多航行體協同控製中的分布式一緻性 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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WeiRen 著

圖書標籤:

• 多航行體係統
• 協同控製
• 分布式一緻性
• 一緻性算法
• 編隊控製
• 機器人協同
• 控製理論
• 分布式係統
• 航跡規劃
• 優化算法

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121224355

商品編碼：1214112432

齣版時間：2014-03-01

基本信息

商品名稱：	紡織服裝企業物流管理紡織服裝經濟與管理係列高等教材
作者：	楊衛豐//王亞超	開本：	16開
原價：	36	頁數：	228
現價：	30.24	齣版時間	2009-02-01
ISBN號：	9787506453738	印刷時間：	2009-02-01
齣版社：	中國紡織	版次：	1
商品類型：	圖書	印次：	1

內容提要 本書結閤紡織服裝業物流管理的特點，在廣泛參考國內外學者相關研 究成果及企業實踐經驗的基礎上，結閤作者多年的教學與實踐，係統介紹 瞭現代物流管理的基本理論和方法。結構上力求係統性、實用性和先進性 相結閤，全麵反映現代物流管理的最新進展並符閤未來發展趨勢；撰寫方 式上力求新穎，強調案例分析。 本書適用於紡織服裝業經濟、管理類本科各專業的學生及相應層次各 類學員，也可作為相關專業研究生的參考教材。 作者簡介 目錄 第一章 物流及物流係統 第一節 物流的概念 第二節 物流觀念 第三節 物流係統 思考題 第二章 企業物流管理 第一節 企業物流管理概述 第二節 企業物流管理組織 第三節 紡織服裝企業物流管理概述 思考題 第三章 供應物流與原材料采購 第一節 供應物流的概念與內容 第二節 供應物流的閤理化與發展趨勢 第三節 原材料采購 思考題 第四章 物料倉儲管理 第一節 物料庫存控製 第二節 物料倉庫管理 思考題 第五章 生産物流概述 第一節 生産物流的概念 第二節 紡織服裝業生産物流 第三節 企業生産物流係統分析整閤策略 思考題 第六章 生産物流係統規劃與設計 第一節 生産物流規劃與設計的基本概念 第二節 生産物流的設計方法 第三節 係統布置設計在紡織企業的應用 第四節 生産物漢係統仿真概述 第五節 服裝生産物流係統仿真設計 思考題 第七章 生産物流的計劃與控製 第一節 生産物流的計劃與控製 …… 第八章 銷售物流概述 第九章 産品配送與物流運輸 第十章 快速反應係統 第十一章 企業物流信息化 案例 參考文獻 精彩導讀

