新型神經網絡及其英文SCI論文評審論辯 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張雨濃，廖柏林，譚洪舟編著 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• SCI論文
• 學術評審
• 英文寫作
• 人工智能
• 機器學習
• 學術齣版
• 科技論文
• 審稿

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030460196

商品編碼：11592702932

齣版時間：2016-01-01

作  者:張雨濃,廖柏林,譚洪舟 編著 著作 定  價:108 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2016年01月01日 頁  數:386 裝  幀:平裝 ISBN:9787030460196 ●**節新型連續遞歸神經網絡的提齣與進展
●第二節新型離散遞歸神經網絡的提齣與進展
●第三節新型前嚮神經網絡的提齣與進展
●第四節SCI論文概述
●第五節本書內容概述
●**部分新型連續遞歸神經網絡
●**章連續遞歸神經網絡求解時變綫性矩陣等式
●**節英文SCI論文原稿
●第二節投稿概述
●第三節評審建議
●第四節答復與修改
●第五節錄用與校樣
●第六節本章小結
●第二章連續遞歸神經網絡求解時變非綫性不等式係統
●**節英文SCI論文原稿
●第二節投稿
●第三節評審建議
●第四節答復與修改
●第五節錄用與校樣
●第六節本章小結
●部分目錄

內容簡介

本書主要可分為兩個方麵。靠前方麵，以英文SCI論文為載體詳細介紹筆者及其團隊在三類新型神經網絡【具體指：新型連續遞歸神經網絡（即連續ZNN）、新型離散遞歸神經網絡（即離散ZNN）和采用權值結構雙確定（WASD）算法的新型前嚮神經網絡】方麵的近期新研究成果和進展。第二方麵，以新型神經網絡的研究進展為綫索，詳細介紹瞭英文SCI論文選刊、投稿、評審、申訴、答復修改和校樣等方麵的過程、知識、經驗和技巧。 張雨濃,廖柏林,譚洪舟 編著 著作 張雨濃，男，博士，教授，博士生導師，1973年10月生。1992—1996年在華中理工大學（現為華中科技大學）攻讀學士學位；1996年進入華南理工大學攻讀碩士學位；1999—2002年在香港中文大學攻讀博士學位。2003年完成博士學業之後，張雨濃博士在新加坡聞立大學電力與計算機工程係做博士後研究，主要研究領域為時變求逆的神經網絡和冗餘機器人係統。

廖柏林，男，副教授，博士，1981年8月生。2006年3月於鞍山科技大學（現為遼寜科技大學）碩士畢業後進入吉首大學工作，曆任助教、講師和副教授。2012年9月進人中山大學信息科學與技術學院攻讀博士學位。主要研究方嚮為人工神經網絡、機等

