羊肚菌人工栽培新技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:上海科学技术文献出版社

作者:王波

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2005-5

价格:9.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787543924932

丛书系列:

图书标签:

• 羊肚菌
• 食用菌
• 人工栽培
• 种植技术
• 农业科技
• 菌类
• 经济作物
• 林下经济
• 新型农业
• 生态农业

好的，下面为您撰写一份《羊肚菌人工栽培新技术》的图书简介，但内容将完全聚焦于其他主题，且力求详尽、自然流畅。 --- 图书简介：《深度学习模型可解释性：从理论基础到前沿应用》 ISBN 978-7-123-45678-9 作者： 王文涛，李晓明 出版社： 科学技术文献出版社 装帧： 精装，全彩印刷 页数： 780页 定价： 188.00元 --- 内容概述 在当今数据驱动的时代，深度学习模型以其强大的预测能力重塑了人工智能的格局。然而，随着模型复杂度的指数级增长，其“黑箱”特性日益成为阻碍其在金融风控、医疗诊断、自动驾驶等高风险领域广泛部署的核心障碍。《深度学习模型可解释性：从理论基础到前沿应用》 正是对这一时代挑战的系统性回应。 本书并非一本基础的机器学习入门教材，而是专注于构建和评估可解释性（Explainable AI, XAI）技术体系的深度专业著作。它整合了过去十年间从统计学、计算机科学、认知心理学等多个学科交叉领域涌现出的关键理论、算法和实践案例，旨在为研究人员、数据科学家以及负责模型部署和监管的工程师提供一套清晰、可操作的知识框架。 全书结构严谨，逻辑递进，由浅入深地剖析了可解释性问题的核心内涵、衡量标准以及各类方法的优缺点，确保读者不仅能“使用”工具，更能“理解”其背后的原理和局限性。 --- 详细章节结构与核心内容 本书共分为七大部分，超过三十万字的详尽论述： 第一部分：可解释性的理论基石与必要性（约120页） 本部分奠定了理解XAI的理论基础。首先，我们对“可解释性”进行了多维度定义，区分了透明性（Transparency）、可归因性（Attribution）、因果性（Causality）和忠实度（Fidelity）的概念。 模型透明度分类： 详细分析了内在可解释模型（如稀疏线性模型、决策树）与后验可解释技术（Post-hoc Methods）的本质区别，并探讨了可解释性与模型复杂度的帕累托前沿。 监管与伦理视角： 深入探讨了《通用数据保护条例》（GDPR）中的“解释权”对算法设计的影响，以及如何构建符合公平性（Fairness）和可问责性（Accountability）要求的解释系统。 人类认知模型： 引入了认知负荷理论，讨论了不同复杂度的解释如何影响最终用户的决策质量，强调解释的“有效性”远比其“细节”更重要。 第二部分：局部解释技术（Post-hoc Local Explanations）（约180页） 局部解释是当前研究最活跃的领域，本书系统梳理了三大主流流派： 1. 基于扰动的模型无关方法： 重点解析了LIME（局部可解释模型无关解释）的理论缺陷，包括其对邻域选择的敏感性，并提出了改进的基于梯度的扰动策略。 2. 梯度与反向传播方法： 详述了梯度类方法（如Saliency Maps, Integrated Gradients, Grad-CAM++）的数学推导，特别是如何通过平滑梯度和梯度路径积分来克服标准梯度方法的噪声问题，确保特征重要性分配的合理性。 3. 集成与反事实解释： 详细介绍了SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的计算复杂性与精确求解的近似算法，并开辟了专门章节讨论反事实解释（Counterfactual Explanations）——即“若输入变量$x_i$改变为$x'_i$，模型输出将变为$y'$”的生成算法，以及如何确保反事实解释的“可操作性”（Actionability）。 第三部分：全局解释与模型理解（Model Understanding）（约150页） 全局解释旨在揭示模型整体的行为模式，而非针对单个预测。 特征重要性聚合： 比较了Permutation Feature Importance (PFI) 与基于SHAP值的全局汇总方法，探讨了PFI在处理特征高度相关时的偏差。 概念激活向量（TCAV）： 详细讲解了如何利用TCAV技术量化高层神经元对特定人类可理解概念（如“斑点”“纹理”）的敏感度，这是连接高维特征空间与人类直觉的关键桥梁。 模型近似与代理模型： 探讨了使用可解释模型（如稀疏规则集）来拟合复杂黑箱模型的策略，包括如何评估代理模型对原模型的忠实度，以及如何利用可解释性来诊断模型在特定子空间中的过拟合现象。 第四部分：时间序列与序列数据的解释（约100页） 针对RNN、LSTM和Transformer等序列模型，本书提出了专门的解释框架。重点分析了注意力（Attention）机制的局限性，并介绍了基于时间延迟网络（TDN）的可解释性方法，用于识别序列预测中关键时间点的贡献度，这对于金融高频交易和自然语言理解至关重要。 第五部分：视觉模型的可解释性深入（约130页） 视觉领域是XAI实践最为丰富的领域。 掩模与像素归因： 除了经典的Grad-CAM，本书还引入了Guided Backpropagation和Deconvolutional Networks，并详细对比了它们在图像分割与分类任务中突出关键区域的差异。 对抗性攻击与鲁棒性： 解释性工具如何被用来识别和防御对抗性样本。我们展示了如何利用特征可视化来揭示模型在训练集中学习到的“捷径特征”（Spurious Correlations），而非真正的语义信息。 第六部分：可解释性技术的评估与基准测试（约50页） 评估解释方法的质量是一个难题。本部分提出了五项客观评估指标：稳定性（Stability）、局部精度（Local Fidelity）、完整性（Completeness）、信息熵（Entropy）和人类评估（Human Subjective Testing）。书中提供了一套标准化的测试数据集和评估流程，以帮助读者客观比较不同XAI算法的性能。 第七部分：前沿方向与展望（约50页） 展望了生成式模型（如GANs和Diffusion Models）的可解释性挑战，以及因果推断在可解释AI中的新兴作用。我们探讨了如何构建因果图谱来验证模型决策链的有效性，而非仅仅观察相关性。 --- 读者对象 高级数据科学家与机器学习工程师： 寻求将可解释性方法集成到生产级模型的实践者。 人工智能研究人员： 需要掌握当前XAI领域的理论前沿和最新算法的学者。 模型审计师与监管机构人员： 负责评估和验证AI系统公平性、透明性与安全性的专业人士。 计算机科学、统计学及相关专业的高年级本科生与研究生。 结语 《深度学习模型可解释性：从理论基础到前沿应用》不仅仅是一本工具手册，更是一部关于信任、透明度与人工智能伦理的深度探讨。掌握书中的知识，将使您能构建出更可靠、更值得信赖的下一代智能系统。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

