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Raymond P Roos & 著

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出版社： Humana Press

ISBN：9781461267485

商品编码：1142912121

包装：平装

外文名称：Molecular Neurovirolog...

出版时间：2012-10-06

页数：597

正文语种：英语

图书基本信息

Molecular Neurovirology: Pathogenesis of Viral CNS Infections
作者： Raymond P. Roos;
ISBN13： 9781461267485
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2012-10-06
出版社： Humana Press
页数： 597
重量（克）： 816
尺寸： 22.86 x 15.24 x 3.175 cm

商品简介

Neurovirology, the study of viral infection of the ner- vous system, has evolved at the interface of three of the most rapidly unfolding fields of investigation-neurobiology, vi- rology, and immunology. In all three, increasing knowledge about the molecular structure of surface receptors, how in- tracellular messages are transmitted, and how diversity is regulated genetically is provided, along with the techniques of molecular biology. This promises to give us knowledge not only about the process of infection and the complex host and viral determinants of neuroinvasiveness and neurovirulence, but eventually it will provide the background from which to engineer vaccines and to devise novel therapeutic agents. Animal virology and molecular biology developed quite independently from different origins. Animal virology was originally the province of the pathologists, and by clinical observation and histological preparations, they tried to ex- plain the incubation period, the pathways of virus spread, and the mechanisms of disease. Molecular virology grew out of biochemistry, particularly through studies of bacterio- phage, with emphasis on the physical and chemical structure of viruses and the sequences of biochemical events during the replicative cycle in cells.