深度學習在自然語言處理中的前沿進展與應用 本書簡介 本書深入探討瞭深度學習技術在自然語言處理（NLP）領域的最新突破、關鍵理論基礎以及廣泛的實際應用。隨著計算能力的飛速提升和海量文本數據的積纍，以神經網絡為核心的深度學習模型已徹底革新瞭我們處理、理解和生成人類語言的方式。本書旨在為研究生、資深研究人員以及希望在NLP領域進行深入技術實踐的工程師提供一份全麵、詳實的參考指南。 第一部分：深度學習與NLP的基礎範式 本部分首先迴顧瞭深度學習在NLP領域演進的幾個關鍵階段，從早期的基於詞嚮量（Word Embeddings）的統計模型，過渡到復雜的序列建模網絡。 詞嵌入的進化與超越： 詳細分析瞭Word2Vec、GloVe等經典詞嵌入方法的原理，並重點闡述瞭上下文相關的嵌入技術，如ELMo和BERT的早期變體。重點討論瞭如何通過高維嚮量空間來捕捉詞匯的語義和句法關係，以及這些錶示在下遊任務中的基礎作用。 循環與捲積網絡在序列處理中的應用： 迴顧瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理長期依賴問題上的經典貢獻。同時，探討瞭捲積神經網絡（CNN）如何在特定任務中（如文本分類）有效捕捉局部特徵，並討論瞭如何結閤池化操作來提升特徵的魯棒性。 注意力機製的興起： 詳細剖析瞭注意力機製（Attention Mechanism）如何解決傳統序列到序列（Seq2Seq）模型中信息瓶頸的問題。通過講解加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention），闡明瞭模型如何動態地聚焦於輸入序列中最相關的部分，極大地提升瞭機器翻譯和摘要生成的質量。 第二部分：Transformer架構及其深遠影響 本書的核心章節聚焦於Transformer架構，這是當代NLP範式的基石。 自注意力（Self-Attention）的機製剖析： 深入解析瞭Scaled Dot-Product Attention的數學原理，解釋瞭Query、Key、Value矩陣的構建過程，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何並行地捕捉不同子空間中的信息關聯。本書提供瞭詳盡的矩陣運算流程圖，以幫助讀者透徹理解其高效並行化的優勢。 Transformer模型的結構與優化： 細緻講解瞭編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的堆疊結構，包括層歸一化（Layer Normalization）和殘差連接（Residual Connections）在模型穩定訓練中的關鍵作用。同時，討論瞭位置編碼（Positional Encoding）的設計哲學及其在引入序列順序信息方麵的不同策略。 預訓練模型的兩大流派： 重點區分並分析瞭基於BERT（Encoder-only）和基於GPT（Decoder-only）的預訓練策略。詳細介紹瞭掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）等預訓練任務的設計目標。對於GPT係列，則聚焦於自迴歸（Autoregressive）的生成範式及其在開放域對話和內容創作中的潛力。 第三部分：大規模語言模型（LLMs）的工程與微調 本部分轉嚮當前最熱門的LLM研究方嚮，關注如何有效地利用和部署這些龐大模型。 高效微調技術（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）： 鑒於全量微調（Full Fine-tuning）的巨大成本，本書係統地介紹瞭LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Prompt Tuning等參數高效微調方法。通過具體的代碼示例，展示瞭如何僅訓練極少數新增參數，便能使預訓練模型適應特定下遊任務，同時大幅降低計算資源需求。 指令跟隨與對齊（Instruction Tuning and Alignment）： 闡述瞭如何通過指令數據集（Instruction Datasets）來引導LLMs更好地理解和執行人類指令。重點討論瞭基於人類反饋的強化學習（RLHF）的完整流程，包括奬勵模型的訓練、PPO（Proximal Policy Optimization）算法的應用，以確保模型輸齣的安全性、有用性和忠實性。 推理加速與量化： 探討瞭部署LLMs時麵臨的延遲和內存瓶頸。詳細介紹瞭模型量化技術（如INT8、FP8）的原理和對模型性能的影響。此外，還涵蓋瞭KV緩存（Key-Value Caching）優化、束搜索（Beam Search）策略以及更先進的采樣方法（如Top-k, Nucleus Sampling）在提高生成效率和多樣性方麵的應用。 第四部分：前沿應用與跨模態融閤 本書的最後部分將視角拓展到NLP與其他領域的交叉點，展示深度學習在復雜任務中的集成能力。 知識增強的生成模型： 研究瞭如何將外部知識庫（如知識圖譜或結構化數據）有效地融入到生成式模型的解碼過程中。討論瞭檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構，闡明瞭檢索模塊如何為模型提供事實性支持，從而減少“幻覺”現象。 多模態學習的交匯點： 重點分析瞭視覺語言模型（VLM）的發展，特彆是CLIP和其後續工作。探討瞭如何通過對比學習（Contrastive Learning）在文本和圖像空間中構建統一的錶徵，並應用於圖像字幕生成、視覺問答（VQA）和跨模態檢索等任務。 復雜推理與規劃： 探討瞭如何利用思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）提示技術，引導LLMs進行逐步、邏輯化的推理過程，尤其在數學問題解決和復雜邏輯推理任務中的錶現。 結論與展望： 總結瞭當前深度學習在NLP領域取得的成就，並指齣瞭未來研究的潛在方嚮，包括更少樣本的學習、對因果關係的理解，以及構建真正可信賴的人工智能係統。 本書結構嚴謹，理論與實踐並重，旨在為讀者提供一個堅實的知識框架，以應對NLP領域日新月異的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

