金融市场结构与监管 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:上海财经大学出版社

作者:[英]佩特·D.斯潘瑟（Peter D. Spencer）

出品人:

页数:224

译者:戴国强

出版时间:2005-6

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810981750

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 金融市场
• 市场结构
• 金融监管
• 金融工程
• 投资学
• 金融学
• 资本市场
• 证券市场
• 风险管理
• 金融政策

1. 科技前沿：人工智能驱动的未来出行 主题： 本书深入探讨人工智能（AI）技术如何重塑全球交通和物流行业，构建面向未来的智能出行生态系统。 核心内容概述： 本书聚焦于当前科技革命的核心驱动力——人工智能，并将其置于快速演变的出行领域进行深度剖析。我们首先界定了“智能出行”的范畴，它远超自动驾驶汽车，涵盖了从城市交通管理到全球供应链优化的全链路数字化转型。 第一部分：自动驾驶的算法基石与伦理困境 本部分详细阐述了支撑自动驾驶技术的核心AI模块。内容涵盖了深度学习在感知系统中的应用，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、传感器数据融合（雷达、激光雷达、视觉）中的最新进展。我们不仅分析了端到端的模仿学习模型（如PilotNet的演进），也探讨了基于模型预测控制（MPC）与强化学习（RL）相结合的决策制定框架。 更重要的是，本书对自动驾驶面临的技术可靠性与伦理难题进行了尖锐的探讨。我们分析了“黑箱”决策的透明度问题，引入了可解释人工智能（XAI）在自动驾驶安全验证中的应用潜力。针对著名的“电车难题”在实际算法设计中的体现，本书提供了多套基于概率论和风险评估的伦理权重分配模型，并对比了不同司法管辖区对事故责任认定的法律草案。 第二部分：智慧城市与交通流优化 智能出行不是孤立的技术堆砌，而是与城市基础设施深度融合的系统工程。本章关注AI如何实现实时、动态的城市交通流管理。内容包括： 基于大数据的交通预测模型： 利用历史出行数据、天气信息和社交媒体热度，构建高精度的短期和长期拥堵预测模型，并评估不同预测模型（如时空图卷积网络STGCN）的准确性。 信号灯控制的强化学习应用： 详细阐述如何将路口信号灯控制视为一个多智能体博弈问题，使用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）算法实现全局最优的绿波带调度，并展示了在模拟环境中的性能提升数据。 “出行即服务”（MaaS）的平台构建： 分析构建高效MaaS平台的关键技术栈，包括异构数据源的标准化、统一的API接口设计，以及如何通过AI驱动的动态定价和路线规划，鼓励用户从私家车转向共享和公共交通。 第三部分：物流自动化与无人机网络 本书将视野从客运拓展到货运和供应链。内容集中在“最后一公里”配送的AI革命和无人机/自动地面车辆（AGV）的协同运作。 动态路径规划与集群调度： 探讨了针对大规模配送任务的组合优化问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的启发式算法和元启发式算法（如蚁群算法、禁忌搜索）的最新改进，特别是结合了实时路况反馈的动态VRP解决方案。 仓储自动化与机器人协作： 深入分析了现代物流中心中AGV和分拣机器人的导航、定位（SLAM技术）和协作调度机制，重点讨论了如何利用机器学习优化库存布局和拣选效率。 空域管理与安全保障： 阐述了低空空域管理系统（UTM）的架构设计，以及无人机在复杂城市环境中进行自主导航和避障所依赖的视觉伺服与自主决策技术。 第四部分：未来展望与政策调适 本书最后一部分着眼于未来五年至十年内，AI驱动的出行技术将如何进一步渗透和改变社会结构。