具体描述
《多媒体技术应用》是计算机多媒体技术应用的简明教程，在教材的设计上，以现代教育观念贯穿全书，促使教师采用以学生为中心的教学手法，以项目、案例、角色、模拟的方法组织教学、指导实验和对学生作出评价，培养学生发现性和自主性学习的能力。全书分14章，分别为多媒体技术概述，多媒体计算机系统，获取图像和视频的设备与方法，光盘存储系统，数字图像、图形和色彩视觉，数字声音素材的获取和处理，多媒体数据压缩技术，数字图像素材的处理技术，计算机动画的原理和制作，多媒体节目的设计与制作，多媒体数据的“流”式传输，多媒体信息的存储和管理，虚拟现实技术，多媒体识别技术。《多媒体技术应用》的编写既考虑系统性、实用性、新颖性，又考虑视听教学的需求，符合教学规律。
《多媒体技术应用》可作为高等职业技术教育的教材，也适合高等院校非计算机专业使用，并可供计算机爱好者、多媒体节目创作和多媒体网络技术人员参考。
深度学习在自然语言处理中的前沿进展 作者： 王建国, 张丽华 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2024年5月 ISBN： 978-7-5123-4567-8 --- 图书简介： 本书深入探讨了当前深度学习范式在自然语言处理（NLP）领域所取得的突破性进展与未来发展趋势。我们旨在为对人工智能、机器学习和语言技术有浓厚兴趣的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、前沿且具有实践指导意义的参考。 一、 深度学习基础与NLP的融合 在引言部分，我们首先回顾了传统NLP方法（如基于规则、统计模型）的局限性，并阐述了深度学习，特别是神经网络，如何彻底改变了语言理解和生成的范式。本书详细介绍了核心的深度学习架构在文本数据处理中的应用基础： 循环神经网络（RNN）及其变体： 详细剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN中的梯度消失问题，并展示它们在序列建模任务（如词性标注、命名实体识别）中的经典应用案例和技术细节，包括注意力机制的初步引入。 卷积神经网络（CNN）在文本分析中的作用： 解释了CNN如何通过多尺度特征提取捕捉文本中的局部模式（如n-gram特征），并论述了其在文本分类和情感分析中的高效性。 深度前馈网络（DNN）的理论基础： 简要回顾了激活函数、反向传播算法以及优化器（如SGD, Adam）的最新进展，这些是构建所有复杂深度模型的基础。 二、 词嵌入与语义表示的演进 词的有效表示是NLP任务成功的关键。本书用大量篇幅聚焦于从静态到动态的词向量表示的飞跃： 经典词嵌入技术： 详细解析了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe的数学原理、训练目标函数及其在低维度空间中捕获词汇语义和句法关系的能力。 上下文敏感的词表示： 深入讲解了ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM生成与上下文相关的词向量，标志着动态语义表示的开端。 预训练语言模型的兴起： 系统阐述了基于大规模无监督语料库预训练语言模型（PLMs）的核心思想，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设置。 三、 Transformer架构及其生态系统 Transformer模型是当前NLP领域最核心的技术支柱。本书将Transformer的结构分解为清晰的组件进行讲解： 自注意力机制（Self-Attention）： 详尽解析了多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程，包括Query、Key和Value矩阵的生成，以及它如何替代传统的循环结构来并行处理序列依赖关系。 编码器-解码器结构： 完整展示了原始Transformer模型在机器翻译任务中的完整流程，强调了位置编码（Positional Encoding）的重要性。 BERT家族的深入研究： 全面覆盖了BERT、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等基于Encoder的模型的结构差异、优化策略（如动态掩码、参数共享）及其在下游任务（如问答、自然语言推理NLI）上的微调（Fine-tuning）方法。 生成式模型的突破——GPT系列： 重点分析了基于Decoder的自回归模型（如GPT-3、GPT-4的架构思想），探讨了其在零样本学习（Zero-Shot）和少样本学习（Few-Shot Learning）能力上的巨大飞跃，以及上下文学习（In-Context Learning）的工作机制。 四、 高级NLP应用与前沿挑战 本书的后半部分着眼于将深度学习技术应用于复杂的实际NLP场景，并讨论了当前研究面临的挑战： 神经机器翻译（NMT）： 探讨了Seq2Seq模型到Transformer NMT的演进，包括束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及低资源语言翻译的挑战与解决方案。 文本生成与摘要： 分析了从抽取式到抽象式摘要的过渡，重点讲解了如BART、T5等Seq2Seq预训练模型在文本生成任务中的应用，并讨论了生成文本的流畅性与事实准确性评估指标（如BLEU、ROUGE）。 对话系统与知识图谱融合： 介绍了如何利用深度模型构建更智能的对话管理器（DM）和自然语言理解（NLU）模块，并探讨了知识增强型语言模型（Knowledge-Enhanced PLMs）如何通过外部知识库提升推理能力。 跨模态学习（Multimodality）： 讨论了如何将视觉信息与文本信息相结合，例如在视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）任务中，利用对比学习和多模态Transformer架构。 五、 模型的效率、安全与伦理 认识到大型语言模型（LLMs）在资源消耗和潜在风险上的巨大影响，本书专门设置章节讨论了工程化和伦理问题： 模型压缩与高效推理： 详细介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以实现在边缘设备或低算力环境下部署高性能NLP模型。 模型可解释性（XAI for NLP）： 探讨了LIME、SHAP以及基于注意力权重的分析方法，帮助研究者理解模型决策背后的依据。 偏见、公平性与安全性： 严肃讨论了训练数据中固有的社会偏见如何被语言模型放大，并介绍了去偏见技术、对抗性攻击（Adversarial Attacks）的防御策略以及负责任的AI（Responsible AI）在NLP实践中的重要性。 总结： 《深度学习在自然语言处理中的前沿进展》不仅是理论的深度梳理，更是实践的指南。通过丰富的案例分析和对最新论文的解读，本书旨在帮助读者站在当前技术的最前沿，为未来的NLP系统研发打下坚实的基础。
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