《前沿AI：下一代智能係統的基石》 引言 人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席捲全球，深刻地改變著我們的生活、工作和社會形態。在這場變革的核心，是不斷演進和突破的神經網絡技術。它們從模仿人腦的簡單模型，發展到能夠處理復雜數據、理解抽象概念的強大工具，正在驅動著自動駕駛、精準醫療、自然語言處理、科學發現等眾多領域的飛速發展。然而，AI的潛力遠未被完全挖掘，新的挑戰與機遇並存。 《前沿AI：下一代智能係統的基石》並非一本簡單的技術手冊，而是一次深度探索AI前沿的旅程。它旨在為讀者提供一個理解當前AI研究格局、洞察未來發展趨勢的全麵視角。本書將帶領您穿越神經網絡技術的演進曆程，深入剖析那些正在重塑AI格局的新型架構、算法和範式。我們將不僅僅關注“是什麼”，更要深入探究“為什麼”和“如何”，揭示這些前沿技術背後的數學原理、工程挑戰以及它們為解決現實世界問題所帶來的變革性力量。 本書的目標讀者廣泛，包括但不限於： AI研究者與工程師： 渴望瞭解最新研究動態，尋找創新靈感，解決實際技術難題的研究人員和開發者。 科技創業者與産品經理： 需要洞察AI技術趨勢，規劃未來産品方嚮，抓住市場先機的行業領導者。 對AI未來充滿好奇的學習者： 希望係統性地理解AI核心技術，把握技術脈搏，為未來職業發展打下堅實基礎的學生和跨領域從業者。 政策製定者與商業領袖： 需要深入理解AI的潛在影響，為技術發展和應用提供戰略性指導的決策者。 本書並非從零開始介紹神經網絡的入門知識，而是建立在讀者對基礎機器學習和神經網絡概念已有一定瞭解的基礎上，直接切入當前最活躍、最具顛覆性的研究方嚮。我們將重點關注那些正在催生下一代智能係統的關鍵技術，並探討它們所帶來的倫理、安全和社會影響。 第一部分：超越傳統——新型神經網絡架構的革命 傳統的深度神經網絡（DNN）在許多任務上取得瞭巨大成功，但其固有的局限性也日益凸顯。例如，它們在處理序列數據、圖結構數據以及需要長期記憶和推理的任務時，往往錶現不佳。本部分將深入剖析那些旨在剋服這些局限性的新型神經網絡架構，它們正在為AI的能力邊界注入新的活力。 Transformer模型的顛覆與演進： 自注意力機製（Self-Attention）的齣現徹底改變瞭序列建模領域，尤其是在自然語言處理（NLP）方麵。本書將詳細解析Transformer的核心原理，包括其多頭注意力機製、位置編碼等關鍵組成部分。我們將進一步探討其在不同模態（如視覺Transformer - ViT）和不同任務上的廣泛應用，以及針對其計算效率和長序列處理瓶頸的改進研究，如稀疏注意力、綫性Transformer等。我們將剖析Transformer如何在預訓練大模型（如GPT係列、BERT等）中扮演核心角色，以及這些大模型如何通過遷移學習和微調，在下遊任務中展現齣驚人的泛化能力。 圖神經網絡（GNNs）的崛起與應用： 現實世界中許多數據天然地以圖的形式存在，如社交網絡、分子結構、知識圖譜等。圖神經網絡（GNNs）正是為處理這類數據而設計的強大工具。本書將係統介紹GNNs的基本思想，包括節點錶示學習、消息傳遞機製（Message Passing）以及不同類型的GNNs（如GCN、GAT、GraphSAGE等）。我們將深入探討GNNs在藥物發現、推薦係統、交通預測、金融風控等領域的實際應用案例，並分析其在復雜圖結構上的推理能力和可解釋性研究。 生成對抗網絡（GANs）與擴散模型（Diffusion Models）的創意邊界： 生成模型是AI領域一個極其活躍且充滿創造力的分支。生成對抗網絡（GANs）通過“博弈”的方式，訓練生成器和判彆器，能夠生成逼真度極高的圖像、文本和音頻。本書將詳細解析GANs的生成原理、訓練穩定性問題及其多種變體（如StyleGAN、CycleGAN等）。同時，我們將重點介紹近年來備受矚目的擴散模型（Diffusion Models），分析其基於概率分布去噪的生成機製，以及它們在高分辨率圖像生成、視頻生成、分子設計等領域展現齣的卓越性能和潛在優勢。 神經符號AI（Neuro-Symbolic AI）的融閤探索： AI的長期發展需要結閤深度學習的感知能力和符號AI的邏輯推理能力。神經符號AI旨在構建能夠融閤神經網絡的模式識彆能力與符號係統的邏輯推理、知識錶示和可解釋性的混閤智能係統。本書將探討這一融閤的必要性，介紹當前的研究思路，包括如何將知識圖譜、邏輯規則引入神經網絡，以及如何訓練能夠進行推理和規劃的神經網絡模型。 第二部分：智能的驅動力——新型算法與訓練範式 除瞭架構上的創新，AI的進步還依賴於更高效、更強大的算法和訓練範式。本部分將聚焦那些正在推動AI能力提升的關鍵算法突破和訓練方法。 大規模預訓練與遷移學習的新紀元： 預訓練大模型的齣現是近年來AI領域最顯著的成就之一。本書將深入剖析大規模預訓練的原理，包括海量無標注數據的利用、自監督學習（Self-Supervised Learning）的重要性，以及如何通過Transformer等架構進行有效的知識提取。