水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程 (平装)

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出版者:中国标准出版社
作者:
出品人:
页数:6 页
译者:
出版时间:2009年05月
价格:16.0
装帧:平装
isbn号码:9782318620095
丛书系列:
图书标签:
  • 水产饲料
  • 饲料安全性
  • 慢性毒性
  • 试验规程
  • 水产养殖
  • 食品安全
  • 实验室技术
  • 农业科学
  • 动物营养
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具体描述

好的,这是一份不包含《水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程 (平装)》内容的图书简介: --- 《深度学习:从理论到实践》 作者: 李明 著 出版社: 科技前沿出版社 装帧: 精装 页数: 780页 定价: 198.00元 内容提要 本书系统地阐述了深度学习领域的理论基础、核心算法、关键技术及其在实际工程中的应用。本书旨在为计算机科学、人工智能、数据科学等领域的学生、研究人员和工程师提供一本全面、深入且具有实践指导价值的参考书。全书内容涵盖了从基础的神经网络结构到前沿的生成模型和强化学习,逻辑清晰,图文并茂,力求将复杂的数学概念转化为直观的理解。 第一部分:深度学习的基石(第1章至第4章) 第1章:引言与数学基础回顾 本章首先介绍了人工智能、机器学习与深度学习的发展历程和关键里程碑。随后,对读者进行必要的数学预备知识复习,重点涵盖线性代数中的矩阵运算、向量空间,概率论中的贝叶斯定理、随机变量分布,以及微积分中的链式法则和梯度概念。强调了这些基础知识在理解神经网络反向传播机制中的核心地位。 第2章:人工神经网络(ANN) 深入剖析了感知机模型(Perceptron)的原理及其局限性。详细讲解了前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN)的结构,包括神经元模型、激活函数(如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh)的选择与特性分析。本章详述了损失函数的设计(如均方误差、交叉熵)以及优化算法的初步介绍,重点关注随机梯度下降(SGD)及其变种。 第3章:训练深度网络的核心机制:反向传播 本章是理解深度学习训练过程的关键。详细推导了误差反向传播(Backpropagation)算法的数学原理,解释了如何利用链式法则高效计算网络中所有参数的梯度。同时,探讨了梯度消失与梯度爆炸问题的成因,并引入了早期的解决方案,如权重初始化策略(如Xavier/Glorot、He初始化)。 第4章:优化算法的进阶 在本章中,我们超越了基础的SGD,深入研究了更高效的优化器。详细分析了动量法(Momentum)、自适应学习率方法,如AdaGrad、RMSProp,以及目前最主流的Adam优化器。讨论了学习率调度策略(Learning Rate Scheduling),包括Step Decay、Cosine Annealing等,以确保模型在训练后期仍能稳定收敛。 第二部分:核心网络结构(第5章至第8章) 第5章:卷积神经网络(CNN) 本章聚焦于处理网格结构数据(如图像)的革命性架构。详细介绍了卷积层、池化层(Pooling)的数学定义和作用。随后,深入分析了经典的CNN架构,包括LeNet-5、AlexNet、VGG网络,并剖析了ResNet(残差网络)如何通过残差连接解决深层网络的退化问题。最后,探讨了Inception(GoogLeNet)的多尺度处理思想。 第6章:循环神经网络(RNN)与序列建模 针对处理时间序列和自然语言等序列数据,本章介绍了循环神经网络的基本结构。