我们探讨了车联网（V2X）通信标准（如C-V2X和DSRC）的演进，以及5G/6G网络在提供超低延迟通信中的决定性作用。 此外，本书还讨论了技术落地过程中必须面对的监管挑战，包括数据主权、网络安全、以及AI在影响公共资源分配时可能产生的社会公平性问题。本书旨在为技术开发者、城市规划者、政策制定者提供一个全面、深入且具有前瞻性的智能出行蓝图。 2. 气候变化背景下的全球水资源管理与可持续利用 主题： 本书旨在系统梳理全球水资源面临的严峻挑战，并探讨基于跨学科研究和前沿科技的水资源可持续管理策略与实践。 核心内容概述： 本书立足于日益严峻的气候变化背景，将水资源视为连接生态系统、社会经济发展和地缘政治的核心要素。全书结构严谨，从水循环的科学基础出发，层层递进至复杂的管理、工程和政策层面。 第一部分：水文科学与气候驱动因素 本部分奠定了理解当代水资源危机的科学基础。内容详述了现代水文循环模型的构建与改进，特别是对地表水、地下水和大气水汽之间动态平衡的量化分析。 气候模型对水资源的影响评估： 详细解读了IPCC报告中关于区域降水格局变化、蒸散量增加以及极端天气事件（如特大洪水和长期干旱）频率增加对径流和水库蓄水能力的影响。重点分析了“湿者更湿，干者更干”这一水文趋势在不同纬度带的表现。 地下水动态监测与补给机制： 聚焦于全球地下水超采问题。本书介绍了基于重力恢复与气候实验（GRACE/GRACE-FO）卫星数据的区域性地下水储量变化监测技术，并探讨了人为因素（如土地利用变化）和自然因素（如冰川融化）对地下水补给速率的复杂影响。 第二部分：水资源工程与创新技术 本部分着重介绍了为应对供需矛盾所开发的工程技术和新解决方案。 非常规水资源开发： 详尽介绍了海水淡化技术的能耗优化和成本控制。内容涵盖了反渗透（RO）膜材料的最新进展，特别是正渗透（FO）和低温多效蒸馏（MED）在特定能源结构下的经济性分析。同时，本书也深入探讨了中水回用与梯级利用在城市水循环中的关键作用及其水质安全标准。 智慧灌溉与农业节水： 农业是最大的用水部门。本书分析了精准农业中传感器网络、土壤水分监测和基于遥感的作物需水指数计算方法。重点阐述了变率灌溉技术如何通过AI算法结合气象预报，实现灌溉量、时间和地点的精细化控制，以最大化水资源利用效率（WUE）。 第三部分：水资源管理、治理与跨界合作 水资源的管理涉及经济学、社会学和国际关系学。本部分是本书的政策和治理核心。 水资源经济学与定价机制： 从经济学角度分析了水资源的稀缺性价值。本书对比了不同国家的水价形成机制，包括基于成本回收、基于使用量的递进式收费以及针对生态补偿的激励机制，并评估了这些机制对需求侧管理的实际效果。 流域综合管理（IWRM）的实践与挑战： 深入剖析了“流域综合管理”的理论框架，并选取了多个跨国河流流域（如湄公河、尼罗河）作为案例，分析了在不同政治体制下，如何通过多利益攸关方对话平台（MLAT）协调上游开发需求与下游生态保护需求。 水安全与地缘政治： 探讨了水资源短缺如何成为地区冲突的潜在诱因。本书重点分析了在水资源分配不均的背景下，如何通过水资源外交和共享数据平台来构建信任机制，维护区域水安全稳定。 第四部分：韧性与适应性：构建未来水系统 本书最后一部分强调构建面对不确定性的“韧性”水系统。 基于自然的解决方案（NbS）： 阐述了恢复湿地、重建河漫滩、推广绿色基础设施（如透水铺装）等方法，如何通过模仿自然过程来增强水资源系统的自我调节能力，提高对洪涝和干旱的抵御力。 水风险评估与气候适应规划： 介绍如何结合水文模型、气候情景预测和基础设施脆弱性分析，进行系统的水风险评估，并为关键城市和工业部门制定可行的气候适应战略，确保在未来气候不确定性下的供水安全。 3. 工业革命4.0：先进制造中的数据科学与优化控制 主题： 本书聚焦于第四次工业革命背景下，如何利用数据科学方法论和先进控制理论，实现复杂工业流程的智能化、柔性化与高效能运营。 