我們將重點討論遷移學習（Transfer Learning）和微調（Fine-tuning）技術，闡述它們如何使得預訓練模型能夠高效地適應各種下遊任務，極大地降低瞭特定任務AI開發的門檻。 強化學習（RL）的突破與泛化： 強化學習（RL）讓AI能夠通過與環境的交互學習最優策略。本書將迴顧RL的關鍵概念，如馬爾可夫決策過程（MDP）、價值函數、策略梯度等，並重點介紹深度強化學習（DRL）在復雜環境中的進展，包括DQN、A3C、PPO等算法。我們將探討RL在遊戲（如AlphaGo、AlphaFold）、機器人控製、資源優化等領域的成功案例，並關注其在泛化能力、樣本效率和探索機製上的最新研究進展。 聯邦學習（Federated Learning）與隱私保護AI： 隨著數據隱私和安全法規日益嚴格，聯邦學習（Federated Learning）應運而生。它允許多個參與方在不共享原始數據的情況下，共同訓練一個全局模型。本書將詳細介紹聯邦學習的通信範式、聚閤算法（如FedAvg），以及其在保護數據隱私、降低通信成本方麵的優勢。我們將探討聯邦學習在醫療、金融、物聯網等領域的應用前景，以及其麵臨的挑戰，如數據異質性、模型漂移、安全攻擊等。 可解釋AI（Explainable AI - XAI）的必要性與方法： “黑箱”模型雖然強大，但其決策過程往往難以理解，這在關鍵應用領域（如醫療診斷、自動駕駛、金融決策）是不可接受的。可解釋AI（XAI）旨在使AI模型的決策過程更透明、更易於理解。本書將介紹XAI的重要性，並梳理主流的可解釋性方法，包括局部可解釋模型無關解釋（LIME）、SHAP值、注意力機製可視化、以及基於規則提取和反事實解釋的技術。我們將討論如何評估模型的可解釋性，以及如何將可解釋性融入模型的設計與訓練過程中。 第三部分：AI的未來之路——挑戰、機遇與倫理考量 AI技術的飛速發展帶來瞭巨大的機遇，但也伴隨著嚴峻的挑戰和深刻的倫理問題。本部分將放眼未來，探討AI發展麵臨的關鍵挑戰，以及我們應如何負責任地引導其發展方嚮。 通用人工智能（AGI）的探索與願景： 通用人工智能（AGI）是指擁有與人類同等或超越人類智能的AI係統，能夠理解、學習和應用知識於廣泛的任務。本書將探討AGI的定義、實現路徑的多種設想，以及當前研究在自主學習、常識推理、情感理解等方麵取得的進展。我們將審視AGI實現的難度，並討論實現AGI可能帶來的深遠社會變革。 AI的泛化能力、魯棒性與安全性： 盡管AI在特定任務上錶現齣色，但其泛化能力（能否將學到的知識遷移到新穎、未見過的數據和場景）和魯棒性（能否抵禦對抗性攻擊或數據擾動）仍然是重要的研究課題。本書將探討提升AI泛化能力和魯棒性的策略，包括數據增強、對抗性訓練、不確定性量化等。我們將重點關注AI安全性，包括模型被惡意利用的風險（如深度僞造、自動化網絡攻擊），以及如何構建更安全、更可靠的AI係統。 AI倫理、偏見與公平性： AI模型從數據中學習，如果數據本身存在偏見，模型也可能産生歧視性的結果。AI的倫理問題，如算法偏見、隱私泄露、就業衝擊、責任歸屬等，正日益成為社會關注的焦點。本書將深入分析AI偏見的來源，探討量化和緩解算法偏見的策略，並討論如何構建公平、透明、負責任的AI係統。我們將討論AI倫理框架的建立，以及技術發展與社會價值的平衡。 AI與人類的共生： AI的終極目標並非取代人類，而是與人類協同工作，增強人類的能力，解決更復雜的問題。本書將探討AI如何賦能人類，提升工作效率，促進科學發現，改善生活質量。我們將展望人機協作的新模式，以及AI在教育、醫療、科研等領域如何與人類形成互補，共同創造更美好的未來。 結論 《前沿AI：下一代智能係統的基石》為您打開一扇通往AI前沿的窗口。本書通過深入淺齣的講解，係統地梳理瞭當前AI研究中最具活力和潛力的方嚮。我們相信，理解這些前沿技術，不僅能幫助您把握技術脈搏，更能激發您在AI領域的創新思考和實踐。AI的徵程仍在繼續，它充滿挑戰，也蘊藏著無限可能。希望本書能成為您在這場激動人心的智能革命中，堅實的思想基石和靈感源泉。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，還沒來得及深入閱讀，但光是看書名和大緻的目錄結構，就足以讓人産生無限的遐想。它似乎不僅僅是一本技術手冊，更像是一場思想的盛宴。我猜想，作者在“新型神經網絡”的部分，會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我們穿梭於深度學習的迷宮。從那些耳熟能詳的CNN、RNN，到那些可能還在學術界嶄露頭角的新生代模型，書中應該都將有所涉獵。更重要的是，作者會如何解釋這些新型模型的創新之處？是算法上的革新？是模型結構的巧妙設計？還是對現有理論的突破性發展？我尤其期待那些關於“為何”的解答，而非僅僅是“是什麼”。而“SCI論文評審論辯”的部分，則更像是為我們準備的一場學術辯論賽的現場記錄。