重点分析了标准RNN在处理长序列时面临的长期依赖问题。随后,详细讲解了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构(输入门、遗忘门、输出门),解释了它们如何通过“细胞状态”有效控制信息流动。 第7章:注意力机制与Transformer架构 注意力机制(Attention Mechanism)被视为现代深度学习的另一重大突破。本章从Seq2Seq模型的局限性出发,引出注意力机制的必要性。随后,全面介绍Transformer模型,包括其核心的“自注意力”(Self-Attention)机制、多头注意力(Multi-Head Attention)的设计,以及位置编码(Positional Encoding)和前馈网络的作用。 第8章:深度前馈网络的高级应用 本章探讨了更复杂的网络设计模式,包括分组卷积、深度可分离卷积在移动端模型的应用(如MobileNet系列)。此外,还介绍了如何构建具有共享权重的网络结构,例如 Siamese Networks 和 Triplet Networks 在度量学习中的应用。 第三部分:无监督学习与生成模型(第9章至第11章) 第9章:自编码器(Autoencoders, AE) 本章系统地介绍了无监督学习中的重要工具——自编码器。从基本的稀疏自编码器、去噪自编码器到变分自编码器(VAE)。详细解释了VAE的概率图模型基础、重参数化技巧(Reparameterization Trick)以及如何利用其生成能力。 第10章:生成对抗网络(GANs) 本章详细剖析了生成对抗网络(GANs)的“猫鼠游戏”博弈论框架。深入探讨了判别器(Discriminator)和生成器(Generator)的相互作用。重点分析了DCGAN、WGAN(Wasserstein GAN)及其改进,讨论了GANs在图像生成、风格迁移中的应用与训练稳定性挑战。 第11章:图神经网络(GNN) 随着非结构化数据的增多,图结构数据处理变得尤为重要。本章介绍了如何将深度学习方法应用于图数据。详细讲解了图卷积网络(GCN)的基本思想,包括如何聚合邻居信息,以及图注意力网络(GAT)如何引入注意力机制来加权不同邻居的重要性。 第四部分:深度学习的工程化与前沿探索(第12章至第15章) 第12章:模型评估与正则化 本章关注模型部署前的质量保证。详细讨论了过拟合与欠拟合的判断,以及交叉验证、ROC曲线、AUC指标等模型性能评估标准。重点介绍了Dropout、批量归一化(Batch Normalization, BN)、层归一化(Layer Normalization, LN)等关键正则化技术。 第13章:迁移学习与预训练模型 在数据稀缺的场景下,迁移学习是高效解决问题的方法。本章讲解了迁移学习的原理(如特征提取、微调),并重点介绍了基于大规模数据集预训练的强大模型,例如BERT、GPT系列在自然语言处理(NLP)任务中的应用范式。 第14章:强化学习基础与深度整合 本章作为深度学习在决策制定领域的桥梁,介绍了强化学习的基本概念(Agent、环境、状态、动作、奖励)。重点阐述了如何将深度学习与强化学习结合,包括深度Q网络(DQN)和策略梯度方法(如REINFORCE),为理解更复杂的决策过程打下基础。 第15章:部署与硬件加速 最后,本章关注模型的实际落地。讨论了模型量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)等模型压缩技术,以优化推理速度和内存占用。介绍了TensorRT、OpenVINO等推理引擎的使用,并探讨了GPU、TPU等硬件加速平台对深度学习效率的提升作用。 本书特色 1. 理论与实践并重: 每章都包含详细的数学推导和清晰的伪代码示例。 2. 全面覆盖: 从经典ANN到现代Transformer和GNN,涵盖了当前主流的深度学习范式。 3. 代码驱动: 辅以主流深度学习框架(PyTorch和TensorFlow 2.x)的实现片段,方便读者快速验证和应用。 ---

