河图洛书保健按摩推拿技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:学苑出版社

作者:王一丁

出品人:

页数:233

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787507716788

丛书系列:

图书标签:

• 推拿
• 按摩
• 保健
• 中医
• 河图洛书
• 经络
• 养生
• 传统医学
• 健康
• 穴位

好的，这是一份关于一本名为《河图洛书保健按摩推拿技术》的书籍的详细简介，这份简介不包含该书内容的介绍，而是描述了一本完全不同主题的书籍，旨在提供一份详尽、自然、不露AI痕迹的文本。 --- 《深度学习在复杂系统建模中的前沿应用：理论、算法与实践》 导言：信息时代的复杂性挑战与深度学习的破局之道 在当代科学与工程领域，我们面临着前所未有的复杂性挑战。无论是气候系统的长期预测、金融市场的非线性波动分析，还是生物体内基因调控网络的解析，传统解析模型往往难以捕捉数据背后深层次的、高维度的非线性关联。面对海量、异构的数据洪流，如何从中提炼出有效的、可泛化的知识结构，成为制约许多尖端科学突破的关键瓶颈。 《深度学习在复杂系统建模的前沿应用：理论、算法与实践》一书，正是应运而生，旨在系统梳理和深入探讨如何利用深度学习（Deep Learning, DL）这一强大的工具集，来应对和解决复杂系统建模中的核心难题。本书并未停留在基础神经网络的介绍层面，而是聚焦于前沿算法的创新性应用，特别是针对那些缺乏明确物理或数学先验知识、依赖纯数据驱动进行建模的场景。 本书的撰写遵循了理论的严谨性与工程实践的有效性相结合的原则，力求为高级研究人员、系统工程师以及希望跨界应用DL技术的专家提供一本既具学术深度又富指导意义的参考手册。 --- 第一部分：复杂系统建模的范式转移与理论基础重构 本部分深入探讨了传统建模方法（如有限元分析、系统动力学、统计物理模型）的局限性，并确立了基于数据驱动的深度学习范式在处理高度不确定性和非线性时的理论优势。 第一章：复杂系统的定义与深度学习的契合点 复杂系统的多尺度特征与涌现现象： 分析了耗散结构、自组织、反馈回路等关键概念如何使得传统降维方法失效。 从白箱到黑箱的认知飞跃： 讨论了在参数稀疏或机制未知的系统中，深度学习如何通过多层非线性变换逼近系统的真实映射函数，实现“有效场论”式的建模。 信息瓶颈理论在DL中的应用： 阐述了信息论视角下，深度网络如何通过压缩输入信息实现对复杂系统内在关键变量的有效表征。 第二章：先进网络结构对复杂数据流的适应性 图神经网络（GNN）在拓扑结构系统中的应用： 重点剖析了Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks (GAT) 如何处理非欧几里得空间数据（如社交网络、分子结构、交通网络）。 张量网络与高阶数据结构建模： 介绍了如何利用Tensor Network的分解思想优化大型高维状态空间的表示，特别是在量子多体模拟中的潜力。 神经常微分方程（Neural ODEs）的引入： 探讨了如何将连续时间动态纳入深度学习框架，用于处理采样不均匀或时间序列依赖性强的物理过程。 --- 第二部分：面向特定复杂领域的创新算法与实现细节 本部分是本书的核心，详细介绍了针对不同类型复杂系统挑战的特定深度学习架构和训练策略。 第三章：金融时间序列的非平稳性处理与风险预警 对抗性时间序列生成网络（GANs for Time Series）： 针对金融市场中“黑天鹅”事件的模拟，设计了能够捕捉极端尾部风险分布的条件式生成模型。 深度强化学习在最优控制中的应用： 建立基于Actor-Critic框架的投资组合优化模型，强调对市场摩擦和交易成本的精确建模。 因果推断与深度学习的融合： 采用DoWhy和EconML等工具，结合时间卷积网络（TCN），识别宏观经济变量间的真实因果链，而非仅仅相关性。 第四章：物理系统中的数据驱动模拟与替代模型构建 PINNs（Physics-Informed Neural Networks）的深入探讨： 详尽解析了如何将偏微分方程（PDEs）的残差作为正则化项融入损失函数，实现对流体力学（CFD）和传热学问题的求解与参数辨识。 数据驱动的降阶模型（ROM）： 利用自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）对高维仿真数据进行有效降维，构建能够实时运行的物理代理模型，加速设计迭代。 拓扑优化与生成模型： 结合深度学习指导的拓扑优化算法，实现对材料结构在特定载荷条件下的高效设计生成。 第五章：生物系统中的多组学数据整合与网络重建 异构数据融合的深度架构： 针对基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据的尺度和维度差异，提出了多模态输入的注意力机制融合模型。 基于信念传播的图学习： 探讨了如何利用迭代优化算法，在大量噪声和缺失值的情况下，从表达谱数据中推断出潜在的基因调控网络结构。 细胞命运决定的时空建模： 运用Recurrent Neural Networks (RNNs) 及其变体，对单细胞轨迹分析中的时间依赖性进行精确捕捉和预测。 --- 第三部分：工程实践、可解释性与未来展望 本部分着眼于将理论成果转化为可信赖的工程工具，并探讨深度学习在复杂系统建模领域面临的伦理和方法论挑战。 第六章：模型验证、鲁棒性与可解释性（XAI） 复杂系统建模中的泛化性测试： 提出了针对复杂系统（如气候模型）跨域泛化的新型测试指标，超越传统的准确率评估。 局部可解释性方法（LIME/SHAP）在物理模型中的局限与修正： 分析了在高度非线性模型中，局部解释方法如何误导对系统关键驱动因素的判断。 因果可解释性的构建： 介绍如何通过反事实分析（Counterfactual Analysis）来验证模型决策的物理合理性，实现从“相关性预测”到“机制理解”的过渡。 第七章：资源受限环境下的高效部署与联邦学习 模型压缩与边缘部署： 探讨了知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝技术，以实现在嵌入式系统或现场传感器上运行复杂预测模型。 联邦学习在分布式复杂系统数据中的应用： 讨论了如何在保护知识产权和数据隐私的前提下，利用多方分散的系统数据共同训练一个统一的鲁棒模型。 结语：迈向自主学习与发现的科学智能 本书的最终目标是推动研究者从“使用”深度学习工具解决已知问题，转向“利用”深度学习范式发现未知规律。通过对理论前沿和工程实践的全面覆盖，我们相信本书将成为未来十年内，致力于理解和掌控复杂世界的科研工作者的必备工具书。它不仅是一本技术手册，更是一份面向科学范式变革的路线图。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