脑科疾病用药指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:南海出版公司

作者:贾存英等主编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-7

价格:39.0

装帧:

isbn号码:9787544230063

丛书系列:

图书标签:

• 脑科疾病
• 神经病学
• 药物治疗
• 临床指南
• 医学参考
• 用药手册
• 神经内科
• 脑病学
• 药物
• 疾病治疗

科技前沿探索：人工智能在自然语言处理中的最新进展与应用 本书导言： 在信息爆炸的时代，如何高效地理解、分析和生成人类语言，已成为衡量科技发展水平的重要标尺。自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的核心分支，正以前所未有的速度向前演进，深刻地改变着我们与信息、技术乃至彼此的交互方式。本书旨在全面梳理近年来NLP领域取得的突破性进展，重点聚焦于那些推动技术边界、并在实际应用中展现出巨大潜力的前沿方向。我们不涉及医学、药理学或任何与“脑科疾病用药”相关的内容，而是将目光投向计算语言学的最新图景。 第一章：深度学习范式下的语言模型革命 本章将深入探讨自 2018 年以来，以 Transformer 架构为基础的大型语言模型（LLMs）如何重塑了NLP研究范式。 1.1 Transformer 架构的基石与演化： 我们将详细剖析自注意力（Self-Attention）机制的数学原理及其在捕捉长距离依赖关系上的优越性。随后，我们将追踪从 BERT 家族（掩码语言模型、双向编码）到 GPT 系列（自回归生成）的发展脉络，分析它们在预训练任务设计上的核心差异，以及这些差异如何影响模型在下游任务中的表现。我们不会讨论任何生物神经科学或药物作用机制。 1.2 规模化带来的涌现能力（Emergent Abilities）： 本书重点分析了模型规模（参数量与训练数据）的增长如何导致了语言模型展现出先前未预料到的复杂推理、指令遵循和上下文学习（In-Context Learning, ICL）的能力。我们将通过具体案例研究，探讨提示工程（Prompt Engineering）如何成为与这些巨型模型交互的关键技术，并区分“零样本”、“少样本”学习的有效性边界。 1.3 效率与轻量化模型： 尽管巨型模型令人瞩目，但其高昂的计算成本限制了普及。本章将介绍一系列致力于模型压缩和加速的技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和低秩适应（LoRA）等参数高效微调方法。这些技术使得先进的NLP能力能够在资源受限的环境中部署。 第二章：跨模态与具身智能的交汇点 语言不仅仅是文本，它与视觉、听觉乃至物理世界的交互构成了更丰富的智能图景。本章聚焦于NLP与其他模态融合的前沿研究。 2.1 视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）： 我们将详细阐述 CLIP、ALIGN 等模型如何通过对比学习，建立文本描述与图像特征之间的共享嵌入空间。重点分析其在图像字幕生成、视觉问答（VQA）和跨模态检索中的应用突破。这些模型的核心在于理解“什么被说了”与“什么被看到了”之间的对应关系。 2.2 语音处理与自然语言的统一： 探讨从端到端语音识别（如 Wav2Vec 2.0）到语音合成（TTS）的最新进展，以及如何将这些语音组件无缝集成到大型语言模型中，实现真正意义上的多模态对话系统。此部分专注于声学特征与语义编码的桥接技术。 2.3 具身AI与语言规划： 具身智能要求AI系统不仅能理解指令，还能在真实或模拟环境中执行动作。本章讨论语言模型如何作为高级规划器，将复杂的自然语言指令分解为可执行的动作序列，并处理环境反馈进行误差修正。这完全是关于机器人学与AI控制论的交叉研究。 第三章：可信赖与负责任的NLP 随着语言模型被广泛部署到敏感领域，确保其输出的准确性、公平性和安全性变得至关重要。本章关注AI伦理与可信赖性研究。 3.1 模型幻觉（Hallucination）的成因与缓解： 我们将从模型生成机制的角度分析“幻觉”现象的根本原因，即模型生成看似流畅但事实错误的内容。介绍基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的框架，该框架通过强制模型参考外部知识库来提高事实准确性。 3.2 偏见检测与减轻： 探讨训练数据中固有的社会偏见如何通过模型放大。分析量化偏见的指标（如刻板印象激活分数）以及在预训练和微调阶段应用去偏见策略（如对抗性训练、数据加权）的最新尝试。 3.3 可解释性（XAI）在NLP中的应用： 深入研究如何打开“黑箱”，理解模型做出特定决策的内在逻辑。介绍梯度归因方法（如 Integrated Gradients）和注意力可视化技术在诊断模型行为中的应用，帮助研究人员和开发者建立对复杂模型的信任。 第四章：面向专业领域的应用与未来趋势 本章展示NLP技术如何被定制化，以解决特定行业内的复杂问题，并展望下一代NLP的发展方向。 4.1 低资源语言处理： 全球仍有大量语言缺乏大规模标注数据集。本章介绍零资源、少资源学习的技术，例如跨语言迁移学习和无监督机器翻译，以促进全球范围内的信息可访问性。 4.2 垂直领域的信息抽取与知识图谱构建： 讨论如何利用预训练模型的高级语义理解能力，自动从海量非结构化文本中抽取实体、关系，并构建结构化的知识图谱。此技术在法律文本分析、金融报告解读等领域具有极高的商业价值，与基础的疾病用药信息无关。 4.3 多代理系统与协作式推理： 展望未来的趋势，即多个专业化语言模型如何作为一个团队协作，共同解决超出单一模型能力范围的复杂问题。这涉及任务分解、角色分配和信息共享的机制设计。 结语： 自然语言处理正处于一个由数据、算法和计算能力共同驱动的黄金时代。本书提供的知识框架，聚焦于这些前沿的技术热点，旨在为读者提供一个清晰、深入的视角，去理解和把握这场由深度学习驱动的智能革命。本书的内容完全集中于计算、算法和人工智能的交叉领域，不涉及任何医学诊断、治疗方案或药物使用指南的讨论。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