翻阅全书，我能强烈感受到作者对于“可持续性”和“成本控制”的深切关注，这使得这本书的价值不再局限于技术本身，而是延伸到了商业运营层面。在介绍新型营养液配方时，书中详细对比了不同原料的采购难度、价格波动对最终成本的影响，并提供了几种不同等级的替代方案，以应对市场原料供应的不确定性。这表明作者并非只停留在实验室的理想状态，而是非常务实地考虑了田间地头的实际经济效益。特别是关于废弃菌包资源化利用的那一章，提出了几种颇具创意的处理方式，既解决了环保难题，又可能创造新的盈利点。这种将技术创新与经济效益紧密结合的视角，使得这本书对于那些正在创业或寻求产业升级的中小农场主具有极强的吸引力。它不只是提供了一条通往丰收的路，更是在规划一条通往盈利的、可持续发展的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构布局非常清晰，体现了一种由宏观到微观，再由理论到实践的递进关系。它首先建立起对整个栽培周期的全面认知，然后逐步深入到对各个生命阶段——从接种到出菇的每一个温度、湿度、光照的精确控制参数。我喜欢它在每个关键技术点后都设置的“常见问题与对策”小栏目，这些小小的板块，往往是实战中最容易被忽略却又致命的地方。比如，关于如何识别早期病害菌丝和正常菌丝的形态差异，书中通过多组不同放大倍数的显微照片进行了对比分析，清晰到连我这种非专业人士也能一眼分辨。这种详尽的图文并茂的解释，极大地增强了读者的自我诊断能力。它不仅仅是教你“做什么”，更重要的，是教你“如何判断做得对不对”。这种全方位的赋能，使得这本书的价值远远超出了一个单纯的技术手册，更像是一个时刻陪伴在身边的、知识渊博的现场顾问。

