新型神经网络及其英文SCI论文评审论辩 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张雨浓，廖柏林，谭洪舟编著 著

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• SCI论文
• 学术评审
• 英文写作
• 人工智能
• 机器学习
• 学术出版
• 科技论文
• 审稿

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030460196

商品编码：11592702932

出版时间：2016-01-01

作  者:张雨浓,廖柏林,谭洪舟 编著 著作 定  价:108 出 版 社:科学出版社 出版日期:2016年01月01日 页  数:386 装  帧:平装 ISBN:9787030460196 ●**节新型连续递归神经网络的提出与进展
●第二节新型离散递归神经网络的提出与进展
●第三节新型前向神经网络的提出与进展
●第四节SCI论文概述
●第五节本书内容概述
●**部分新型连续递归神经网络
●**章连续递归神经网络求解时变线性矩阵等式
●**节英文SCI论文原稿
●第二节投稿概述
●第三节评审建议
●第四节答复与修改
●第五节录用与校样
●第六节本章小结
●第二章连续递归神经网络求解时变非线性不等式系统
●**节英文SCI论文原稿
●第二节投稿
●第三节评审建议
●第四节答复与修改
●第五节录用与校样
●第六节本章小结
●部分目录

内容简介

本书主要可分为两个方面。靠前方面，以英文SCI论文为载体详细介绍笔者及其团队在三类新型神经网络【具体指：新型连续递归神经网络（即连续ZNN）、新型离散递归神经网络（即离散ZNN）和采用权值结构双确定（WASD）算法的新型前向神经网络】方面的近期新研究成果和进展。第二方面，以新型神经网络的研究进展为线索，详细介绍了英文SCI论文选刊、投稿、评审、申诉、答复修改和校样等方面的过程、知识、经验和技巧。 张雨浓,廖柏林,谭洪舟 编著 著作 张雨浓，男，博士，教授，博士生导师，1973年10月生。1992—1996年在华中理工大学（现为华中科技大学）攻读学士学位；1996年进入华南理工大学攻读硕士学位；1999—2002年在香港中文大学攻读博士学位。2003年完成博士学业之后，张雨浓博士在新加坡闻立大学电力与计算机工程系做博士后研究，主要研究领域为时变求逆的神经网络和冗余机器人系统。

廖柏林，男，副教授，博士，1981年8月生。2006年3月于鞍山科技大学（现为辽宁科技大学）硕士毕业后进入吉首大学工作，历任助教、讲师和副教授。2012年9月进人中山大学信息科学与技术学院攻读博士学位。主要研究方向为人工神经网络、机等

