Molecular Neurovirology: Pathogenesis of V... pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Raymond P Roos & 著

圖書標籤:

• 神經病毒學
• 分子生物學
• 病毒學
• 神經科學
• 病理學
• 感染
• 神經退行性疾病
• 免疫學
• 大腦
• 分子機製

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齣版社： Humana Press

ISBN：9781461267485

商品編碼：1142912121

包裝：平裝

外文名稱：Molecular Neurovirolog...

齣版時間：2012-10-06

頁數：597

正文語種：英語

圖書基本信息

Molecular Neurovirology: Pathogenesis of Viral CNS Infections
作者： Raymond P. Roos;
ISBN13： 9781461267485
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2012-10-06
齣版社： Humana Press
頁數： 597
重量（剋）： 816
尺寸： 22.86 x 15.24 x 3.175 cm

商品簡介

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，以下是一本關於深度學習在金融風控中的應用的圖書的詳細簡介，旨在全麵覆蓋該主題，同時避開您提供的圖書內容。 --- 深度學習賦能金融風控：從理論基礎到實戰應用 圖書概述 在當今瞬息萬變的金融市場中，風險管理已成為決定機構生存與發展的核心要素。傳統依賴統計模型和專傢經驗的風控方法，正麵臨著高維度數據、非綫性關係復雜化以及欺詐手段快速演變的嚴峻挑戰。本書旨在全麵、係統地介紹如何利用深度學習（Deep Learning, DL）技術，革新傳統的金融風險控製流程，構建更加精準、高效、智能的風險預測與管理體係。 本書麵嚮金融機構的風險管理人員、數據科學傢、量化分析師、IT 架構師以及相關專業的學生和研究人員。它不僅深入剖析瞭深度學習模型在不同風險場景下的理論基礎，更提供瞭大量經過驗證的實戰案例和代碼實現路徑，確保讀者能夠將前沿技術轉化為實際的業務價值。 核心內容與章節結構 本書內容組織為五個主要部分，層層遞進，構建瞭一個從基礎理論到高級應用的完整知識體係。 --- 第一部分：金融風險的數字化轉型與深度學習基礎 本部分為後續高級應用奠定堅實的理論和環境基礎。首先，我們探討瞭當前金融風險管理麵臨的核心痛點——數據量爆炸、模型黑箱化和實時性要求，並論證瞭深度學習作為下一代風控工具的必然性。 1.1 金融風險的演進與數字化挑戰： 傳統信用評分卡模型的局限性與非綫性挑戰。 反欺詐、反洗錢（AML）場景下的數據稀疏性與時序依賴性。 監管科技（RegTech）對模型可解釋性的新興要求。 1.2 深度學習基礎迴顧： 神經網絡的結構、激活函數與優化器（SGD, AdamW）。 反嚮傳播算法及其在處理大規模金融數據集時的效率考量。 正則化技術（Dropout, Batch Normalization）在避免金融數據過擬閤中的應用策略。 1.3 金融數據預處理與特徵工程的革新： 處理高維度、非結構化的交易記錄、文本和網絡數據。 嵌入技術（Embedding）在編碼分類變量（如用戶ID、商戶類型）中的應用。 時間序列數據的對齊、缺失值插補與滑動窗口構建。 --- 第二部分：深度學習在信用風險管理中的應用 信用風險是金融機構的基石風險。本部分聚焦於如何利用深度神經網絡提高貸款審批和違約預測的精度。 2.1 基於多層感知機（MLP）的信用評分優化： 構建更深層次的特徵交互模型，超越邏輯迴歸的綫性假設。 集成學習（Ensemble Learning）與深度網絡的結閤，提升魯棒性。 2.2 循環神經網絡（RNN/LSTM/GRU）在時序信用建模中的優勢： 如何捕獲用戶財務狀況的曆史變化軌跡，預測未來拖欠概率。 處理用戶生命周期價值（LTV）預測中的動態因素。 2.3 深度學習與模型可解釋性（XAI）的結閤： 引入 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 方法。 構建“可解釋的深度學習模型”以滿足巴塞爾協議（Basel III/IV）對模型透明度的要求。 --- 第三部分：利用深度學習構建實時反欺詐係統 金融欺詐（如信用卡盜刷、賬戶盜用）要求毫秒級的決策速度。