[按需印刷] 污染土壤修复原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 土壤修复
• 污染土壤
• 环境工程
• 环境科学
• 按需印刷
• 修复技术
• 重金属污染
• 有机污染
• 土壤化学
• 生态修复

店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：7030125177

商品编码：10242029724

好的，这是一份关于一本假设的、不涉及“污染土壤修复原理与方法”的图书的详细简介。 --- 书名：[按需印刷] 深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 作者： 李明 | 王芳 出版社： 智源科技出版社 出版日期： 2024年5月 页数： 680页 ISBN： 978-7-5179-0882-1 --- 图书简介：深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 导言：迈向智能语言理解的新纪元 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）正处在一个由深度学习驱动的爆发性增长阶段。从早期的基于统计模型到如今基于大规模预训练模型的飞速发展，NLP技术的进步深刻地改变了人机交互的方式，并重塑了信息获取、分析与生成的范式。本书并非专注于传统的环境科学或化学工程领域，而是聚焦于当前人工智能领域最为炙手可热的方向之一：如何利用先进的深度学习架构和方法，实现对人类语言的深度理解、高效处理和创造性生成。 本书旨在为具有一定数学基础和编程经验的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一本全面且深入的技术指南。我们力求在理论阐述的严谨性与工程实践的可操作性之间取得平衡，全面覆盖从基础的词嵌入技术到最尖端的Transformer架构及其衍生模型的全貌。 第一部分：基础构建模块——深度学习与语言表示 本部分为读者打下坚实的理论基础，重点阐述支持现代NLP系统的核心技术。 第一章：NLP的演进与深度学习的驱动力 回顾NLP的历史脉络，从符号主义到联结主义的转变。详细介绍为什么深度学习（尤其是循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU）在处理序列数据方面超越了传统方法。重点分析梯度消失/爆炸问题及其在序列模型中的影响。 第二章：词嵌入的艺术与科学 深入探讨词向量（Word Embeddings）的构建原理。详述Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe的数学原理和实现细节。特别开辟章节讨论上下文相关的词嵌入（如ELMo），强调静态词向量的局限性，并为后续的预训练模型做铺垫。 第三章：基础神经网络架构复习 系统回顾卷积神经网络（CNN）在文本分类和特征提取中的应用，以及递归神经网络（RNN）系列模型（LSTM/GRU）在序列标注任务中的经典框架。本章强调如何将这些基础模块高效地应用于文本数据。 第二部分：Transformer革命——架构与预训练的崛起 本部分是全书的核心，全面解析自2017年以来彻底改变NLP领域的Transformer架构及其带来的预训练模型范式。 第四章：Transformer架构的精髓 细致解构“Attention Is All You Need”中提出的Transformer模型。深入分析自注意力机制（Self-Attention）的计算过程，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的设计哲学及其重要性。详细解释编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠的结构与功能差异。 第五章：预训练的范式转变：从BERT到RoBERTa 全面剖析以BERT为代表的双向编码器模型。详述掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务的训练目标。接着，探讨如何通过优化训练目标和数据策略（如RoBERTa的动态掩码和去NSP）来提升模型的性能和泛化能力。 