《前沿AI：下一代智能系统的基石》 引言 人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改变着我们的生活、工作和社会形态。在这场变革的核心，是不断演进和突破的神经网络技术。它们从模仿人脑的简单模型，发展到能够处理复杂数据、理解抽象概念的强大工具，正在驱动着自动驾驶、精准医疗、自然语言处理、科学发现等众多领域的飞速发展。然而，AI的潜力远未被完全挖掘，新的挑战与机遇并存。 《前沿AI：下一代智能系统的基石》并非一本简单的技术手册，而是一次深度探索AI前沿的旅程。它旨在为读者提供一个理解当前AI研究格局、洞察未来发展趋势的全面视角。本书将带领您穿越神经网络技术的演进历程，深入剖析那些正在重塑AI格局的新型架构、算法和范式。我们将不仅仅关注“是什么”，更要深入探究“为什么”和“如何”，揭示这些前沿技术背后的数学原理、工程挑战以及它们为解决现实世界问题所带来的变革性力量。 本书的目标读者广泛，包括但不限于： AI研究者与工程师： 渴望了解最新研究动态，寻找创新灵感，解决实际技术难题的研究人员和开发者。 科技创业者与产品经理： 需要洞察AI技术趋势，规划未来产品方向，抓住市场先机的行业领导者。 对AI未来充满好奇的学习者： 希望系统性地理解AI核心技术，把握技术脉搏，为未来职业发展打下坚实基础的学生和跨领域从业者。 政策制定者与商业领袖： 需要深入理解AI的潜在影响，为技术发展和应用提供战略性指导的决策者。 本书并非从零开始介绍神经网络的入门知识，而是建立在读者对基础机器学习和神经网络概念已有一定了解的基础上，直接切入当前最活跃、最具颠覆性的研究方向。我们将重点关注那些正在催生下一代智能系统的关键技术，并探讨它们所带来的伦理、安全和社会影响。 第一部分：超越传统——新型神经网络架构的革命 传统的深度神经网络（DNN）在许多任务上取得了巨大成功，但其固有的局限性也日益凸显。例如，它们在处理序列数据、图结构数据以及需要长期记忆和推理的任务时，往往表现不佳。本部分将深入剖析那些旨在克服这些局限性的新型神经网络架构，它们正在为AI的能力边界注入新的活力。 Transformer模型的颠覆与演进： 自注意力机制（Self-Attention）的出现彻底改变了序列建模领域，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。本书将详细解析Transformer的核心原理，包括其多头注意力机制、位置编码等关键组成部分。我们将进一步探讨其在不同模态（如视觉Transformer - ViT）和不同任务上的广泛应用，以及针对其计算效率和长序列处理瓶颈的改进研究，如稀疏注意力、线性Transformer等。我们将剖析Transformer如何在预训练大模型（如GPT系列、BERT等）中扮演核心角色，以及这些大模型如何通过迁移学习和微调，在下游任务中展现出惊人的泛化能力。 图神经网络（GNNs）的崛起与应用： 现实世界中许多数据天然地以图的形式存在，如社交网络、分子结构、知识图谱等。图神经网络（GNNs）正是为处理这类数据而设计的强大工具。本书将系统介绍GNNs的基本思想，包括节点表示学习、消息传递机制（Message Passing）以及不同类型的GNNs（如GCN、GAT、GraphSAGE等）。我们将深入探讨GNNs在药物发现、推荐系统、交通预测、金融风控等领域的实际应用案例，并分析其在复杂图结构上的推理能力和可解释性研究。 生成对抗网络（GANs）与扩散模型（Diffusion Models）的创意边界： 生成模型是AI领域一个极其活跃且充满创造力的分支。生成对抗网络（GANs）通过“博弈”的方式，训练生成器和判别器，能够生成逼真度极高的图像、文本和音频。本书将详细解析GANs的生成原理、训练稳定性问题及其多种变体（如StyleGAN、CycleGAN等）。同时，我们将重点介绍近年来备受瞩目的扩散模型（Diffusion Models），分析其基于概率分布去噪的生成机制，以及它们在高分辨率图像生成、视频生成、分子设计等领域展现出的卓越性能和潜在优势。 神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）的融合探索： AI的长期发展需要结合深度学习的感知能力和符号AI的逻辑推理能力。神经符号AI旨在构建能够融合神经网络的模式识别能力与符号系统的逻辑推理、知识表示和可解释性的混合智能系统。本书将探讨这一融合的必要性，介绍当前的研究思路，包括如何将知识图谱、逻辑规则引入神经网络，以及如何训练能够进行推理和规划的神经网络模型。 第二部分：智能的驱动力——新型算法与训练范式 除了架构上的创新，AI的进步还依赖于更高效、更强大的算法和训练范式。本部分将聚焦那些正在推动AI能力提升的关键算法突破和训练方法。 大规模预训练与迁移学习的新纪元： 预训练大模型的出现是近年来AI领域最显著的成就之一。本书将深入剖析大规模预训练的原理，包括海量无标注数据的利用、自监督学习（Self-Supervised Learning）的重要性，以及如何通过Transformer等架构进行有效的知识提取。