本部分深入探討如何利用深度學習處理高頻、高流失率的交易數據流。 3.1 圖神經網絡（GNN）在識彆團夥欺詐中的威力： 將用戶、設備、IP地址、交易對手構建為異構圖結構。 利用 GCN/GAT 發現傳統基於規則的係統難以識彆的隱藏關聯和欺詐網絡。 實體嵌入（Entity Embedding）在圖結構中的應用。 3.2 序列模型與異常檢測： 使用自編碼器（Autoencoders）和變分自編碼器（VAE）學習正常交易模式。 實時交易流的實時重構誤差分析，用於識彆偏離基綫的異常行為。 3.3 實時特徵工程與模型部署： Streaming 數據架構（如 Kafka/Flink）與深度學習模型的集成。 模型量化與加速技術，確保低延遲的風險決策。 --- 第四部分：先進技術在反洗錢（AML）與閤規中的應用 隨著金融犯罪的復雜化，AML 正在從簡單的規則匹配轉嚮復雜的模式識彆。 4.1 文本分析（NLP）在客戶盡職調查（CDD）中的應用： 使用 BERT/Transformer 模型處理非結構化的監管文件、新聞報道和製裁名單。 自動化實體識彆（NER）和情緒分析，評估客戶的政治公眾人物（PEP）風險。 4.2 對抗性攻擊與模型魯棒性： 研究欺詐者如何通過微小的數據擾動繞過現有模型。 引入對抗性訓練（Adversarial Training）來增強風控模型的防禦能力。 4.3 聯邦學習（Federated Learning）在數據孤島中的應用： 如何在不共享敏感交易數據的前提下，利用跨機構的數據訓練更強大的通用反欺詐模型。 隱私保護技術在協同風控中的實現框架。 --- 第五部分：模型生命周期管理與未來趨勢 成功的風控不僅在於模型的構建，更在於其持續的性能監控和迭代。 5.1 模型監控與漂移檢測： 量化概念漂移（Concept Drift）和數據漂移（Data Drift）對風控性能的影響。 使用 KS 統計量、AUC 變化率等指標實時監控模型健康度。 5.2 模型治理（Model Governance）與自動化 MLOps： 構建自動化管道（Pipelines）進行模型的再訓練、驗證與A/B測試。 建立清晰的模型版本控製和審計追蹤機製。 5.3 麵嚮未來的風控技術展望： 因果推斷（Causal Inference）在評估乾預措施（如限製授信）效果中的潛力。 強化學習在動態策略優化中的初步探索。 --- 本書特色 1. 實戰導嚮： 每一章節都配有 Python 代碼示例，使用 PyTorch/TensorFlow 框架實現核心算法，並使用模擬或脫敏的金融數據集進行演示。 2. 深度與廣度兼顧： 既涵蓋瞭深度學習的基礎架構，也深入探討瞭 GNN、Transformer 等前沿模型在特定金融場景下的定製化應用。 3. 注重閤規與可解釋性： 專門設置章節討論如何平衡深度模型的預測能力與金融監管對透明度的要求，提供 XAI 解決方案。 4. 前瞻視野： 緊跟行業發展，引入瞭聯邦學習、對抗性防禦等最新的研究成果，助力讀者構建麵嚮未來的風控基礎設施。 通過閱讀本書，讀者將能係統地掌握運用深度學習技術重塑金融風險控製的能力，從而在激烈的市場競爭中占據技術製高點，實現更穩健的業務增長。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我時常會産生一種被“前沿研究”緊緊牽引的感覺。它並非僅僅是復述經典教科書上的內容，而是巧妙地融入瞭近些年領域內那些具有裏程碑意義的最新發現和未解之謎。作者在論述一些關鍵緻病機製時，會引用最新的高通量測序數據或冷凍電鏡解析結果，這種“時間同步性”讓讀者感覺自己同步參與到當下的科學前沿探討中去。特彆是在討論特定宿主因子如何影響病毒潛伏期和再激活的段落，那種對科學邊界的探索和對未知挑戰的坦誠，非常具有感染力。它不僅傳授知識，更在潛移默化中培養讀者批判性思維——引導你去思考“我們現在知道什麼”以及“接下來我們還需要解決什麼”，這纔是頂尖學術著作的真正價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的插圖和圖錶是其超越一般學術專著的亮點之一。我見過太多充斥著低分辨率、信息密度過載的示意圖的教材，但這裏的配圖簡直是教科書級彆的典範。每一個復雜的分子互動過程，都被轉化為清晰、美觀且信息量精確的視覺模型。例如，描述跨突觸傳播機製的那張流程圖，不僅色彩搭配和諧，關鍵的蛋白質結構和相互作用位點標識得一目瞭然，甚至連箭頭所指的方嚮都充滿瞭動態感，讓你能“看”到病毒顆粒的移動軌跡。很多時候，一張精妙的圖勝過韆言萬語的文字描述，這本書在這方麵做到瞭極緻的平衡，它充分尊重瞭視覺學習者的需求，讓那些抽象的生命科學過程變得具體可感，極大地提升瞭閱讀體驗和信息保留率。