核心内容概述： 本书全面阐述了从传统自动化向智能制造（Smart Manufacturing）转型的理论基础、关键技术和实际应用。它将物理世界的工程学原理与信息世界的先进算法紧密结合，为理解和构建下一代工业系统提供了深度参考。 第一部分：工业数据采集、处理与特征工程 智能制造的基石是高质量的数据。本章详细介绍了工业物联网（IIoT）环境下的数据流。 异构数据源的整合与标准化： 分析了来自PLC、SCADA系统、传感器网络和MES系统等不同来源的时间序列数据的采集挑战。重点讨论了OPC UA、MQTT等工业通信协议的数据语义化和时钟同步技术。 工业大数据预处理与降维： 针对高频、高维度的振动、声学、电流等过程数据，本书详细介绍了小波变换、经验模态分解（EMD）在信号去噪和特征提取中的应用。同时，对比了主成分分析（PCA）与非线性流形学习方法（如t-SNE）在提取设备健康状态指标上的优劣。 数字孪生（Digital Twin）的数据驱动建模： 阐述了如何利用历史运行数据和实时反馈流，校准和迭代物理模型，实现高保真度的数字孪生体的构建，为离线仿真和在线优化提供基础。 第二部分：基于机器学习的预测性维护与质量控制 本部分是实现“零停机”和“零缺陷”目标的技术核心。 故障诊断与剩余使用寿命（RUL）预测： 深入讲解了深度学习在设备健康管理（PHM）中的应用。内容涵盖了用于序列数据分析的长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型在捕捉设备退化过程中的优势，以及如何构建有效的健康指数（HI）来量化设备状态。 过程参数的实时优化与控制： 探讨了如何使用深度强化学习（DRL）来替代传统的PID或先进过程控制（APC）系统，尤其是在系统动力学复杂、模型难以精确建立的化工、冶金等领域。本书提供了DRL代理在模拟环境中进行安全探索和策略收敛的详细案例。 质量预测与闭环反馈： 分析了如何通过在线传感器数据（如光谱分析、机器视觉）建立产品质量与过程参数之间的非线性映射关系，并构建预测模型，以便在产品报废前及时调整工艺设定值，实现质量的“源头控制”。 第三部分：柔性制造与供应链协同优化 工业4.0要求生产系统具备快速响应市场变化的能力。 智能排程与资源分配： 针对车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP），本书介绍了如何利用启发式算法结合遗传算法或模拟退火来求解大规模、多约束条件的实时生产计划。重点讨论了云计算和边缘计算在分布式决策和快速重调度中的作用划分。 人机协作（Cobots）的安全与效率： 探讨了协作机器人在人类工作空间中的路径规划算法，确保工作效率最大化的同时满足严格的安全距离和力矩限制。 供应链的端到端可视化与区块链集成： 分析了如何利用分布式账本技术（Blockchain）提高供应链数据的不可篡改性和透明度，从而优化库存管理、减少信息延迟，并实现对产品生命周期数据的可追溯性。 第四部分：工业网络安全与标准化 智能制造系统的互联性带来了巨大的安全风险。本章强调了构建安全韧性系统的必要性。 OT/IT融合环境下的安全威胁建模： 识别了针对工业控制系统（ICS）的特有攻击向量，如对工控协议的注入和重放攻击。 基于行为分析的入侵检测系统（IDS）： 介绍如何使用无监督学习方法（如隔离森林、自编码器）来建立设备正常操作的基线模型，从而实时检测出偏离基线的异常操作行为。 标准化与互操作性框架： 总结了国际上关于工业互联网参考架构（如RAMI 4.0）的最新进展，并强调了数据模型和开放API在实现跨厂商、跨系统间的无缝集成方面的重要性。 4. 认知神经科学前沿：意识、记忆与决策的计算模型 主题： 本书旨在整合当前认知神经科学的实验发现与计算建模方法，深入探究人类意识的神经基础、记忆的编码与提取机制，以及复杂决策过程的生物物理学实现。 