心血管疾病诊治关键流程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:413

译者:

出版时间:2009-3

价格:158.00元

装帧:

isbn号码:9787030242464

丛书系列:

图书标签:

• 心血管疾病
• 诊疗指南
• 临床流程
• 医学
• 心内科
• 急诊医学
• 规范化治疗
• 循证医学
• 疾病管理
• 医师参考

好的，为您撰写一本与《心血管疾病诊治关键流程》主题完全不同、内容详实的图书简介。 --- 书名：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，人类与机器之间的交互正经历一场深刻的变革。自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的核心分支，其发展日新月异，特别是随着深度学习技术的深入融合，NLP的能力边界正在被不断拓宽。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实战化的视角，探索如何利用最新的深度学习架构和技术，解决当前NLP领域中最具挑战性和前沿性的问题。 本书并非仅仅停留在理论的阐述，而是将重点放在模型构建、训练优化及实际部署的工程实践上。我们深知，理解模型背后的数学原理固然重要，但如何将这些理论转化为高效、可扩展的生产级系统，才是当代数据科学家和研究人员面临的关键挑战。 内容聚焦与结构解析 本书的结构设计遵循从基础巩固到前沿探索的逻辑递进，确保不同背景的读者都能找到适合自己的切入点。 第一部分：深度学习与NLP基础重构 本部分将快速回顾和巩固读者对深度学习在文本数据处理中的基础认知。我们不会浪费篇幅在基础的矩阵运算上，而是直接切入NLP特有的挑战：离散性、序列依赖性与语义的复杂性。 词嵌入的进阶： 从传统的Word2Vec/GloVe出发，深入探讨上下文相关的词向量表示，如ELMo和BERT系列模型如何通过深层结构捕获动态语义。重点分析注意力机制（Attention Mechanism）在克服传统RNN/LSTM序列瓶颈中的革命性作用。 循环与卷积的再审视： 比较Transformer架构与传统序列模型（如LSTM/GRU）在处理长距离依赖和并行计算效率上的优劣。分析特定场景下，轻量化卷积网络（如TextCNN的变体）依然保持的实用价值。 第二部分：预训练模型（PLMs）的深度剖析与微调策略 预训练模型（Pre-trained Language Models, PLMs）是当前NLP领域毋庸置疑的中心。本书将花费大量篇幅拆解当前主流PLMs的内部工作机制，并提供精细化的微调（Fine-tuning）指南。 Transformer架构的深度拆解： 详尽解析多头自注意力机制、残差连接、层归一化以及位置编码在保持模型稳定性和提升表达能力上的精妙设计。 主流PLMs对比分析： 对比BERT、GPT（Decoder-only架构）、RoBERTa、T5（Seq2Seq架构）等模型的结构差异、预训练任务（如掩码语言模型MLM、下一句预测NSP、去噪自编码等）及其对下游任务的影响。 高效微调范式（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）： 随着模型规模的急剧膨胀，全参数微调的成本日益高昂。本章将系统介绍Adapter Tuning、LoRA (Low-Rank Adaptation) 等参数高效微调技术，指导读者如何在有限的计算资源下，快速、有效地适配特定领域任务。 第三部分：前沿应用：生成、推理与多模态融合 本书的价值核心在于对前沿应用的深入挖掘，这些应用代表了NLP能力的天花板。 文本生成的高级技术： 超越基础的贪婪搜索和集束搜索。深入探讨核采样（Nucleus Sampling）、Top-K采样等对生成文本多样性和流畅性的影响。针对机器翻译、文本摘要（抽取式与抽象式）和故事生成，探讨不同解码策略的适用性。 知识推理与问答系统（QA）： 如何让模型不仅“会说”，还能“会思考”。重点介绍如何将外部知识图谱（KG）融入到深度学习模型中，实现更精确的基于知识的问答（KBQA）和常识推理（Commonsense Reasoning）。分析Span-based QA、Document-based QA和Generative QA的实施难点。 多模态NLP的桥梁： 随着视觉信息在文本理解中的重要性增加，我们探讨如何构建能够同时理解文本和图像的联合表示。具体案例包括视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning），重点分析跨模态注意力机制的设计。 第四部分：工程化与模型部署的挑战 一个优秀的模型只有成功部署到实际环境中才能产生价值。本部分聚焦于从研究到生产的“最后一公里”。 模型压缩与加速： 介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，特别是INT8/INT4量化）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，目标是在保持较高性能的同时，显著降低模型的推理延迟和内存占用。 服务化架构： 讨论使用TensorRT、ONNX Runtime等高性能推理引擎进行模型优化的实战经验。涵盖并发请求处理、批处理策略优化以及基于Kubernetes/Docker的弹性部署方案。 负责任的AI与可解释性（XAI）： 随着模型影响力的增大，理解模型决策至关重要。介绍LIME、SHAP等方法在解释文本分类和序列标注任务中的应用，并讨论偏见检测与缓解的初步策略。 适合读者 本书为具有一定Python编程基础，并对机器学习或深度学习有初步了解的工程师、研究人员、博士生和高级数据分析师量身打造。它要求读者具备理解算法细节的意愿，并热衷于将最先进的技术应用于解决复杂的现实世界问题。通过阅读本书，您将不仅掌握如何训练一个先进的NLP模型，更重要的是，您将学会如何构建一个健壮、高效且可维护的端到端NLP系统。 ---

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