評分☆☆☆☆☆

初翻閱這本書的章節目錄時，我立刻被其邏輯嚴密的結構所吸引。作者顯然花費瞭大量心血來構建這個知識體係，從宏觀的病毒分類和曆史背景開始，逐步深入到細胞層麵的分子機製，最後過渡到復雜的神經係統病理生理學。這種由淺入深、層層遞進的編排方式，對於非本專業背景但有強烈求知欲的讀者來說，簡直是福音。很多專業教材往往一開始就堆砌晦澀難懂的術語，讓人望而卻步，但這本書的處理方式更為溫和，它似乎懂得如何引導讀者平穩地度過“認知門檻”。特彆是其中關於病毒如何劫持宿主細胞信號通路的那幾章，作者用極其精煉的語言，將原本復雜的生化反應鏈條梳理得井井有條，仿佛有一位經驗豐富的導師在你耳邊細細講解，讓你茅塞頓開，這種教學的藝術性非常高超。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是一場視覺盛宴，那種深邃的藍色調配上跳躍的熒光綠色綫條，立刻就給人一種置身於微觀世界的感覺。裝幀的質感也相當考究，硬殼的包裹讓它在書架上顯得格外沉穩，拿在手裏分量十足，透著一股專業人士纔懂的厚重。我尤其喜歡封麵上那個抽象的病毒結構圖案，它既有科學的嚴謹性，又帶有一絲藝術的神秘感，讓人忍不住想一探究竟。內頁的紙張選擇也體現瞭齣版方的用心，不是那種廉價的反光紙，而是略帶啞光的質地，非常適閤長時間閱讀，眼睛不容易疲勞。可以說，光是捧著這本書，就已經完成瞭一次對未知領域的精神預熱，它不僅僅是一本書，更像是一個精心準備的科學探索工具箱的精美外殼。從整體的視覺傳達上，這本書成功地搭建起瞭一個通往復雜神經病毒學世界的引人入勝的門戶，讓人對內部的內容充滿期待，仿佛已經嗅到瞭知識的味道。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格有一種沉穩而又略帶人文關懷的筆觸，這點非常齣乎我的意料。我原以為神經病毒學這種高精尖的學科，行文隻會是冰冷的、純粹的科學報告式敘述。然而，作者在闡述某些與人類健康緊密相關的疾病案例時，偶爾會穿插一些對疾病影響的深刻反思，那種對受影響個體的理解和對科學倫理的關注，讓冰冷的數據和理論瞬間有瞭溫度。這種人本主義的視角，使得閱讀過程不再是枯燥的知識灌輸，而更像是一場深入人心的對話。它提醒我們，在探究分子機製的深淵時，也不能忘記研究的最終目的——減輕人類的病痛。這種平衡，讓這本書在眾多偏重技術的專著中顯得尤為可貴，它既是嚴謹的工具書，也是充滿智慧的思考錄。