第六章：生成式模型：GPT系列与自回归的威力 聚焦于以GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）为代表的单向解码器模型。深入分析其自回归生成机制，探讨其在文本续写、代码生成和复杂指令遵循方面的强大能力。讨论采样策略（如Top-K, Nucleus Sampling）对生成文本质量的影响。 第七章：统一模型与多任务学习 探讨如何设计能够同时处理多种NLP任务的统一模型结构。介绍T5（Text-to-Text Transfer Transformer）框架，展示如何将分类、问答、翻译等所有任务统一转化为文本到文本的转换问题，并讨论其在大规模多任务学习中的优势。 第三部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论与实践紧密结合，展示如何将先进模型应用于实际场景，并讨论当前研究的热点和挑战。 第八章：高级任务精讲：问答系统与信息抽取 详细讲解基于Transformer的模型在抽取式问答（Extractive QA）和生成式问答（Generative QA）中的 SOTA（State-of-the-Art）方法。同时，深入研究命名实体识别（NER）、关系抽取（Relation Extraction）等信息抽取任务，探讨如何结合领域知识进行微调。 第九章：机器翻译与跨语言NLP 系统梳理神经机器翻译（NMT）的演变。重点分析基于Transformer的Seq2Seq模型在翻译质量上的突破。介绍零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）跨语言迁移学习技术，例如多语言BERT（mBERT）的应用。 第十章：模型部署、效率优化与可解释性 从工程角度探讨大型语言模型（LLM）的实际部署挑战。内容包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，旨在提高推理速度和降低资源消耗。此外，本书还将介绍LIME和SHAP等技术在理解模型决策过程中的应用。 第十一章：LLM时代的伦理、偏见与未来趋势 探讨当前大规模语言模型中固有的偏见（Bias）问题及其社会影响。讨论如何通过数据清洗、对抗性训练和模型对齐（Alignment）来缓解这些问题。最后，展望AIGC（AI Generated Content）的未来方向，包括长文本连贯性、多模态融合以及基础模型（Foundation Models）的进一步发展。 总结与读者对象 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》不涉及任何关于环境科学、化学工程、污染控制、土壤修复理论或地球物理学等领域的内容。本书完全专注于计算机科学、人工智能和计算语言学的前沿技术栈。通过本书，读者将能够构建、训练和部署最先进的NLP系统，掌握将海量非结构化文本数据转化为结构化洞察力的核心能力。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目——《[按需印刷] 污染土壤修复原理与方法》——让我一开始就充满了好奇。我一直对环境保护和可持续发展领域抱有浓厚的兴趣，特别是对于那些能够切实解决实际问题的科学技术。土壤污染，尤其是重金属污染和有机污染物污染，一直是困扰许多地区发展的顽疾。我希望这本书能够深入浅出地解释这些复杂的污染问题是如何产生的，它们对生态环境和人类健康会造成哪些深远的影响，以及我们目前拥有的技术手段在原理层面上是如何运作的。比如，对于微生物修复，我希望了解不同种类的微生物在降解特定污染物时所扮演的角色，它们的作用机制是什么，以及如何优化微生物的活性来提高修复效率。同样，对于物理化学修复方法，例如固化稳定化，我想知道它究竟是如何将有害物质固定住，使其不再迁移，从而降低其毒性，同时这个过程的长期有效性如何保障。更进一步，书中是否会涉及到不同修复技术的优缺点对比，比如成本、效率、环境影响以及适用范围等，这些信息对于理解修复技术的实际应用至关重要。我期望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际案例的分析，让我们看到这些原理是如何在现实世界中被成功应用的，或者是在应用过程中遇到了哪些挑战，又是如何克服的。