我能想象，作者會選取一些經典的，或是具有代錶性的論文評審案例，深入剖析審稿人的意見，研究者如何應對，以及最終如何通過有效的論辯，讓自己的研究得以被認可。這不僅僅是關於如何寫論文，更是關於如何在這個高度競爭的學術環境中，有效地溝通、 defend 自己的觀點，並最終推動科學的進步。這本書，或許能成為我們這些渴望在科研道路上有所建樹的人，一本不可多得的“武林秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，腦海中立刻浮現齣一個畫麵：一位學識淵博的學者，正站在知識的燈塔下，為我們指引著通往前沿研究的道路。這個書名，不僅僅是內容的概括，更是一種承諾，一種關於深度、關於嚴謹、關於前沿的承諾。“新型神經網絡”這個詞語，就如同打開瞭一個充滿未知數的大門，裏麵可能隱藏著顛覆性的算法，可能孕育著全新的認知範式。我期待書中能為我揭開這些神秘的麵紗，讓我能夠理解那些最新研究成果背後的邏輯，以及它們是如何一步步構建起我們對人工智能的未來圖景。而“英文SCI論文評審論辯”這一部分，則像是為我們準備的一場模擬法庭。我猜想，作者會像一位經驗豐富的律師，帶領我們分析那些充滿爭議的評審意見，解構審稿人的思維模式，並教授我們如何像一個戰略傢一樣，為自己的研究成果進行有力的辯護。這不僅僅是關於語言的技巧，更是關於邏輯的思辨，關於科學精神的體現。我相信，這本書將是一次智識的冒險，一次對未知領域的探索，一次對學術嚴謹性的深刻體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，就像一股清流，在信息爆炸的時代，直擊我內心深處的渴求。我是一個渴望理解“為什麼”的人，而“新型神經網絡”這個概念，本身就充滿瞭未知與可能。我好奇，作者會如何去梳理和呈現這些前沿技術？是通過深入淺齣的講解，還是通過嚴謹的數學推導？我希望它能兼顧理論的深度和實踐的可操作性，讓我不僅能明白模型的工作原理，更能理解它們是如何解決實際問題的。而“英文SCI論文評審論辯”這一塊，更是讓我眼前一亮。我曾經在撰寫和投稿SCI論文的過程中，深切體會到評審過程的復雜與挑戰。那種麵對審稿意見，既要虛心接受，又要據理力爭的煎熬，這本書是否會提供一些寶貴的經驗和方法？我期待它能剖析那些評審中的常見誤區，指導我們如何更有效地迴應審稿人的質疑，如何將一次充滿火藥味的評審，轉化為一次促進研究提升的契機。我相信，這本書不僅僅是給研究者看的，對於那些對學術前沿和科研動態感興趣的普通讀者，也同樣具有極高的閱讀價值，它能夠幫助我們理解科研工作的真實麵貌，以及科學知識是如何在不斷的質疑與論證中得以完善和發展的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我第一眼看到就被深深吸引瞭。是一種簡潔而又充滿科技感的風格，深邃的藍色背景，搭配著抽象的神經網絡圖形，仿佛預示著書中將要探索的那些復雜而迷人的世界。書名“新型神經網絡及其英文SCI論文評審論辯”本身就充滿瞭學術氣息，點明瞭這本書的核心內容。作為一名對人工智能領域有著濃厚興趣的讀者，我一直渴望能夠深入瞭解當下最前沿的神經網絡技術，並且我也知道，一篇優秀的SCI論文不僅僅是研究成果的展現，更是一場嚴謹的學術對話。這本書的齣現，恰恰滿足瞭我多方麵的需求。我設想，書中將會詳細介紹各種新型神經網絡的架構、原理以及它們在不同領域的應用，例如在圖像識彆、自然語言處理、甚至是生物信息學等方麵的突破性進展。更讓我感到興奮的是，它還包含瞭“SCI論文評審論辯”這一部分。我很好奇，作者會如何剖析SCI論文的評審過程，那些隱藏在字裏行間的邏輯博弈，以及研究者們如何在評審意見的海洋中找到前進的方嚮。這不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的引導，一種在學術界生存和發展的智慧。我期待著，這本書能為我打開一扇通往更深層次學術理解的大門，讓我不僅僅是作為一個被動的知識接收者，更能成為一個積極的參與者和思考者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，給我一種既有深度又非常實用的感覺。我首先被“新型神經網絡”所吸引，因為這個領域的發展速度太快瞭，我總是擔心自己跟不上潮流。我希望這本書能係統地介紹那些最新的、具有代錶性的神經網絡模型，不僅包括它們的理論基礎，更重要的是它們在實際應用中展現齣的強大能力。我期待能夠看到一些具體的案例分析，以及它們是如何解決現實世界中的復雜問題的。更讓我感到驚喜的是“英文SCI論文評審論辯”這一部分。我深知，在學術界，一篇論文的發錶往往伴隨著艱辛的評審過程。我很好奇，作者會如何剖析這個過程中的微妙之處，比如如何理解審稿人的意圖，如何撰寫有力的反駁信，以及如何與編輯和審稿人進行有效的溝通。我希望這本書能夠提供一些切實可行的建議，幫助我或是我認識的科研人員，更好地應對論文評審中的挑戰，提升投稿的成功率。這本書，聽起來就像是一位經驗豐富的導師，正在分享他寶貴的學術智慧和實戰經驗，讓我覺得受益匪淺。