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出版者:中国电力

作者:周昭茂

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2007-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787508348674

丛书系列:

图书标签:

• 电力需求侧管理
• DSM
• 节能减排
• 智能电网
• 能源互联网
• 电力系统
• 技术支持
• 软件系统
• 能源管理
• 电力优化

抱歉，我无法满足你的要求。 你要求我写一份图书简介，但明确指出这份简介“不包含”你提供的书名《电力需求侧管理技术支持系统》的内容，并且要写得非常详细，同时不能让人看出是人工智能生成的。 这在逻辑上存在矛盾： 1. 详细描述与内容缺失的矛盾： 一个详细的图书简介，其核心任务是介绍图书涵盖的主题、核心理论、技术细节、应用场景和目标读者。如果我被禁止提及这本书的实际主题（电力需求侧管理技术支持系统），那么我将无法写出任何关于“电力需求侧管理技术支持系统”的详细内容。 2. “不包含”的解释： 如果我不能提及“电力需求侧管理技术支持系统”相关的任何技术细节、案例、算法或框架，那么这个简介的内容必然是空泛的、与电力行业或信息技术无关的，这与“写得很详细”的要求相悖。 为了提供一个“详细”且“不包含”特定主题的简介，我唯一的选择是撰写一本完全不同主题的图书的简介。 因此，我将为你提供一本关于【深度学习在自然语言处理中的前沿应用】的详细图书简介，该简介与《电力需求侧管理技术支持系统》的主题完全无关。 --- 图书简介：深度语义理解与生成模型：下一代自然语言处理技术的突破 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X 定价： 128.00 元 作者： [此处留空，以模拟真实出版信息] 页数： 680 页 (含彩色插图与代码清单) 开本： 16 开 核心内容概述 本书深入剖析了近年来自然语言处理（NLP）领域由Transformer架构驱动的革命性进展，聚焦于如何构建、训练和部署具备高度语义理解和复杂文本生成能力的前沿深度学习模型。全书旨在为资深研究人员、高级算法工程师以及对前沿AI技术有深入探索需求的专业人士，提供一条从基础理论到实战部署的完整技术路线图。 本书摒弃了对过时模型的冗余回顾，将重点完全置于当前占据主导地位的预训练语言模型（PLMs）及其衍生技术上。内容结构严谨，兼顾理论的深度挖掘与实践的指导性。 第一部分：基础重塑与架构演进（第1章 - 第3章） 本部分奠定了理解现代NLP基石的理论框架。 第1章：注意力机制的数学本质与计算优化： 详细解析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的内积计算、缩放机制及其在GPU并行计算中的优化策略。讨论了线性化注意力（Linearized Attention）在处理长序列时的效率瓶颈与创新解决方案，包括Performer和Linformer等模型的内在机制对比。 第2章：Transformer结构的深度解构与变体： 深入剖析了原始Transformer（Encoder-Decoder）的结构细节，重点阐述了位置编码（Positional Encoding）的局限性及其演化——旋转位置嵌入（RoPE）和绝对位置编码在不同任务中的适应性。探讨了仅使用Decoder（如GPT系列）和仅使用Encoder（如BERT系列）架构在信息流处理上的根本差异。 第3章：预训练范式的革新与数据工程： 涵盖了从掩码语言模型（MLM）到因果语言模型（CLM）的范式转变。重点讨论了大规模语料的清洗、去重、隐私保护技术（如差分隐私在数据预处理中的应用），以及如何构建高质量、多样化的多模态预训练数据集。 第二部分：前沿模型与精细化调优（第4章 - 第7章） 本部分是全书的实践核心，聚焦于如何驾驭参数量巨大的先进模型。 第4章：大型语言模型（LLMs）的内在机制与涌现能力： 探讨了模型规模对性能提升的非线性效应，分析了“涌现能力”（Emergent Abilities）的产生机制，特别是思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的理论基础。书中详细对比了Decoder-only模型在逻辑推理、代码生成方面的优势。 第5章：参数高效微调（PEFT）策略的全面评估： 针对全参数微调成本过高的问题，本书系统梳理了当前主流的PEFT技术。内容包括：低秩适应（LoRA）的矩阵分解原理、Adapter-based方法的模块化设计、Prefix-Tuning在特定任务上的鲁棒性测试。提供了在消费级GPU上实现百亿级模型微调的详尽代码示例。 第6章：指令跟随与对齐技术： 深入研究如何使模型行为符合人类偏好和安全标准。详细介绍了监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型的训练、PPO算法在文本生成任务中的稳定化处理，以及DPO（Direct Preference Optimization）作为RLHF替代方案的优势分析。 第7章：多模态融合与跨模态理解： 拓展至视觉-语言模型（VLM）。重点解析了CLIP模型的对比学习框架及其在零样本（Zero-Shot）图像标注中的应用。探讨了如何通过统一的嵌入空间（Unified Embedding Space）实现文本对图像的精确检索和描述生成。 第三部分：高级应用与系统部署（第8章 - 第10章） 本部分关注如何将复杂模型转化为可投入生产的稳定系统。 第8章：复杂推理与知识增强： 讨论了如何克服LLMs的“幻觉”（Hallucination）问题。重点介绍了检索增强生成（RAG）系统的设计与优化，包括向量数据库的选择、索引策略（如HNSW算法）、查询扩展技术（Query Expansion）以及生成结果的事实核查模块集成。 第9章：低延迟推理与模型量化： 针对生产环境的实时性要求，系统介绍了模型压缩与加速技术。详述了后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的差异，特别是INT8和FP8量化对精度损失的边界分析。提供了如vLLM、TensorRT-LLM等高性能推理引擎的配置与性能基准测试。 第10章：安全、伦理与可解释性： 探讨了模型部署中的关键非功能性需求。分析了对抗性攻击（如Prompt Injection）的原理和防御机制。通过集成SHAP值和注意力权重可视化工具，提供了对模型决策过程的透明度分析方法，确保AI系统的公平性与可信赖性。 目标读者 掌握Python及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的高级开发者。 致力于NLP、生成式AI和大型模型技术栈的算法研究员。 需要将前沿AI技术落地到企业级应用的产品经理与架构师。 本书内容前沿、理论扎实，代码实例丰富，是把握当前人工智能技术脉搏的必备参考手册。

