Nuclear Transfer Protocols pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Verma, Paul J. (EDT)/ Trounson, Alan O. (EDT)

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:

价格:919.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781588292803

丛书系列:

图书标签:

• 核转移
• 体细胞核转移
• 克隆技术
• 生物技术
• 细胞生物学
• 分子生物学
• 再生医学
• 胚胎工程
• 遗传学
• 生物工程

深度学习在图像识别与自然语言处理中的前沿应用 本书籍旨在全面探讨当前人工智能领域最热门、最具影响力的两大分支——深度学习在图像识别和自然语言处理（NLP）中的最新进展、核心技术与前沿应用。本书内容聚焦于突破性的模型架构、高效的训练策略以及在实际工业界中解决复杂问题的成功案例。 第一部分：深度学习图像识别的范式革新 本部分深入剖析了自卷积神经网络（CNN）诞生以来，图像识别领域所经历的几次关键性技术飞跃。我们不仅回顾了基础理论，更将重点放在了如何利用先进的架构来应对高精度、实时性和鲁棒性的挑战。 第一章：超越经典CNN：深度残差与注意力机制的融合 本章首先系统地梳理了ResNet、DenseNet等残差学习框架的原理及其在深层网络训练中的重要性。随后，我们将引入现代图像模型中不可或缺的“注意力机制”。详细阐述了通道注意力（如SE-Net）和空间注意力（如CBAM）如何引导网络更有效地聚焦于图像中的关键特征，从而显著提升分类、检测和分割任务的性能。我们将通过实际代码示例对比标准卷积层与融合了注意力模块后的模型在CIFAR-100和ImageNet子集上的收敛速度与最终精度。 第二章：目标检测的实时性与多尺度挑战 目标检测是计算机视觉的核心任务之一。本章将对单阶段（如YOLO系列v5到最新版本、SSD）和两阶段（如Faster R-CNN及其变体）检测器进行详尽的对比分析。重点讲解如何通过特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）来有效解决目标尺寸差异悬殊带来的多尺度问题。此外，我们还将深入探讨如何优化后处理步骤（如NMS的改进），以实现更快的推理速度，满足自动驾驶和工业质检等对实时性要求极高的应用场景。对于特定领域的检测，如小目标检测（Tiny Object Detection），本书将介绍基于Transformer的检测框架（如DETR及其改进版）如何通过全局上下文信息来弥补传统锚框方法的不足。 第三章：高保真图像生成与风格迁移 本章聚焦于生成模型，尤其是生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）。我们将详细介绍StyleGAN系列在人脸生成和编辑中的突破，包括如何解耦潜在空间（Latent Space）以实现对图像属性的精确控制。随后，我们转向当前生成领域的主流——扩散模型（如DDPM、Stable Diffusion的基础原理）。本书将解释其基于马尔可夫链的去噪过程，并讨论如何利用条件信息（如文本描述）来指导图像的生成，展示其在艺术创作和数据增强中的巨大潜力。 第二部分：自然语言处理的语义理解与生成前沿 本部分着眼于NLP领域的革命性进展，核心围绕预训练语言模型（PLMs）的结构、能力扩展以及在复杂推理任务中的应用。 第四章：Transformer架构的深度剖析与高效实现 Transformer模型是现代NLP的基石。本章将从自注意力机制（Self-Attention）出发，逐层解析Transformer编码器和解码器的构造。我们将对比分析BERT、GPT系列以及T5等模型在架构设计上的差异，例如掩码策略、预训练目标函数（MLM vs. Causal LM）对下游任务的影响。为了解决超大规模模型的计算瓶颈，本章还将介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等高效化技术，使读者能够在资源受限的环境下部署强大的语言模型。 第五章：复杂问答系统与知识增强的推理 本章探讨如何利用大型语言模型（LLMs）构建真正智能的问答系统。我们将区别开放域问答（QA）和闭域QA，并重点介绍基于检索增强生成（RAG）的框架。RAG通过将外部知识库集成到生成过程中，有效解决了传统LLMs的“幻觉”问题，并提升了答案的时效性和准确性。本书将详细演示如何设计高效的向量数据库索引和检索策略，以及如何将检索结果无缝地喂给解码器，以实现可追溯、可验证的回答。此外，还将探讨多跳推理（Multi-hop Reasoning）技术，使模型能够链接多条信息片段来解决复杂的逻辑问题。 第六章：大型语言模型的对齐、安全与伦理挑战 随着LLMs能力的增强，确保其行为符合人类价值观和安全标准变得至关重要。本章专门讨论“对齐”（Alignment）技术，特别是人类反馈强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型的训练、策略优化以及如何避免奖励黑客攻击。同时，本书将严谨地分析模型可能带来的偏见、毒性输出和信息传播风险。我们将介绍先进的红队测试（Red Teaming）方法和安全过滤技术，帮助从业者构建既强大又负责任的AI系统。最后，将探讨模型可解释性（Interpretability）的最新进展，力求打开“黑箱”，理解模型做出特定决策的原因。 附录：前沿模型的开源工具集与实战环境配置 本书最后提供了一份详尽的实战指南，涵盖了使用Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning以及TensorFlow/Keras等主流框架搭建和训练上述模型的环境配置步骤。我们提供了一系列精选的、经过验证的配置文件和数据集链接，确保读者能够迅速将理论知识转化为可运行的解决方案。

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