多航行体协同控制中的分布式一致性 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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WeiRen 著

图书标签:

• 多航行体系统
• 协同控制
• 分布式一致性
• 一致性算法
• 编队控制
• 机器人协同
• 控制理论
• 分布式系统
• 航迹规划
• 优化算法

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121224355

商品编码：1214112432

出版时间：2014-03-01

基本信息

商品名称：	纺织服装企业物流管理纺织服装经济与管理系列高等教材
作者：	杨卫丰//王亚超	开本：	16开
原价：	36	页数：	228
现价：	30.24	出版时间	2009-02-01
ISBN号：	9787506453738	印刷时间：	2009-02-01
出版社：	中国纺织	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

内容提要 本书结合纺织服装业物流管理的特点，在广泛参考国内外学者相关研 究成果及企业实践经验的基础上，结合作者多年的教学与实践，系统介绍 了现代物流管理的基本理论和方法。结构上力求系统性、实用性和先进性 相结合，全面反映现代物流管理的最新进展并符合未来发展趋势；撰写方 式上力求新颖，强调案例分析。 本书适用于纺织服装业经济、管理类本科各专业的学生及相应层次各 类学员，也可作为相关专业研究生的参考教材。 作者简介 目录 第一章 物流及物流系统 第一节 物流的概念 第二节 物流观念 第三节 物流系统 思考题 第二章 企业物流管理 第一节 企业物流管理概述 第二节 企业物流管理组织 第三节 纺织服装企业物流管理概述 思考题 第三章 供应物流与原材料采购 第一节 供应物流的概念与内容 第二节 供应物流的合理化与发展趋势 第三节 原材料采购 思考题 第四章 物料仓储管理 第一节 物料库存控制 第二节 物料仓库管理 思考题 第五章 生产物流概述 第一节 生产物流的概念 第二节 纺织服装业生产物流 第三节 企业生产物流系统分析整合策略 思考题 第六章 生产物流系统规划与设计 第一节 生产物流规划与设计的基本概念 第二节 生产物流的设计方法 第三节 系统布置设计在纺织企业的应用 第四节 生产物汉系统仿真概述 第五节 服装生产物流系统仿真设计 思考题 第七章 生产物流的计划与控制 第一节 生产物流的计划与控制 …… 第八章 销售物流概述 第九章 产品配送与物流运输 第十章 快速反应系统 第十一章 企业物流信息化 案例 参考文献 精彩导读