评分☆☆☆☆☆

在购买这本书之前，我曾阅读过一些零散的关于土壤修复的文章和报告，但总感觉缺乏系统性。我希望《[按需印刷] 污染土壤修复原理与方法》这本书能够填补我知识上的空白，提供一个全面而深入的视角。我期待书中能够对土壤修复的整体流程进行详细的介绍，从最初的污染调查和风险评估，到修复方案的设计和选择，再到修复工程的实施和后期的监测与管理。我希望能了解不同修复技术在成本、周期、环境影响以及对土壤生态系统的长期影响等方面的权衡。比如，某些修复方法可能能快速解决污染问题，但代价是改变了土壤的理化性质，或者对土壤微生物群落造成不可逆的影响。书中是否会探讨如何最小化这些负面效应？此外，我非常关注书中是否会讨论土壤修复的监测与评估体系，如何科学地评价修复效果，确保土壤达到可接受的使用标准，以及如何进行长期的环境监测以防止污染的再次发生。我对书中可能包含的案例研究也充满了期待，特别是那些针对不同类型土壤污染（如采矿区、工业遗址、农业用地）的成功修复案例，它们能够提供宝贵的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

我一直对环境科学的交叉学科领域非常感兴趣，土壤修复无疑是其中一个非常重要的分支。我拿起《[按需印刷] 污染土壤修复原理与方法》这本书，主要是想深入了解修复技术的底层逻辑和科学依据。对于“原理”这两个字，我非常看重。我希望书中能够解释为什么某些修复方法有效，其化学、物理或生物过程是如何发生的，比如，利用某种微生物降解有机污染物时，其代谢途径是什么？利用某些化学药剂来固定重金属，其反应机理又是什么？我希望这些原理的阐述能够严谨而清晰，为我构建一个坚实的理论基础。同时，对于“方法”部分，我希望能看到对各种修复技术在实际应用中的细节描述。这包括不同方法的工艺流程、关键操作参数的控制、设备的选择和配置，以及在实施过程中可能遇到的工程难题和解决方案。如果书中能够提供一些量化的数据，比如不同修复方法的效率指标、成本估算，或者对修复效果的评估标准，那将极大地提升这本书的价值。我也会关注书中是否会探讨复合修复技术，即结合多种修复方法的策略，因为很多复杂的土壤污染问题可能需要综合治理。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之所以会被这本书吸引，很大程度上是因为我对“按需印刷”这个标签感到新奇。在这个信息爆炸的时代，很多内容更新迭代非常快，传统出版模式有时难以跟上。我很好奇，这种“按需印刷”的模式是否意味着这本书的内容会更加的时效性，或者说，它是否能提供一些最新研究成果的解读。对于土壤修复，这是一个不断发展和创新的领域，新的技术和理念层出不穷。我非常期待书中能够介绍一些当前比较前沿的修复技术，比如纳米材料在土壤修复中的应用，或者一些更具创新性的生物修复策略。此外，我希望书中能够详细阐述不同修复方法的经济可行性和可持续性。毕竟，再好的技术，如果成本过高，或者在修复完成后会产生新的环境问题，那么其推广应用都会受到很大限制。这本书是否会提供相关的经济效益分析，或者对不同技术的生命周期成本进行评估？我猜想，如果这本书能够结合实际工程案例，比如某个具体污染场地的修复过程，那将极具参考价值。了解修复方案的设计、实施过程中的技术难点以及最终的治理效果，将能让我更直观地感受到书中原理的实用性。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直关注着我们社区附近一个老工业区土壤修复的新闻，这让我深切地意识到土壤修复工作的重要性。因此，我对《[按需印刷] 污染土壤修复原理与方法》这本书寄予了厚望，希望它能提供关于土壤修复的系统性知识。我希望书中能够从最基础的污染类型入手，比如重金属、有机农药、石油类污染物等等，详细介绍这些污染物在土壤中的迁移、转化和累积的机制。只有理解了污染物本身的特性，才能更好地制定相应的修复策略。接着，我期待书中能对各种修复技术进行分类和阐述，例如，物理修复（如挖掘、填埋、固化）、化学修复（如氧化还原、淋洗）以及生物修复（如植物修复、微生物修复）。我尤其想了解这些技术在原理上的差异，它们分别适用于哪些类型的土壤污染，以及各自的优势和局限性。如果书中能包含一些图表和示意图来直观地解释修复过程，那就再好不过了。我对书中可能涉及的政策法规和标准规范也抱有期待，因为这些是指导土壤修复工程实践的重要依据。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本书了，不错

评分☆☆☆☆☆

只是本身并无好坏，全看个人怎么看待和吸取。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本书了，不错

评分☆☆☆☆☆

只是本身并无好坏，全看个人怎么看待和吸取。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本书了，不错

评分☆☆☆☆☆

只是本身并无好坏，全看个人怎么看待和吸取。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本书了，不错

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本书了，不错

评分☆☆☆☆☆

只是本身并无好坏，全看个人怎么看待和吸取。