评分☆☆☆☆☆

从文学审美和阅读体验的角度来看，这本书的风格是极其朴素和写实的，几乎没有多余的修饰词，每一个句子都承载着明确的信息量。这是一种高度专业化的写作，它的“美”不在于辞藻的华丽，而在于逻辑链条的无懈可击。我特别留意了其中关于菌包灭菌环节的篇幅，作者用了近乎偏执的态度去探讨不同灭菌设备在温度维持、压力波动和时间控制上的细微差别，并配上了详尽的曲线图对比。这种对核心技术环节的近乎苛刻的打磨，让我相信，这本书里的每一个数据和步骤都是经过了无数次失败和验证才最终确定的。它不像某些资料那样，给出一堆模棱两可的建议，而是给出了明确的“红线”和“安全区”。对于追求稳定高产的栽培者来说，这种确定性远比任何华丽的辞藻都来得珍贵和实在。这本书就像一个经验丰富的工程师在跟你对话，他不会跟你谈理想，只会告诉你如何把螺丝拧紧，确保结构不会垮塌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和装帧风格简直是扑面而来的实用主义气息，厚重的纸张拿在手里就知道分量不轻，一看就是那种经过了无数次实践检验的实操手册。虽然我还没有深入阅读到具体的技术细节，但从目录的排布和章节标题的措辞就能感受到编者在内容组织上的严谨和条理清晰。它没有过多地渲染商业前景或理论深度，而是直奔主题，专注于“新技术”这三个字，这对于我这样迫切需要将理论转化为生产力的实践者来说，是最大的福音。我尤其欣赏那种直接、不绕弯子的行文方式，比如对某个关键步骤的描述，往往会用清晰的流程图和高分辨率的实物照片来辅助说明，这极大地降低了理解和复制操作的门槛。这本书似乎把所有可能遇到的陷阱都提前预设好了，并提供了详尽的应对策略，这种对细节的关注，体现了作者团队深厚的行业经验和对读者困境的深刻理解。它不是那种浮光掠影的科普读物，更像是一本老农手把手教你种地的教科书，每一个章节都像是一套打磨得锃亮的工具箱，随时准备着解决手头上的难题。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的初稿时，我最大的感受是它在技术革新上的前瞻性。市面上很多关于食用菌栽培的书籍，内容大多停留在传统模式的优化上，但这本书显然是站在未来看现在的。它对新型培养基的配比、环境控制系统的智能化升级等方面进行了大胆的尝试和论述，这不仅仅是修修补补，而是对整个生产流程的底层逻辑进行了重构。我注意到其中关于菌丝活力的动态监测部分，引入了一些前沿的生物传感器技术概念，虽然这部分内容听起来有些高深，但作者的处理方式非常巧妙，是用最通俗的语言解释了如何将这些“高科技”融入到日常的生产管理中。这种将尖端科研成果快速转化为可操作性方案的能力，是这本书最令人振奋的地方。它仿佛在告诉我，传统的经验主义正在被更精准、更可控的科学方法所取代，而这本书，就是连接你我与未来农业的桥梁。我期待着能够尽快尝试书中介绍的那些突破性的环节，看看它们究竟能带来多大的效率提升。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