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**第七段评价(从长期发展的角度,关注环境和可持续性)** 这本书的出现,让我联想到水产养殖业未来的可持续发展方向。长期以来,我们对于饲料安全性的关注,更多集中在对动物本身和最终消费者的影响。然而,饲料中的某些成分,特别是那些在环境中难以分解或累积的慢性毒性物质,可能会对水体生态环境造成长期的负面影响。我非常好奇,这本书所提出的“慢性毒性试验规程”,是否也考虑到了这方面的因素?例如,在评估过程中,是否会关注某些毒性物质在水体中的迁移、转化和累积过程?是否会评估这些物质对水生生物多样性、水体自净能力等可能产生的长期影响?从更宏观的角度来看,一套完善的慢性毒性评估体系,能否帮助我们识别出那些可能对生态环境造成长期负担的饲料成分或生产工艺,从而引导行业走向更加绿色、环保的可持续发展道路?我期待这本书能为我们提供更全面的视角,不仅仅关注“安全”,更关注“可持续”。这对于构建一个健康、繁荣且与自然和谐共处的水产养殖业,具有深远的意义。它不仅仅是一本关于“规程”的书,更是关于“责任”和“未来”的思考。

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**第六段评价(从投资和经济效益的角度)** 从一个商业决策者的角度来看,一本专注于“水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程”的书,其潜在的经济价值是不容忽视的。在当前的竞争环境下,食品安全已成为影响企业品牌形象和市场竞争力的关键因素。那些能够主动、有效地解决慢性毒性问题的企业,无疑将在市场竞争中占据优势。我非常想了解,这本书所介绍的试验规程,在实施过程中是否能够帮助企业识别和规避潜在的质量风险,从而减少因产品质量问题而造成的经济损失,例如召回、赔偿、信誉下降等。书中是否能提供一些关于如何通过科学的安全性评估,优化饲料配方、选择更安全的原料,从而在保证安全性的前提下,实现成本效益的最大化?例如,通过精准的毒性评估,是否能避免不必要的昂贵原料的使用,或者发现更具性价比但同样安全的替代品?此外,一套成熟的慢性毒性试验规程,是否能够帮助企业建立起一套领先于行业的质量控制体系,从而提升产品的附加值,吸引更多注重品质的客户?如果这本书能够为企业在提升饲料安全性和经济效益之间找到一个平衡点,那它将不仅仅是一本技术书籍,更是一份极具战略意义的投资指南。

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**第八段评价(从学习和知识普及的角度)** 作为一名对水产养殖领域充满好奇的学习者,我一直希望能够深入了解这个行业背后的科学和技术细节。《水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程》这个书名,虽然听起来有些专业,但我相信它能够为我打开一扇了解饲料安全新视角的大门。我非常期待从书中获得清晰、易懂的知识,了解什么是慢性毒性,它如何影响水产动物的健康,以及我们是如何通过科学的试验来评估和控制这种风险的。书中是否会用一些生动的案例或图表,来解释复杂的科学概念?对于像我这样非专业背景的读者,是否也能从中学习到一些基础的知识,了解如何辨别和选择更安全的饲料?我尤其好奇,书中是否会介绍一些先进的试验设备和技术,以及这些技术是如何帮助我们更有效地进行安全性评价的?这本书的出现,对于推动整个行业在知识普及和人才培养方面,都将起到积极的作用。我希望它不仅是一本指导实践的技术手册,更是一本能够激发更多人对水产饲料安全领域产生兴趣的启蒙读物。

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**第五段评价(从政策法规和行业监管的角度)** 这本书的题目——《水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程》,无疑触及了当前水产养殖业监管的薄弱环节和重要议题。在日趋严格的食品安全法规和消费者期望下,如何科学、有效地评估水产饲料中的慢性毒性,已成为监管部门和行业协会亟待解决的难题。我非常好奇,这本书的编写是否与国家或行业的相关政策法规紧密结合?它所提出的试验规程,是否能够为未来制定更具前瞻性和可操作性的水产饲料安全标准提供科学参考?书中是否详细介绍了如何运用这些规程,对市面上形形色色的水产饲料进行系统性的评估,从而甄别出不合格的产品,保障整个产业链的安全?我特别关注,这套规程是否具有普适性,能够适用于不同类型的水产养殖模式和不同种类的水产动物?它在数据采集、分析和结果判定上,是否能提供明确的指导,便于监管部门进行有效的抽检和判定?若本书的规程能够经得起实践的检验,并得到相关部门的认可,那么它将有望成为监管执法的重要技术支撑,有助于提升水产饲料行业的整体安全水平,从而有效防范和化解潜在的食品安全风险。这不仅是对企业负责,更是对公众健康和国家食品安全战略的有力实践。

