物流销售实战教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国物资

作者:

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2011-5

价格:28.00元

装帧:精装

isbn号码:9787504737991

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好的，这是一份针对名为《物流销售实战教程》的图书，但内容完全不涉及该主题的详细图书简介。 --- 图书名称：《深度学习在金融风控中的应用与实践》 作者： 李明 著，王芳 审校 出版社： 启航科技出版社 出版日期： 2024年10月 ISBN： 978-7-5675-XXXX-X 定价： 188.00 元 --- 内容提要： 在数字化浪潮席卷全球的今天，金融行业正经历着前所未有的变革。数据作为新时代的石油，其价值的挖掘与应用已成为金融机构保持竞争力的核心要素。尤其是在风险管理领域，传统依赖统计模型和专家经验的方法已逐渐难以应对日益复杂、快速变化的金融市场风险。本书《深度学习在金融风控中的应用与实践》正是在此背景下应运而生，旨在为金融从业者、数据科学家以及相关领域的研究人员提供一本系统、前沿且极具实操指导价值的技术专著。 本书并未深入探讨物流管理、供应链优化或销售策略等领域，而是将全部笔墨聚焦于如何利用先进的深度学习技术，革新和优化金融风险控制的各个环节。全书结构严谨，从理论基础到前沿模型的构建，再到实际业务场景的部署，形成了一个完整的技术闭环。 第一部分：金融风控的基石与挑战 本部分首先对金融风险管理的经典理论进行了回顾，包括信用风险、市场风险、操作风险的定义、衡量标准及传统建模方法（如评分卡技术、Logistics回归）。随后，重点剖析了当前金融风控面临的严峻挑战，如数据维度爆炸、非线性关系复杂化、欺诈行为的隐蔽性增强等，这些挑战恰恰是传统方法力不从心的痛点，也为深度学习的引入提供了天然的切入点。我们详细讨论了数据预处理在金融领域的特殊性，如特征工程的自动化、处理高维稀疏数据、处理时间序列依赖性等。 第二部分：深度学习核心模型在风控中的映射 本部分是本书的核心技术篇章，详细介绍了多种适用于金融风控场景的深度学习架构。 全连接网络（DNN）与特征交互： 探讨如何利用多层感知机（MLP）自动学习特征间的非线性组合，超越传统线性模型的局限性。我们提供了使用Keras/TensorFlow构建高精度信用评分模型的案例。 循环神经网络（RNN）与时间序列分析： 针对金融数据的时间依赖性特征，本书深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理客户行为序列、市场波动预测中的应用，特别是在反欺诈和早期预警系统中的实践。 卷积神经网络（CNN）的非常规应用： 虽然CNN常用于图像处理，但本书展示了如何将其巧妙地应用于一维时间序列数据或特定结构化数据的特征提取，例如将交易流水转化为“图像”进行模式识别。 图神经网络（GNN）的革命性突破： 针对金融网络中的实体关联（如资金流、关联账户），本书重点介绍了GNN如何揭示隐藏的欺诈团伙和系统性风险传导路径，这是传统模型难以企及的视角。 第三部分：前沿算法与特定风控场景实践 本部分聚焦于更贴近实战的复杂模型和特定风险领域。 可解释性人工智能（XAI）在风控中的落地： 鉴于金融监管对模型透明度的严格要求，本书投入大量篇幅介绍LIME、SHAP等方法，确保深度学习模型在做出信贷拒绝或风险预警时，能够提供清晰、可审计的决策依据。 生成对抗网络（GAN）在数据增强与模拟中的角色： 探讨如何利用GAN生成高保真度的合成交易数据，以解决小样本、数据不平衡问题，以及用于压力测试和极值场景模拟。 极端场景与异常检测： 针对反洗钱（AML）和市场操纵等低频高危事件，介绍了自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAE）在无监督异常检测中的优化策略。 第四部分：工程化部署与性能优化 理论的实现必须依赖于高效的工程实践。本部分讲解了如何将训练好的模型无缝集成到金融机构的实时决策引擎中。内容涵盖模型部署的延迟优化、在线学习（Online Learning）机制的构建以适应数据漂移（Data Drift），以及MLeOps在金融风控管道中的自动化流程设计。本书提供了基于Python生态系统（Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow）的完整代码示例和环境配置指南，确保读者能快速复现和应用书中的技术。 本书特色： 1. 理论与实践的深度融合： 不仅讲解“是什么”，更侧重于“如何做”，包含大量实际金融数据集的分析案例。 2. 监管导向明确： 强调模型的可解释性（XAI），契合当前全球金融监管趋势。 3. 面向未来： 引入了图神经网络等最前沿技术，为机构应对未来复杂的金融风险挑战打下基础。 4. 代码驱动： 附带丰富的GitHub代码仓库支持，方便读者对照学习和快速上手。 目标读者： 银行、保险、证券、消费金融等金融机构的风险管理人员、量化分析师。 从事数据科学、机器学习工程的专业人士。 对深度学习在垂直行业应用感兴趣的高校师生及研究人员。 通过阅读本书，您将能够： 掌握利用深度学习技术重塑信用评估、欺诈识别、市场风险预测和合规监控的系统方法论，显著提升金融机构的风险抵御能力和决策效率。 ---