好的，以下是一本关于深度学习在金融风控中的应用的图书的详细简介，旨在全面覆盖该主题，同时避开您提供的图书内容。 --- 深度学习赋能金融风控：从理论基础到实战应用 图书概述 在当今瞬息万变的金融市场中，风险管理已成为决定机构生存与发展的核心要素。传统依赖统计模型和专家经验的风控方法，正面临着高维度数据、非线性关系复杂化以及欺诈手段快速演变的严峻挑战。本书旨在全面、系统地介绍如何利用深度学习（Deep Learning, DL）技术，革新传统的金融风险控制流程，构建更加精准、高效、智能的风险预测与管理体系。 本书面向金融机构的风险管理人员、数据科学家、量化分析师、IT 架构师以及相关专业的学生和研究人员。它不仅深入剖析了深度学习模型在不同风险场景下的理论基础，更提供了大量经过验证的实战案例和代码实现路径，确保读者能够将前沿技术转化为实际的业务价值。 核心内容与章节结构 本书内容组织为五个主要部分，层层递进，构建了一个从基础理论到高级应用的完整知识体系。 --- 第一部分：金融风险的数字化转型与深度学习基础 本部分为后续高级应用奠定坚实的理论和环境基础。首先，我们探讨了当前金融风险管理面临的核心痛点——数据量爆炸、模型黑箱化和实时性要求，并论证了深度学习作为下一代风控工具的必然性。 1.1 金融风险的演进与数字化挑战： 传统信用评分卡模型的局限性与非线性挑战。 反欺诈、反洗钱（AML）场景下的数据稀疏性与时序依赖性。 监管科技（RegTech）对模型可解释性的新兴要求。 1.2 深度学习基础回顾： 神经网络的结构、激活函数与优化器（SGD, AdamW）。 反向传播算法及其在处理大规模金融数据集时的效率考量。 正则化技术（Dropout, Batch Normalization）在避免金融数据过拟合中的应用策略。 1.3 金融数据预处理与特征工程的革新： 处理高维度、非结构化的交易记录、文本和网络数据。 嵌入技术（Embedding）在编码分类变量（如用户ID、商户类型）中的应用。 时间序列数据的对齐、缺失值插补与滑动窗口构建。 --- 第二部分：深度学习在信用风险管理中的应用 信用风险是金融机构的基石风险。本部分聚焦于如何利用深度神经网络提高贷款审批和违约预测的精度。 2.1 基于多层感知机（MLP）的信用评分优化： 构建更深层次的特征交互模型，超越逻辑回归的线性假设。 集成学习（Ensemble Learning）与深度网络的结合，提升鲁棒性。 2.2 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在时序信用建模中的优势： 如何捕获用户财务状况的历史变化轨迹，预测未来拖欠概率。 处理用户生命周期价值（LTV）预测中的动态因素。 2.3 深度学习与模型可解释性（XAI）的结合： 引入 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 方法。 构建“可解释的深度学习模型”以满足巴塞尔协议（Basel III/IV）对模型透明度的要求。 --- 第三部分：利用深度学习构建实时反欺诈系统 金融欺诈（如信用卡盗刷、账户盗用）要求毫秒级的决策速度。本部分深入探讨如何利用深度学习处理高频、高流失率的交易数据流。 3.1 图神经网络（GNN）在识别团伙欺诈中的威力： 将用户、设备、IP地址、交易对手构建为异构图结构。 利用 GCN/GAT 发现传统基于规则的系统难以识别的隐藏关联和欺诈网络。 实体嵌入（Entity Embedding）在图结构中的应用。 3.2 序列模型与异常检测： 使用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAE）学习正常交易模式。 实时交易流的实时重构误差分析，用于识别偏离基线的异常行为。 3.3 实时特征工程与模型部署： Streaming 数据架构（如 Kafka/Flink）与深度学习模型的集成。 模型量化与加速技术，确保低延迟的风险决策。 --- 第四部分：先进技术在反洗钱（AML）与合规中的应用 随着金融犯罪的复杂化，AML 正在从简单的规则匹配转向复杂的模式识别。 4.1 文本分析（NLP）在客户尽职调查（CDD）中的应用： 使用 BERT/Transformer 模型处理非结构化的监管文件、新闻报道和制裁名单。 自动化实体识别（NER）和情绪分析，评估客户的政治公众人物（PEP）风险。 4.2 对抗性攻击与模型鲁棒性： 研究欺诈者如何通过微小的数据扰动绕过现有模型。 引入对抗性训练（Adversarial Training）来增强风控模型的防御能力。 4.3 联邦学习（Federated Learning）在数据孤岛中的应用： 如何在不共享敏感交易数据的前提下，利用跨机构的数据训练更强大的通用反欺诈模型。 隐私保护技术在协同风控中的实现框架。 --- 第五部分：模型生命周期管理与未来趋势 成功的风控不仅在于模型的构建，更在于其持续的性能监控和迭代。 5.1 模型监控与漂移检测： 量化概念漂移（Concept Drift）和数据漂移（Data Drift）对风控性能的影响。 使用 KS 统计量、AUC 变化率等指标实时监控模型健康度。 5.2 模型治理（Model Governance）与自动化 MLOps： 构建自动化管道（Pipelines）进行模型的再训练、验证与A/B测试。 建立清晰的模型版本控制和审计追踪机制。 5.3 面向未来的风控技术展望： 因果推断（Causal Inference）在评估干预措施（如限制授信）效果中的潜力。 强化学习在动态策略优化中的初步探索。 --- 本书特色 1. 实战导向： 每一章节都配有 Python 代码示例，使用 PyTorch/TensorFlow 框架实现核心算法，并使用模拟或脱敏的金融数据集进行演示。 2. 深度与广度兼顾： 既涵盖了深度学习的基础架构，也深入探讨了 GNN、Transformer 等前沿模型在特定金融场景下的定制化应用。 3. 注重合规与可解释性： 专门设置章节讨论如何平衡深度模型的预测能力与金融监管对透明度的要求，提供 XAI 解决方案。 4. 前瞻视野： 紧跟行业发展，引入了联邦学习、对抗性防御等最新的研究成果，助力读者构建面向未来的风控基础设施。 通过阅读本书，读者将能系统地掌握运用深度学习技术重塑金融风险控制的能力，从而在激烈的市场竞争中占据技术制高点，实现更稳健的业务增长。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅这本书的章节目录时，我立刻被其逻辑严密的结构所吸引。作者显然花费了大量心血来构建这个知识体系，从宏观的病毒分类和历史背景开始，逐步深入到细胞层面的分子机制，最后过渡到复杂的神经系统病理生理学。这种由浅入深、层层递进的编排方式，对于非本专业背景但有强烈求知欲的读者来说，简直是福音。很多专业教材往往一开始就堆砌晦涩难懂的术语，让人望而却步，但这本书的处理方式更为温和，它似乎懂得如何引导读者平稳地度过“认知门槛”。特别是其中关于病毒如何劫持宿主细胞信号通路的那几章，作者用极其精炼的语言，将原本复杂的生化反应链条梳理得井井有条，仿佛有一位经验丰富的导师在你耳边细细讲解，让你茅塞顿开，这种教学的艺术性非常高超。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种沉稳而又略带人文关怀的笔触，这点非常出乎我的意料。我原以为神经病毒学这种高精尖的学科，行文只会是冰冷的、纯粹的科学报告式叙述。然而，作者在阐述某些与人类健康紧密相关的疾病案例时，偶尔会穿插一些对疾病影响的深刻反思，那种对受影响个体的理解和对科学伦理的关注，让冰冷的数据和理论瞬间有了温度。这种人本主义的视角，使得阅读过程不再是枯燥的知识灌输，而更像是一场深入人心的对话。它提醒我们，在探究分子机制的深渊时，也不能忘记研究的最终目的——减轻人类的病痛。这种平衡，让这本书在众多偏重技术的专著中显得尤为可贵，它既是严谨的工具书，也是充满智慧的思考录。

