Traffic Engineering and QoS Optimization of Integrated Voice and Data Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Ash, Gerald R.

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 95.99

装帧:

isbn号码:9780123706256

丛书系列:

图书标签:

Traffic Engineering
QoS
Integrated Networks
Voice and Data
Network Optimization
Performance Analysis
Congestion Control
IP Networks
Wireless Networks
Network Design

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具体描述

This book describes, analyzes, and recommends traffic engineering (TE) and quality of service (QoS) optimization methods for integrated voice/data dynamic routing networks. These functions control a network's response to traffic demands and other stimuli, such as link failures or node failures. TE and QoS optimization is concerned with measurement, modeling, characterization, and control of network traffic, and the application of techniques to achieve specific performance objectives. The scope of the analysis and recommendations include dimensioning, call/flow and connection routing, QoS resource management, routing table management, dynamic transport routing, and operational requirements. Case studies are included which provide the reader with a concrete way into the technical details and highlight why and how to use the techniques described in the book. The book includes case studies of MPLS and GMPLS Network Optimization; presents state-of-the-art traffic engineering and quality of service optimization methods and illustrates the tradeoffs between the various methods discussed; and, contains practical Case Studies based on large-scale service provider implementations and architecture plans. The book is written by a highly respected and well known active expert in traffic engineering and quality of service.

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，旨在提供详细且信息丰富的内容，不涉及您的原书名主题。图书名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》图书简介引言：新时代的语言智能在过去的十年中，人工智能领域经历了翻天覆地的变革，其中自然语言处理（NLP）无疑是最引人注目的分支之一。随着计算能力的飞速提升和海量数据的涌现，以深度学习为核心的模型，如循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）、卷积神经网络（CNNs）以及革命性的Transformer架构，已经彻底重塑了我们与机器交互和理解文本的方式。本书旨在为对NLP前沿技术有深入了解需求的工程师、研究人员和高级学生提供一个全面的指南，重点聚焦于当前最先进的深度学习模型及其在复杂语言任务中的实际应用。本书不仅深入探讨了理论基础，更侧重于如何将这些复杂的模型转化为可操作的解决方案。我们将构建一个知识体系，从基础的词向量表示到最尖端的预训练语言模型（PLMs），全面覆盖当前NLP领域的研究热点和工业级部署的挑战。第一部分：深度学习基石与现代表征本部分为后续高级主题奠定坚实的基础。我们将从回顾经典的统计语言模型（如N-gram）开始，迅速过渡到深度学习时代的核心概念。重点内容包括：词向量的演进：从Word2Vec、GloVe到FastText，深入分析了静态词向量的局限性以及上下文相关的动态表示（如ELMo）的出现。我们将详细解析这些模型如何捕捉词义和句法信息。序列建模的突破：详细解析RNN、GRU和LSTM在处理时间序列数据中的核心机制，以及它们在解决梯度消失问题上的贡献。同时，本书会剖析Attention机制的诞生及其在提升序列编码效率和可解释性方面的重要性。 Transformer架构的全面解析：这是现代NLP的基石。我们将拆解Self-Attention机制的每一个细节，包括多头注意力、位置编码以及前馈网络。理解Transformer如何通过并行化计算彻底克服了传统RNN在长距离依赖建模上的瓶颈，是掌握本书后续内容的关键。第二部分：预训练语言模型（PLMs）的统治地位预训练语言模型（PLMs）的出现标志着NLP进入了一个新的范式。本部分将系统地介绍这些巨型模型的构建、微调和部署策略。 BERT家族及其衍生：深度剖析BERT的双向编码器结构，以及其预训练任务（Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。随后，我们将探讨RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等优化版本，分析它们在效率、性能和模型规模上的权衡。生成式模型：聚焦于GPT系列（GPT-2, GPT-3, GPT-4架构思想）。我们将探讨自回归模型的生成原理，解码策略（如Beam Search, Top-K/Top-P Sampling），以及如何控制生成文本的连贯性和多样性。多模态与跨语言预训练：介绍如何将文本表示扩展到图像-文本对（如CLIP）以及多语言环境（如mBERT, XLM-R），拓宽模型的应用边界。第三部分：NLP核心任务的深度优化本部分将展示如何利用前述的先进模型解决实际的NLP难题，并引入针对特定任务的架构调整和损失函数设计。文本分类与情感分析：不仅仅是简单的Softmax层，我们将研究如何利用上下文嵌入进行细粒度情感识别、方面级情感分析（ABSA），以及如何处理长文本的有效表示（如Hierarchical Attention Networks）。序列标注（NER与POS Tagging）：探讨如何在Transformer的顶层结合CRF（条件随机场）层，以确保输出标签序列的全局一致性，并针对特定领域（如生物医学文本）的数据稀疏性问题提出解决方案。问答系统与信息抽取：区分抽取式问答（SQuAD范式）和生成式问答。详细解析阅读理解模型如何通过交互式注意力机制定位答案跨度。同时，深入探讨关系抽取和事件抽取中对结构化知识的建模方法。第四部分：高级主题：可解释性、效率与伦理随着模型规模的扩大，透明度、计算效率和潜在的社会影响成为不可回避的问题。本部分探讨了NLP领域正在努力攻克的挑战。模型可解释性（XAI）：介绍LIME、SHAP值以及基于注意力权重分析的方法，旨在揭示深层网络在做出决策时关注的关键输入部分，增强用户信任。高效推理与部署：讨论模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，这些是确保大型模型能够在资源受限环境中（如移动设备或边缘计算）进行实时推理的关键。偏见、公平性与伦理考量：深入分析训练数据中固有的社会偏见如何被PLMs放大，并探讨缓解这些偏见的方法，如去偏词向量和公平性约束的微调策略。总结与展望本书的最终目标是培养读者对当代NLP技术栈的全面掌握能力，不仅理解“如何”实现，更理解“为何”选择特定的架构。通过丰富的代码示例和实际案例分析，读者将能够设计、训练和部署下一代自然语言处理系统，迎接语言智能的无限可能。