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我最近在研究如何提升B2B电商平台的订单履约效率。市面上关于电商运营的书籍汗牛充栋，但大多集中在前端的流量获取和转化，后端的仓配和逆向物流，几乎是信息荒漠。我希望看到的是，如何将现有的ERP系统与第三方物流（3PL）进行高效对接的实操指南。特别是关于库存的实时可见性和预测准确率的提升，这直接关系到我的资金占用成本。这本书如果能深入到如何构建一套多级库存策略，比如ABC分类管理下的安全库存设定标准，那就太棒了。我特别想知道，在面对高SKU、低频次出货的复杂产品线时，如何设计一个既能保证快速拣选，又不会造成过度打包和不必要损耗的包装流程。那种“把流程图画得漂漂亮亮”的内容对我已经失去了吸引力，我需要的是那种在仓库现场摸爬滚打多年才能总结出来的、关于“人、机、料、法、环”五大要素如何协同优化的实操心法。

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我关注的是跨境物流的合规性与时效性之间的平衡。现在的贸易环境变幻莫测，各国海关的要求、税务政策的调整，都让国际货运代理人如履薄冰。我非常希望这本书能有一个章节专门讨论如何构建一套应对突发贸易壁垒（如反倾销调查、新的原产地规则）的应急预案。如果能提供一些关于如何利用区块链技术提升国际货运单证流转透明度的前瞻性探讨和具体试点案例，那就更具价值了。对我而言，物流不再是简单的点对点运输，它已经上升到全球供应链风险管理层面。我不想看那些老生常谈的CIF、FOB条款解释，我需要的是如何利用物流体系本身去构筑企业的竞争壁垒，哪怕只是在客户服务响应时间上快人一步，也是巨大的优势。

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这本书，说实话，我期待了很久。我一直觉得物流管理这块儿，理论总是那么多，但真到实战中，那些书本上的条条框框，有时候简直就是个笑话。我手里拿过好几本号称“实战”的教材，结果翻开来，要么是老掉牙的案例，要么就是对着流程图一顿猛吹，缺了点“烟火气”。我们公司前段时间搞数字化转型，供应链环节简直是一团乱麻，供应商的配合度、仓库的周转效率，各个环节都像卡住了的齿轮，急需一本能真正告诉你在日常会议上怎么开口、面对客户抱怨时该怎么落地执行的书。我希望能看到一些关于如何利用新技术优化路线规划的真实经验分享，而不是那种教科书式的描述。比如，当突发恶劣天气导致运输延误时，书里有没有给出一个快速响应的SOP模板，而不是泛泛而谈“风险管理的重要性”。真正实战的教程，应该多一些截图、多一些具体到数字的KPI调整方案，那样我才能带着问题去书里寻找答案，而不是读完了一堆正确的废话。

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这本书如果能跳出传统仓储管理的思维定式，探讨一下未来“无人化”和“柔性化”仓库的建设思路，那就太超前了。我正在为公司规划下一个五年物流基建蓝图，目前国内的自动化立体仓库方案同质化严重，投入产出比的测算模型往往过于理想化。我真正想知道的是，在实际部署了AGV或AMR系统后，如何对现有的人员结构进行高效的转型和再培训，而不是简单地裁员。另外，关于逆向物流（退货处理），这本书能不能提供一套高效的退货分拣、检测、重新入库或报废处理的标准化SOP，并阐述如何通过优化退货路径来降低对正向物流网络的冲击。我需要的是能够指导我进行长期战略决策的深度分析，而非操作层面的基础指导。

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作为一个采购和供应链管理的新手，我最大的困惑在于如何与那些老谋深算的供应商建立互信并达成长期合作。书本上总是强调“共赢”，但在实际的商务谈判中，双方的利益诉求往往是矛盾的。我期待这本书能提供一些关于如何进行供应商绩效评估（SPM）的详细框架，特别是那些难以量化的软指标，比如供应商的响应速度、质量改进的意愿等，应该如何赋予权重。另外，对于合同条款中的关键风险点，比如质量索赔和违约责任的认定，如果能给出一些真实合同范本中的关键条款分析，那将是非常宝贵的学习资料。单纯讲采购流程的规范性意义不大，关键是如何在流程中体现出专业性和谈判技巧，从而在不破坏合作关系的前提下，为公司争取到最优的采购条件。

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