“多航行體協同控製中的分布式一緻性”，光是這幾個詞就勾起瞭我極大的求知欲。我一直對人工智能和自動化控製領域非常感興趣，而“分布式一緻性”這個概念，聽起來就充滿瞭智慧和挑戰。我猜測這本書會深入探討如何讓多個獨立的智能體（這裏的“航行體”可以泛指各種具備自主能力的實體，不局限於傳統意義上的交通工具）在沒有一個中央指揮的情況下，通過局部的通信和信息交換，達成全局的協同目標。這就像一群聰明的“個體”在沒有老闆監督的情況下，也能高效地完成一個復雜的集體項目。我非常期待書中能詳細解釋實現這種“一緻性”的具體方法和算法。比如，當一個航行體接收到其他航行體的信息時，它如何根據這些信息調整自己的行為，以確保整體的協調性？又或者，當網絡通信不穩定，信息傳遞齣現延遲甚至丟失時，係統如何依然能夠保持魯棒性，不至於崩潰？我猜想書中會涉及非常多的數學模型和仿真分析，比如如何設計分布式算法來保證收斂性，如何處理噪聲和不確定性。如果書中還能結閤一些實際的案例，比如無人機編隊執行任務、水下機器人協同探測等，那將非常有說服力，讓我更直觀地理解這些抽象理論的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“多航行體協同控製中的分布式一緻性”非常引人注目，它直接點齣瞭當前人工智能和控製領域的一個重要研究方嚮。我猜這本書主要探討的是如何在多個具備一定自主能力的“航行體”之間實現有效的協作，並且這種協作並非依賴於一個中心化的指揮係統，而是通過各航行體之間的信息交互和獨立計算，最終達成一個全局的“一緻性”目標。這讓我聯想到很多現實世界的應用場景，比如無人駕駛車隊如何在復雜的交通環境中保持隊形、避免碰撞，或者無人機集群如何協同完成大範圍的測繪任務。我尤其好奇“分布式一緻性”這一核心概念在書中的具體體現。它是否意味著每個航行體都能在局部信息的基礎上，通過迭代或博弈的方式，逐漸收斂到全局最優的策略？書中是否會介紹一些經典的分布式一緻性算法，例如基於鄰居信息交換的算法，或者如何處理通信拓撲的變化對係統性能的影響？我期待書中能夠提供嚴謹的理論推導，並且通過具體的實例分析，展示這些理論在解決實際問題中的有效性。對於我這樣希望深入理解智能係統協同機製的讀者來說，這本書無疑是提供瞭一個極佳的學習平颱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就非常高大上，一看就不是那種輕鬆讀物。我猜它講的應該是好幾個“航行體”，可能是船、飛機、無人機什麼的，大傢要一起行動，而且還要“協同控製”，這意味著它們之間不是獨立的，而是互相配閤、有組織地進行某項任務。再說到“分布式一緻性”，這部分就更有意思瞭。一般來說，一個係統要達到“一緻性”，比如大傢意見統一、行動一緻，往往需要一個中心來指揮。但“分布式”就暗示著沒有一個絕對的領導者，每個航行體可能都有自己的信息和計算能力，通過彼此之間實時的信息交換和互動，最終達成一個共同的目標。這就像一群螞蟻搬傢，沒有一隻螞蟻知道全局最優的搬運路綫，但它們通過觸角傳遞信息，就能高效地把食物運迴巢穴。我很好奇這本書會如何闡述這種去中心化的協調機製，它可能涉及非常復雜的算法和數學模型，用來保證即使在信息不完全、通信可能延遲甚至中斷的情況下，這些多航行體依然能夠保持高度的同步和協調。讀起來可能需要一點數學和控製理論的基礎，但我相信它會為理解未來智能係統，比如無人駕駛車隊、集群無人機偵察等提供一個非常紮實的理論框架。我特彆想知道書中會不會探討這種分布式一緻性在實際應用中的挑戰，比如如何應對突發情況、如何處理個體故障，以及如何權衡效率與魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

“多航行體協同控製中的分布式一緻性”，這個書名本身就透露齣一種深邃而前沿的學術氣息。我腦海裏立即勾勒齣許多激動人心的畫麵：想象一群擁有獨立思考能力的飛行器，在沒有一個總指揮官的命令下，卻能如同一個有機整體般協調行動，完成一項復雜的空中任務。這裏的“分布式一緻性”聽起來就像是一種“無為而治”的哲學在技術上的體現——個體雖然分散，信息也可能是不完整的，但通過巧妙的設計，它們最終能夠朝著共同的目標高效、穩定地邁進。我非常想知道，這本書會如何深入剖析實現這種“分布式一緻性”的底層邏輯。它是否會涉及一些圖論的原理，用來描述航行體之間的通信網絡？是否會探討一些算法，讓每個航行體都能在接收到有限的信息後，做齣既能保證自身安全，又能促進整體協作的決策？我猜測書中肯定會充滿大量的數學公式和算法描述，用以嚴謹地證明這些協同機製的有效性。我特彆好奇，作者是如何處理實際工程中可能遇到的各種挑戰，比如通信延遲、傳感器噪聲、甚至部分航行體的失效等，這些因素會不會對“分布式一緻性”的達成構成威脅，而書中又會提供怎樣的解決方案？

評分☆☆☆☆☆

光看書名“多航行體協同控製中的分布式一緻性”，我就覺得這絕對是為那些對前沿科技和復雜係統工程充滿好奇的讀者準備的。我腦海裏立即浮現齣各種場景：艦隊在茫茫大海上的精準編隊航行，無人機群在高空中執行協同偵察或投遞任務，甚至未來星際探測器在遙遠星係的聯閤探索。這本書很可能深入探討瞭實現這種協同的關鍵技術——“分布式一緻性”。我理解這大概是指，無論有多少個航行體，它們都能夠獨立地感知環境、做齣決策，並通過相互通信，最終朝著一個共同的目標前進，並且在過程中保持一種“同步”的狀態。這種“同步”不像我們平時理解的大傢整齊劃一地按照一個指令行動，而更像是一種動態的、自適應的協調，即使信息傳遞有延遲，甚至某個節點齣現故障，整個係統仍能保持穩定運行。想象一下，在復雜的戰場環境或者惡劣的自然條件下，如果有一個集中的控製中心，一旦它被摧毀，整個係統就會癱瘓。而分布式一緻性則提供瞭一種更具韌性的解決方案。我推測書中會包含大量的數學理論，比如圖論、博弈論、最優化理論等，用來解釋如何設計算法來保證這種一緻性。另外，如何處理不同航行體之間的異構性，比如它們的傳感器能力、執行能力可能不同，也是一個很有挑戰性的問題，這本書會不會涉及這些方麵的討論呢？