核心内容概述： 本书面向对大脑功能机制有深入兴趣的研究人员和学生，它不满足于现象的描述，而是力求构建和测试精确的、可量化的计算模型，以解释大脑如何从数十亿神经元的活动中涌现出复杂的认知功能。 第一部分：意识的神经关联与信息整合理论 本部分探讨了困扰神经科学界的核心问题——意识是如何产生的。 意识的实验范式与测量工具： 详细介绍了用于区分有意识和无意识处理的经典心理物理学范式（如掩蔽范式、双眼竞争范式）。重点分析了使用脑电图（EEG）/脑磁图（MEG）记录的事件相关电位（ERP）成分，如P3b成分，以及功能性磁共振成像（fMRI）中与意识清醒度相关的皮层激活模式。 整合信息理论（IIT）与全局神经工作空间理论（GNWT）： 对当前两大主流意识理论进行深入的数学和概念对比。书中不仅解释了IIT的核心度量 $Phi$ 的计算局限性，也详细阐述了GNWT中“信息广播”机制在神经元网络中的实现方式。 皮层兴奋性与抑制性的动态平衡： 探讨了局部场电位（LFP）研究中观察到的特定频率振荡（如Gamma波和Alpha波）在意识状态转换中的角色，特别是抑制性神经元（如间叶神经元）在维持信息隔离和选择性注意中的关键作用。 第二部分：记忆的编码、巩固与检索的计算模型 记忆系统被视为一个多层次、分布式的计算网络。本书旨在将实验结果转化为可验证的模型。 海马体与情景记忆的地图构建： 深入分析了“位置细胞”（Place Cells）和“网格细胞”（Grid Cells）的编码机制，并阐述了Hebb学习规则在这些细胞群体中如何实现空间地图的快速、稀疏编码。引入了概率图模型来描述海马体如何构建和区分情景记忆（Episodic Memory）。 长期记忆的巩固与突触可塑性： 详细讨论了长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）背后的分子机制，并将其映射到计算模型中，探讨突触权重更新如何支持离线记忆巩固（如睡眠期间的“重放”现象）。 工作记忆的维持机制： 聚焦于前额叶皮层（PFC）中的持续性神经活动（Persistent Firing），并用积分-激发神经元模型来模拟PFC如何在缺乏持续输入的情况下，维持工作记忆内容，分析了兴奋性/抑制性网络拓扑结构对记忆容量的约束。 第三部分：决策制定的神经基础与价值表征 决策过程被建模为对潜在结果的价值评估和风险权衡。 多巴胺系统与奖励预测误差（RPE）： 详细介绍了经典的多巴胺神经元活动与强化学习中的奖励预测误差（RPE）信号的对应关系。书中提供了如何利用在体电生理数据验证计算模型中RPE的斜率和延迟的分析方法。 风险、不确定性与杏仁核的调控： 分析了决策制定中对不确定性的处理。讨论了杏仁核（Amygdala）在评估潜在损失和恐惧记忆中的作用，并引入了贝叶斯决策理论，解释大脑如何根据先验知识和当前证据来量化和应对风险。 自由意志与选择的神经时序： 探讨了著名的利贝特实验及其后续的改进实验。本书提出了一个基于随机漂移扩散模型（Drift Diffusion Model, DDM）的改进框架，用以更精确地分离“意图的产生”与“运动执行的启动”之间的时间间隔，并讨论了这种计算模型对“自由意志”概念的哲学挑战。 第四部分：连接组学与系统级建模 本书的最后部分将视角提升到整个大脑网络层面。 连接组学（Connectomics）与网络拓扑分析： 介绍了人类大脑连接组的绘制技术（DTI/DSI）。利用图论工具（如小世界网络、模块性分析），量化了大脑网络的核心-边缘结构如何支持快速信息整合与专业化处理。 宏观动力学模型： 讨论了如何使用偶合振子模型或动态平均场理论（DMF）来模拟整个皮层的活动模式，解释为什么某些认知任务会引发特定的宏观脑网络同步或解耦现象。 未来计算方法： 展望了使用因果推断方法（如Granger因果关系、结构方程模型）来确定不同脑区之间信息流的单向性，以及未来AI算法（如生成对抗网络GANs）在生成逼真神经元活动数据方面的潜力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