深度学习在自然语言处理中的前沿进展与应用 本书简介 本书深入探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新突破、关键理论基础以及广泛的实际应用。随着计算能力的飞速提升和海量文本数据的积累，以神经网络为核心的深度学习模型已彻底革新了我们处理、理解和生成人类语言的方式。本书旨在为研究生、资深研究人员以及希望在NLP领域进行深入技术实践的工程师提供一份全面、详实的参考指南。 第一部分：深度学习与NLP的基础范式 本部分首先回顾了深度学习在NLP领域演进的几个关键阶段，从早期的基于词向量（Word Embeddings）的统计模型，过渡到复杂的序列建模网络。 词嵌入的进化与超越： 详细分析了Word2Vec、GloVe等经典词嵌入方法的原理，并重点阐述了上下文相关的嵌入技术，如ELMo和BERT的早期变体。重点讨论了如何通过高维向量空间来捕捉词汇的语义和句法关系，以及这些表示在下游任务中的基础作用。 循环与卷积网络在序列处理中的应用： 回顾了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长期依赖问题上的经典贡献。同时，探讨了卷积神经网络（CNN）如何在特定任务中（如文本分类）有效捕捉局部特征，并讨论了如何结合池化操作来提升特征的鲁棒性。 注意力机制的兴起： 详细剖析了注意力机制（Attention Mechanism）如何解决传统序列到序列（Seq2Seq）模型中信息瓶颈的问题。通过讲解加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention），阐明了模型如何动态地聚焦于输入序列中最相关的部分，极大地提升了机器翻译和摘要生成的质量。 第二部分：Transformer架构及其深远影响 本书的核心章节聚焦于Transformer架构，这是当代NLP范式的基石。 自注意力（Self-Attention）的机制剖析： 深入解析了Scaled Dot-Product Attention的数学原理，解释了Query、Key、Value矩阵的构建过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行地捕捉不同子空间中的信息关联。本书提供了详尽的矩阵运算流程图，以帮助读者透彻理解其高效并行化的优势。 Transformer模型的结构与优化： 细致讲解了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，包括层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在模型稳定训练中的关键作用。同时，讨论了位置编码（Positional Encoding）的设计哲学及其在引入序列顺序信息方面的不同策略。 预训练模型的两大流派： 重点区分并分析了基于BERT（Encoder-only）和基于GPT（Decoder-only）的预训练策略。详细介绍了掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）等预训练任务的设计目标。对于GPT系列，则聚焦于自回归（Autoregressive）的生成范式及其在开放域对话和内容创作中的潜力。 第三部分：大规模语言模型（LLMs）的工程与微调 本部分转向当前最热门的LLM研究方向，关注如何有效地利用和部署这些庞大模型。 高效微调技术（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）： 鉴于全量微调（Full Fine-tuning）的巨大成本，本书系统地介绍了LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Prompt Tuning等参数高效微调方法。通过具体的代码示例，展示了如何仅训练极少数新增参数，便能使预训练模型适应特定下游任务，同时大幅降低计算资源需求。 指令跟随与对齐（Instruction Tuning and Alignment）： 阐述了如何通过指令数据集（Instruction Datasets）来引导LLMs更好地理解和执行人类指令。重点讨论了基于人类反馈的强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）算法的应用，以确保模型输出的安全性、有用性和忠实性。 推理加速与量化： 探讨了部署LLMs时面临的延迟和内存瓶颈。详细介绍了模型量化技术（如INT8、FP8）的原理和对模型性能的影响。此外，还涵盖了KV缓存（Key-Value Caching）优化、束搜索（Beam Search）策略以及更先进的采样方法（如Top-k, Nucleus Sampling）在提高生成效率和多样性方面的应用。 第四部分：前沿应用与跨模态融合 本书的最后部分将视角拓展到NLP与其他领域的交叉点，展示深度学习在复杂任务中的集成能力。 知识增强的生成模型： 研究了如何将外部知识库（如知识图谱或结构化数据）有效地融入到生成式模型的解码过程中。讨论了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，阐明了检索模块如何为模型提供事实性支持，从而减少“幻觉”现象。 多模态学习的交汇点： 重点分析了视觉语言模型（VLM）的发展，特别是CLIP和其后续工作。探讨了如何通过对比学习（Contrastive Learning）在文本和图像空间中构建统一的表征，并应用于图像字幕生成、视觉问答（VQA）和跨模态检索等任务。 复杂推理与规划： 探讨了如何利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术，引导LLMs进行逐步、逻辑化的推理过程，尤其在数学问题解决和复杂逻辑推理任务中的表现。 结论与展望： 总结了当前深度学习在NLP领域取得的成就，并指出了未来研究的潜在方向，包括更少样本的学习、对因果关系的理解，以及构建真正可信赖的人工智能系统。 本书结构严谨，理论与实践并重，旨在为读者提供一个坚实的知识框架，以应对NLP领域日新月异的挑战。

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“多航行体协同控制中的分布式一致性”，这个书名本身就透露出一种深邃而前沿的学术气息。我脑海里立即勾勒出许多激动人心的画面：想象一群拥有独立思考能力的飞行器，在没有一个总指挥官的命令下，却能如同一个有机整体般协调行动，完成一项复杂的空中任务。这里的“分布式一致性”听起来就像是一种“无为而治”的哲学在技术上的体现——个体虽然分散，信息也可能是不完整的，但通过巧妙的设计，它们最终能够朝着共同的目标高效、稳定地迈进。我非常想知道，这本书会如何深入剖析实现这种“分布式一致性”的底层逻辑。它是否会涉及一些图论的原理，用来描述航行体之间的通信网络？是否会探讨一些算法，让每个航行体都能在接收到有限的信息后，做出既能保证自身安全，又能促进整体协作的决策？我猜测书中肯定会充满大量的数学公式和算法描述，用以严谨地证明这些协同机制的有效性。我特别好奇，作者是如何处理实际工程中可能遇到的各种挑战，比如通信延迟、传感器噪声、甚至部分航行体的失效等，这些因素会不会对“分布式一致性”的达成构成威胁，而书中又会提供怎样的解决方案？