我们将重点讨论迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）技术，阐述它们如何使得预训练模型能够高效地适应各种下游任务，极大地降低了特定任务AI开发的门槛。 强化学习（RL）的突破与泛化： 强化学习（RL）让AI能够通过与环境的交互学习最优策略。本书将回顾RL的关键概念，如马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数、策略梯度等，并重点介绍深度强化学习（DRL）在复杂环境中的进展，包括DQN、A3C、PPO等算法。我们将探讨RL在游戏（如AlphaGo、AlphaFold）、机器人控制、资源优化等领域的成功案例，并关注其在泛化能力、样本效率和探索机制上的最新研究进展。 联邦学习（Federated Learning）与隐私保护AI： 随着数据隐私和安全法规日益严格，联邦学习（Federated Learning）应运而生。它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训练一个全局模型。本书将详细介绍联邦学习的通信范式、聚合算法（如FedAvg），以及其在保护数据隐私、降低通信成本方面的优势。我们将探讨联邦学习在医疗、金融、物联网等领域的应用前景，以及其面临的挑战，如数据异质性、模型漂移、安全攻击等。 可解释AI（Explainable AI - XAI）的必要性与方法： “黑箱”模型虽然强大，但其决策过程往往难以理解，这在关键应用领域（如医疗诊断、自动驾驶、金融决策）是不可接受的。可解释AI（XAI）旨在使AI模型的决策过程更透明、更易于理解。本书将介绍XAI的重要性，并梳理主流的可解释性方法，包括局部可解释模型无关解释（LIME）、SHAP值、注意力机制可视化、以及基于规则提取和反事实解释的技术。我们将讨论如何评估模型的可解释性，以及如何将可解释性融入模型的设计与训练过程中。 第三部分：AI的未来之路——挑战、机遇与伦理考量 AI技术的飞速发展带来了巨大的机遇，但也伴随着严峻的挑战和深刻的伦理问题。本部分将放眼未来，探讨AI发展面临的关键挑战，以及我们应如何负责任地引导其发展方向。 通用人工智能（AGI）的探索与愿景： 通用人工智能（AGI）是指拥有与人类同等或超越人类智能的AI系统，能够理解、学习和应用知识于广泛的任务。本书将探讨AGI的定义、实现路径的多种设想，以及当前研究在自主学习、常识推理、情感理解等方面取得的进展。我们将审视AGI实现的难度，并讨论实现AGI可能带来的深远社会变革。 AI的泛化能力、鲁棒性与安全性： 尽管AI在特定任务上表现出色，但其泛化能力（能否将学到的知识迁移到新颖、未见过的数据和场景）和鲁棒性（能否抵御对抗性攻击或数据扰动）仍然是重要的研究课题。本书将探讨提升AI泛化能力和鲁棒性的策略，包括数据增强、对抗性训练、不确定性量化等。我们将重点关注AI安全性，包括模型被恶意利用的风险（如深度伪造、自动化网络攻击），以及如何构建更安全、更可靠的AI系统。 AI伦理、偏见与公平性： AI模型从数据中学习，如果数据本身存在偏见，模型也可能产生歧视性的结果。AI的伦理问题，如算法偏见、隐私泄露、就业冲击、责任归属等，正日益成为社会关注的焦点。本书将深入分析AI偏见的来源，探讨量化和缓解算法偏见的策略，并讨论如何构建公平、透明、负责任的AI系统。我们将讨论AI伦理框架的建立，以及技术发展与社会价值的平衡。 AI与人类的共生： AI的终极目标并非取代人类，而是与人类协同工作，增强人类的能力，解决更复杂的问题。本书将探讨AI如何赋能人类，提升工作效率，促进科学发现，改善生活质量。我们将展望人机协作的新模式，以及AI在教育、医疗、科研等领域如何与人类形成互补，共同创造更美好的未来。 结论 《前沿AI：下一代智能系统的基石》为您打开一扇通往AI前沿的窗口。本书通过深入浅出的讲解，系统地梳理了当前AI研究中最具活力和潜力的方向。我们相信，理解这些前沿技术，不仅能帮助您把握技术脉搏，更能激发您在AI领域的创新思考和实践。AI的征程仍在继续，它充满挑战，也蕴藏着无限可能。希望本书能成为您在这场激动人心的智能革命中，坚实的思想基石和灵感源泉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，给我一种既有深度又非常实用的感觉。我首先被“新型神经网络”所吸引，因为这个领域的发展速度太快了，我总是担心自己跟不上潮流。我希望这本书能系统地介绍那些最新的、具有代表性的神经网络模型，不仅包括它们的理论基础，更重要的是它们在实际应用中展现出的强大能力。我期待能够看到一些具体的案例分析，以及它们是如何解决现实世界中的复杂问题的。更让我感到惊喜的是“英文SCI论文评审论辩”这一部分。我深知，在学术界，一篇论文的发表往往伴随着艰辛的评审过程。我很好奇，作者会如何剖析这个过程中的微妙之处，比如如何理解审稿人的意图，如何撰写有力的反驳信，以及如何与编辑和审稿人进行有效的沟通。