评分☆☆☆☆☆

这本书的插图和图表是其超越一般学术专著的亮点之一。我见过太多充斥着低分辨率、信息密度过载的示意图的教材，但这里的配图简直是教科书级别的典范。每一个复杂的分子互动过程，都被转化为清晰、美观且信息量精确的视觉模型。例如，描述跨突触传播机制的那张流程图，不仅色彩搭配和谐，关键的蛋白质结构和相互作用位点标识得一目了然，甚至连箭头所指的方向都充满了动态感，让你能“看”到病毒颗粒的移动轨迹。很多时候，一张精妙的图胜过千言万语的文字描述，这本书在这方面做到了极致的平衡，它充分尊重了视觉学习者的需求，让那些抽象的生命科学过程变得具体可感，极大地提升了阅读体验和信息保留率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上跳跃的荧光绿色线条，立刻就给人一种置身于微观世界的感觉。装帧的质感也相当考究，硬壳的包裹让它在书架上显得格外沉稳，拿在手里分量十足，透着一股专业人士才懂的厚重。我尤其喜欢封面上那个抽象的病毒结构图案，它既有科学的严谨性，又带有一丝艺术的神秘感，让人忍不住想一探究竟。内页的纸张选择也体现了出版方的用心，不是那种廉价的反光纸，而是略带哑光的质地，非常适合长时间阅读，眼睛不容易疲劳。可以说，光是捧着这本书，就已经完成了一次对未知领域的精神预热，它不仅仅是一本书，更像是一个精心准备的科学探索工具箱的精美外壳。从整体的视觉传达上，这本书成功地搭建起了一个通往复杂神经病毒学世界的引人入胜的门户，让人对内部的内容充满期待，仿佛已经嗅到了知识的味道。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我时常会产生一种被“前沿研究”紧紧牵引的感觉。它并非仅仅是复述经典教科书上的内容，而是巧妙地融入了近些年领域内那些具有里程碑意义的最新发现和未解之谜。作者在论述一些关键致病机制时，会引用最新的高通量测序数据或冷冻电镜解析结果，这种“时间同步性”让读者感觉自己同步参与到当下的科学前沿探讨中去。特别是在讨论特定宿主因子如何影响病毒潜伏期和再激活的段落，那种对科学边界的探索和对未知挑战的坦诚，非常具有感染力。它不仅传授知识，更在潜移默化中培养读者批判性思维——引导你去思考“我们现在知道什么”以及“接下来我们还需要解决什么”，这才是顶尖学术著作的真正价值所在。