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**第十段评价(从创新和未来趋势的角度)** 在快速变化的时代,任何一个行业都需要不断地创新和迭代,水产饲料行业也不例外。这本书的出现,让我看到了行业在安全性评价方面迈出的重要一步。我非常好奇,这本书所介绍的“慢性毒性试验规程”,是否融合了当前最新的科研成果和技术创新?例如,是否引入了新的生物标记物,或者采用了更先进的检测技术,如高通量测序、组学技术等,来更全面、更深入地评估饲料的安全性?书中是否对未来水产饲料安全性评价的发展趋势进行了展望,例如,是否会更加关注环境友好型饲料、功能性饲料的安全性评估?这本著作能否引领行业在慢性毒性评价方面,从传统的“被动检测”转向“主动预测”和“风险管理”?我期待这本书能够为我们提供一些前沿的思路和方法,帮助我们把握行业发展的脉搏,走在安全性评价的最前沿。它不仅仅是记录现状,更是指引方向,激励行业不断追求更高的安全标准和更可持续的发展模式。

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**第三段评价(从学术研究的角度,展望其科学价值)** 这本书名为《水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程》,这个标题本身就充满了学术研究的深度和前瞻性。在快速发展的现代水产养殖业中,对饲料安全性的关注已不再局限于基本的营养成分和致病微生物,而更深入地触及到那些潜在的、难以在短期内显现的健康风险,即慢性毒性。从科学研究的角度来看,建立一套系统、规范的慢性毒性试验规程,是推动水产毒理学研究向前发展的重要基石。我非常期待能够从书中了解,作者们是如何整合现有的科学知识,特别是关于水产动物生理生化反应、毒物代谢动力学等方面的最新研究成果,来构建这套规程的。这本书是否详细阐述了慢性毒性试验的设计原则,包括选择合适的试验模型、确立科学的剂量梯度、设定合理的试验周期,以及如何设置对照组和重复组以保证试验的严谨性?在数据分析方面,书中是否提供了统计学方法的指导,帮助研究人员准确解读复杂的试验数据,识别出具有统计学意义的毒性效应?此外,我也很好奇,作者们是否对不同种类水产动物在慢性毒性方面的敏感性差异进行了深入研究,并在规程中体现了这种差异性?这本著作若能为科研人员提供一套可靠的试验方法学,必将极大地促进对水产饲料中各类潜在毒性物质的致病机制、累积效应以及对水产动物健康和生态环境长期影响的深入探索,从而为科学制定饲料安全标准提供坚实的科学依据。

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**第二段评价(从实践者的角度,探讨方法的实用性)** 作为一名常年在一线从事水产饲料研发和质量控制的工程师,我拿到这本书的第一反应就是——“终于等到了”。我们每天都在和各种原料打交道,如何确保这些原料在转化为饲料后,不会对水产动物产生长期不利影响,是我们最为关心的问题。以往,在进行慢性毒性评估时,我们常常感到力不从心,很多时候只能参考一些通用的动物毒理学数据,或者依赖一些相对简陋的检测手段,效果往往不尽如人意,而且耗时耗力,成本也高。这本书的出现,为我们提供了一套专门针对水产饲料的慢性毒性试验规程,这一点至关重要。我非常想知道,这套规程在设计上是否充分考虑了实际操作的可行性?它所推荐的试验方法,是否易于在现有实验室条件下开展?例如,在样本采集、处理、分析等方面,是否有详细的步骤和要求?是否有针对不同类型毒素(如农药残留、重金属、霉菌毒素等)的标准化检测流程?书中是否提供了相关的质控标准和数据解读指南,帮助我们准确判断试验结果的意义?如果这本书能够真正做到理论与实践相结合,提供一套严谨、有效且成本可控的试验方法,那将是我们研发团队的宝贵财富,能够帮助我们更精准地进行风险评估,从而生产出更加安全可靠的水产饲料,这对于提升我们企业的市场竞争力也具有非凡的意义。