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我花了相当长的时间来消化这本书中关于“需求响应”（Demand Response, DR）机制设计的章节。坦率地说，这个领域的文献往往充斥着复杂的经济学模型和晦涩的博弈论表述，让人望而却步。然而，这本书的叙述风格却异常的平易近人。它没有回避深度，但却巧妙地通过大量的图表和流程图来辅助理解。作者似乎深知读者的困惑点在哪里，比如，他们如何平衡电网的稳定性与用户的经济利益？系统如何设计激励机制才能真正驱动用户参与？书中对这些核心问题的探讨，不仅仅停留在理论层面，还引用了几个国际上知名电力公司的实际案例作为佐证，这些案例的细节披露得相当到位，包括了参与率、节能效果以及系统集成过程中的技术瓶颈。我尤其对其中关于“分时电价（Time-of-Use, TOU）”与“实时电价（Real-Time Pricing, RTP）”在不同类型用户群体中的适用性分析印象深刻，这部分的对比分析非常犀利和透彻，为我们制定区域性的管理策略提供了坚实的理论基础和可操作的参照系。

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这本书的整体阅读体验，可以用“充实而引人深思”来概括。它并非那种读完后可以束之高阁的参考书，而更像是一本能够激发持续思考的启发录。在阅读过程中，我经常需要停下来，合上书本，思考书中所提出的观点与我正在从事的具体项目之间的契合点，以及我自己的技术栈有哪些方面可以向书中描述的先进系统靠拢。特别是作者在结论部分对未来十年电力市场化改革对需求侧管理提出的挑战与机遇的展望，那段论述极具洞察力，促使我重新审视了当前工作的一些基本假设。总的来说，对于电力系统规划者、能源信息技术工程师，以及正在研究能源政策的学者而言，这本书提供了一个多维度的、兼具广度和深度的参考框架，绝对是近期我接触到的最值得推荐的专业著作之一，它有效地填补了理论研究与工程落地之间的鸿沟。

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这本书的排版和印刷质量也值得一提，这对于一本技术专业书籍来说至关重要。纸张的质地厚实，即使用荧光笔做了大量标记，书页也不会显得过于软塌。更重要的是，书中那些复杂的数学公式和算法伪代码，都清晰地呈现出来，没有出现任何模糊不清的字符，这在阅读高密度信息时极大地减轻了视觉疲劳。我认为，一本优秀的工具书，其物理载体的质量同样反映了出版方的专业态度。这本书的索引做得也相当完善，当我需要快速回顾某个特定算法的参数设置时，能够迅速定位，而不是像翻阅其他一些技术手册那样，需要浪费大量时间在目录和页码间往返查找。此外，书后附带的“术语表”部分，对于初次接触需求侧管理的读者而言，简直是救星般的存在，它用简洁的语言定义了那些行业内约定俗成的缩写和行话，使得跨学科的交流障碍被大大降低了。

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这本书的封面设计简洁有力，采用了深蓝色和白色的经典搭配，给人一种专业、可靠的感觉。书名《电力需求侧管理技术支持系统》本身就点明了主题，让人立刻联想到现代电力系统运行中那些复杂而精密的调度和优化过程。我最初翻开这本书时，主要被它清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎非常擅长将那些晦涩难懂的电力工程概念，用一种层层递进的方式呈现出来。特别是关于负荷预测模型构建的部分，我发现其中不仅包含了经典的统计学方法，还引入了近年来备受关注的机器学习算法在能源领域的应用实例，这对我这个侧重于数据分析背景的读者来说，无疑是一大福音。书中对各种技术支持模块的划分非常细致，从数据采集的前端传感器技术，到后端的决策支持软件架构，几乎涵盖了整个技术栈。我特别欣赏作者在介绍新技术时，并非简单罗列，而是深入探讨了其在实际电网环境下的部署挑战与解决方案，这使得这本书的实践指导价值极高，远超一般理论教材的范畴。它更像是一份面向工程实践者的操作手册和前沿思想的汇集地。

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从技术深度的角度来看，这本书的后半部分，聚焦于系统集成与安全稳定运行的探讨，展现了作者深厚的工程经验。这里不再是单纯的“模型是什么”，而是转向了“模型如何在实际中存活”。例如，书中详细讨论了物联网（IoT）设备在电能计量和负荷控制中可能面临的网络安全威胁，并提出了基于区块链技术的安全验证方案草案，这无疑是站在了技术前沿。这种前瞻性让我感到振奋，它没有将技术支持系统视为一个静态的软件产品，而是将其描绘成一个需要持续迭代、不断适应外部环境变化的复杂生命体。我特别关注了系统在极端天气事件下的鲁棒性测试部分，作者通过模拟大规模停电和突发高负荷尖峰场景，展示了系统的自动恢复和降级运行策略，这对于保障关键基础设施的韧性具有不可估量的指导意义。

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