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就非常高大上，一看就不是那种轻松读物。我猜它讲的应该是好几个“航行体”，可能是船、飞机、无人机什么的，大家要一起行动，而且还要“协同控制”，这意味着它们之间不是独立的，而是互相配合、有组织地进行某项任务。再说到“分布式一致性”，这部分就更有意思了。一般来说，一个系统要达到“一致性”，比如大家意见统一、行动一致，往往需要一个中心来指挥。但“分布式”就暗示着没有一个绝对的领导者，每个航行体可能都有自己的信息和计算能力，通过彼此之间实时的信息交换和互动，最终达成一个共同的目标。这就像一群蚂蚁搬家，没有一只蚂蚁知道全局最优的搬运路线，但它们通过触角传递信息，就能高效地把食物运回巢穴。我很好奇这本书会如何阐述这种去中心化的协调机制，它可能涉及非常复杂的算法和数学模型，用来保证即使在信息不完全、通信可能延迟甚至中断的情况下，这些多航行体依然能够保持高度的同步和协调。读起来可能需要一点数学和控制理论的基础，但我相信它会为理解未来智能系统，比如无人驾驶车队、集群无人机侦察等提供一个非常扎实的理论框架。我特别想知道书中会不会探讨这种分布式一致性在实际应用中的挑战，比如如何应对突发情况、如何处理个体故障，以及如何权衡效率与鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“多航行体协同控制中的分布式一致性”非常引人注目，它直接点出了当前人工智能和控制领域的一个重要研究方向。我猜这本书主要探讨的是如何在多个具备一定自主能力的“航行体”之间实现有效的协作，并且这种协作并非依赖于一个中心化的指挥系统，而是通过各航行体之间的信息交互和独立计算，最终达成一个全局的“一致性”目标。这让我联想到很多现实世界的应用场景，比如无人驾驶车队如何在复杂的交通环境中保持队形、避免碰撞，或者无人机集群如何协同完成大范围的测绘任务。我尤其好奇“分布式一致性”这一核心概念在书中的具体体现。它是否意味着每个航行体都能在局部信息的基础上，通过迭代或博弈的方式，逐渐收敛到全局最优的策略？书中是否会介绍一些经典的分布式一致性算法，例如基于邻居信息交换的算法，或者如何处理通信拓扑的变化对系统性能的影响？我期待书中能够提供严谨的理论推导，并且通过具体的实例分析，展示这些理论在解决实际问题中的有效性。对于我这样希望深入理解智能系统协同机制的读者来说，这本书无疑是提供了一个极佳的学习平台。

评分☆☆☆☆☆

“多航行体协同控制中的分布式一致性”，光是这几个词就勾起了我极大的求知欲。我一直对人工智能和自动化控制领域非常感兴趣，而“分布式一致性”这个概念，听起来就充满了智慧和挑战。我猜测这本书会深入探讨如何让多个独立的智能体（这里的“航行体”可以泛指各种具备自主能力的实体，不局限于传统意义上的交通工具）在没有一个中央指挥的情况下，通过局部的通信和信息交换，达成全局的协同目标。这就像一群聪明的“个体”在没有老板监督的情况下，也能高效地完成一个复杂的集体项目。我非常期待书中能详细解释实现这种“一致性”的具体方法和算法。比如，当一个航行体接收到其他航行体的信息时，它如何根据这些信息调整自己的行为，以确保整体的协调性？又或者，当网络通信不稳定，信息传递出现延迟甚至丢失时，系统如何依然能够保持鲁棒性，不至于崩溃？我猜想书中会涉及非常多的数学模型和仿真分析，比如如何设计分布式算法来保证收敛性，如何处理噪声和不确定性。如果书中还能结合一些实际的案例，比如无人机编队执行任务、水下机器人协同探测等，那将非常有说服力，让我更直观地理解这些抽象理论的价值。

评分☆☆☆☆☆

光看书名“多航行体协同控制中的分布式一致性”，我就觉得这绝对是为那些对前沿科技和复杂系统工程充满好奇的读者准备的。我脑海里立即浮现出各种场景：舰队在茫茫大海上的精准编队航行，无人机群在高空中执行协同侦察或投递任务，甚至未来星际探测器在遥远星系的联合探索。这本书很可能深入探讨了实现这种协同的关键技术——“分布式一致性”。我理解这大概是指，无论有多少个航行体，它们都能够独立地感知环境、做出决策，并通过相互通信，最终朝着一个共同的目标前进，并且在过程中保持一种“同步”的状态。这种“同步”不像我们平时理解的大家整齐划一地按照一个指令行动，而更像是一种动态的、自适应的协调，即使信息传递有延迟，甚至某个节点出现故障，整个系统仍能保持稳定运行。想象一下，在复杂的战场环境或者恶劣的自然条件下，如果有一个集中的控制中心，一旦它被摧毁，整个系统就会瘫痪。而分布式一致性则提供了一种更具韧性的解决方案。我推测书中会包含大量的数学理论，比如图论、博弈论、最优化理论等，用来解释如何设计算法来保证这种一致性。另外，如何处理不同航行体之间的异构性，比如它们的传感器能力、执行能力可能不同，也是一个很有挑战性的问题，这本书会不会涉及这些方面的讨论呢？