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**第四段评价(从消费者和食品安全的宏观角度)** 作为一名关注食品安全的普通消费者,当我看到这本书的书名时,内心是既欣慰又充满期待的。水产食品是许多家庭餐桌上的重要组成部分,但关于水产养殖中的药物残留、饲料安全等问题,一直是消费者心中挥之不去的一个隐忧。特别是“慢性毒性”,这个词听起来就让人感到一种潜在的、不容忽视的威胁,它不像急性中毒那样来势汹汹,但却可能在不知不觉中对健康造成长期的损害。这本书的出现,让我看到了行业在解决这一难题上的努力和决心。我非常希望这本书的内容,能够真正地转化为对消费者福祉的保障。它是否能帮助饲料企业建立更严格的内部质量控制体系,从而从源头上减少对水产动物和消费者的潜在危害?这本书所倡导的试验规程,是否能够指导企业生产出真正“放心”的水产饲料?我期待这本书能够推动整个水产行业朝着更加透明、更加负责任的方向发展,让消费者能够更加安心地享用水产品。这本书的价值,不仅仅在于技术层面,更在于它所代表的,对每一个消费者健康负责任的态度。我希望这本书能够真正地普及开来,让更多的饲料生产企业能够遵循其科学的指导,为公众的餐桌安全筑起一道坚实的防线。

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**第一段评价(关注行业痛点和作者的努力)** 这本书的出现,简直是给整个水产饲料行业注入了一剂强心针。想想看,多少年来,关于水产饲料的安全问题,尤其是那些难以察觉的慢性毒性,一直是悬在我们头顶的达摩克利斯之剑。消费者对食品安全的要求越来越高,监管部门的压力也与日俱增,而我们这些身处其中的饲料企业,更是如履薄冰。传统的安全评估方法,往往只能检测出一些急性毒性物质,对于那些潜移默化、长期累积的毒性,往往是束手无策。这不仅影响了鱼虾的健康生长,更可能通过食物链最终威胁到人类的健康。正是在这样的背景下,一本专注于“水产饲料安全性评价 慢性毒性试验规程”的专著,其价值简直无法估量。我个人一直在寻找类似这样一本能够指导实践、填补空白的著作,它不仅仅是一本技术手册,更是作者们深耕行业、倾注心血的结晶。我非常好奇,作者们是如何在如此复杂的领域,梳理出清晰、系统、可操作的试验规程的?他们是否考虑到了不同水产物种的差异?是否涵盖了目前市场上可能存在的各类潜在毒素?这本书的问世,无疑为解决行业痛点提供了理论指导和实践框架,它将极大地提升我们对水产饲料慢性毒性的认知水平和防控能力。我期待着能从书中学习到最前沿的科研成果,并将其应用于实际生产中,为消费者提供更安全、更健康的水产品。

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**第九段评价(从实际操作的便捷性和效率角度)** 我对这本书的实用性充满了期待,特别是关于“规程”二字。在实际工作中,我们常常面临时间紧、任务重的情况,一套简单易行、高效准确的试验规程,是解决实际问题的关键。我非常想知道,这本书所介绍的慢性毒性试验规程,在设计上是否足够便捷?例如,在试验材料的准备、试验步骤的执行、以及数据记录和分析的流程上,是否都有明确、清晰的指导,能够最大程度地减少操作中的不确定性和耗时?书中是否提供了标准化的操作SOP(标准操作程序),以便操作人员能够快速上手,并且保证试验结果的可重复性?此外,我也很关注,这套规程在效率方面是否有优势?它是否能够帮助我们在有限的时间内,完成对饲料中多种慢性毒性物质的综合评估,从而快速做出决策?如果这本书能够提供一套既科学严谨,又操作便捷、效率高的方法,那将是为整个水产饲料行业的一线工作人员带来的福音,它能够实实在在地提升我们的工作效率和产品质量,避免不必要的试错成本。

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