在视觉领域最新突破的技术决策者。 通过深入研读本书，读者将能够驾驭最复杂的视觉理解挑战，并将最先进的深度学习技术转化为具有实际价值的解决方案。

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