我希望这本书能够提供一些切实可行的建议，帮助我或是我认识的科研人员，更好地应对论文评审中的挑战，提升投稿的成功率。这本书，听起来就像是一位经验丰富的导师，正在分享他宝贵的学术智慧和实战经验，让我觉得受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，我第一眼看到就被深深吸引了。是一种简洁而又充满科技感的风格，深邃的蓝色背景，搭配着抽象的神经网络图形，仿佛预示着书中将要探索的那些复杂而迷人的世界。书名“新型神经网络及其英文SCI论文评审论辩”本身就充满了学术气息，点明了这本书的核心内容。作为一名对人工智能领域有着浓厚兴趣的读者，我一直渴望能够深入了解当下最前沿的神经网络技术，并且我也知道，一篇优秀的SCI论文不仅仅是研究成果的展现，更是一场严谨的学术对话。这本书的出现，恰恰满足了我多方面的需求。我设想，书中将会详细介绍各种新型神经网络的架构、原理以及它们在不同领域的应用，例如在图像识别、自然语言处理、甚至是生物信息学等方面的突破性进展。更让我感到兴奋的是，它还包含了“SCI论文评审论辩”这一部分。我很好奇，作者会如何剖析SCI论文的评审过程，那些隐藏在字里行间的逻辑博弈，以及研究者们如何在评审意见的海洋中找到前进的方向。这不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，一种在学术界生存和发展的智慧。我期待着，这本书能为我打开一扇通往更深层次学术理解的大门，让我不仅仅是作为一个被动的知识接收者，更能成为一个积极的参与者和思考者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，就像一股清流，在信息爆炸的时代，直击我内心深处的渴求。我是一个渴望理解“为什么”的人，而“新型神经网络”这个概念，本身就充满了未知与可能。我好奇，作者会如何去梳理和呈现这些前沿技术？是通过深入浅出的讲解，还是通过严谨的数学推导？我希望它能兼顾理论的深度和实践的可操作性，让我不仅能明白模型的工作原理，更能理解它们是如何解决实际问题的。而“英文SCI论文评审论辩”这一块，更是让我眼前一亮。我曾经在撰写和投稿SCI论文的过程中，深切体会到评审过程的复杂与挑战。那种面对审稿意见，既要虚心接受，又要据理力争的煎熬，这本书是否会提供一些宝贵的经验和方法？我期待它能剖析那些评审中的常见误区，指导我们如何更有效地回应审稿人的质疑，如何将一次充满火药味的评审，转化为一次促进研究提升的契机。我相信，这本书不仅仅是给研究者看的，对于那些对学术前沿和科研动态感兴趣的普通读者，也同样具有极高的阅读价值，它能够帮助我们理解科研工作的真实面貌，以及科学知识是如何在不断的质疑与论证中得以完善和发展的。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，还没来得及深入阅读，但光是看书名和大致的目录结构，就足以让人产生无限的遐想。它似乎不仅仅是一本技术手册，更像是一场思想的盛宴。我猜想，作者在“新型神经网络”的部分，会像一位经验丰富的向导，带领我们穿梭于深度学习的迷宫。从那些耳熟能详的CNN、RNN，到那些可能还在学术界崭露头角的新生代模型，书中应该都将有所涉猎。更重要的是，作者会如何解释这些新型模型的创新之处？是算法上的革新？是模型结构的巧妙设计？还是对现有理论的突破性发展？我尤其期待那些关于“为何”的解答，而非仅仅是“是什么”。而“SCI论文评审论辩”的部分，则更像是为我们准备的一场学术辩论赛的现场记录。我能想象，作者会选取一些经典的，或是具有代表性的论文评审案例，深入剖析审稿人的意见，研究者如何应对，以及最终如何通过有效的论辩，让自己的研究得以被认可。这不仅仅是关于如何写论文，更是关于如何在这个高度竞争的学术环境中，有效地沟通、 defend 自己的观点，并最终推动科学的进步。这本书，或许能成为我们这些渴望在科研道路上有所建树的人，一本不可多得的“武林秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，脑海中立刻浮现出一个画面：一位学识渊博的学者，正站在知识的灯塔下，为我们指引着通往前沿研究的道路。这个书名，不仅仅是内容的概括，更是一种承诺，一种关于深度、关于严谨、关于前沿的承诺。“新型神经网络”这个词语，就如同打开了一个充满未知数的大门，里面可能隐藏着颠覆性的算法，可能孕育着全新的认知范式。我期待书中能为我揭开这些神秘的面纱，让我能够理解那些最新研究成果背后的逻辑，以及它们是如何一步步构建起我们对人工智能的未来图景。而“英文SCI论文评审论辩”这一部分，则像是为我们准备的一场模拟法庭。我猜想，作者会像一位经验丰富的律师，带领我们分析那些充满争议的评审意见，解构审稿人的思维模式，并教授我们如何像一个战略家一样，为自己的研究成果进行有力的辩护。这不仅仅是关于语言的技巧，更是关于逻辑的思辨，关于科学精神的体现。我相信，这本书将是一次智识的冒险，一次对未知领域的探索，一次对学术严谨性的深刻体验。