地理國情監測理論與技術 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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史文中 等 著

圖書標籤:

• 地理國情監測
• 國土安全
• 地理信息係統
• 遙感技術
• 空間數據分析
• 監測技術
• 國傢安全
• 地理學
• 技術應用
• 情報學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030373977

版次：31

商品編碼：12318282

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

頁數：336

正文語種：中文

內容簡介

　　本書是根據作者在遙感與地理信息係統理論與方法的研究積纍和在地理國情監測領域的**研究成果所撰寫的，係統闡述地理國情監測的理論與技術。全書分為10章，分彆介紹地理國情監測的概念、基本內容，地理國情監測數據的獲取、處理、組織與管理，地理國情空間分析與數據挖掘，地理國情監測結果的質量控製、發布與可視化以及地理國情監測的標準體係和相關應用等內容。

好的，以下是一本與《地理國情監測理論與技術》無關，內容詳實的圖書簡介，旨在提供一個獨立且具體的內容概述： --- 《深度學習前沿：從理論基礎到醫療影像應用》 圖書簡介 本書深入探討瞭深度學習領域的前沿理論、核心算法以及它們在復雜應用場景中的實踐落地，尤其聚焦於當前極具挑戰性和前景的醫療影像分析領域。全書結構嚴謹，從基礎概念齣發，逐步攀升至最新的模型架構與應用範式，旨在為讀者構建一個全麵、深入且具有前瞻性的知識體係。 第一部分：深度學習的基石與演進 (Foundation and Evolution of Deep Learning) 本部分是全書的理論基石。我們首先係統迴顧瞭人工神經網絡（ANN）的誕生與發展脈絡，詳細闡述瞭從感知機到多層感知機（MLP）的演進過程，並剖析瞭反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學原理及其在現代網絡訓練中的優化策略。 隨後，本書將重點解析深度學習的核心驅動力——激活函數。我們不僅涵蓋瞭經典的 Sigmoid 和 Tanh 函數，更深入探討瞭 ReLU 及其變體（如 Leaky ReLU、PReLU、ELU），分析瞭它們如何有效緩解梯度消失問題，並討論瞭 Swish 等新型激活函數在深度網絡中的性能錶現。 在優化器方麵，我們超越瞭基礎的隨機梯度下降（SGD），詳細介紹瞭 Momentum、AdaGrad、RMSProp，並對自適應學習率方法的代錶——Adam（及其改進版如 NAdam、AMSGrad）進行瞭細緻的數學推導和收斂性分析。這一部分強調瞭理解優化器在高維空間中搜索最優解的動態過程，而非簡單地羅列公式。 此外，正則化技術是深度學習模型泛化能力的關鍵。本書全麵闡述瞭 L1/L2 正則化、Dropout 的機製及其在防止過擬閤中的作用，並介紹瞭批標準化（Batch Normalization, BN）和層標準化（Layer Normalization, LN）在穩定訓練過程和加速收斂中的關鍵作用，特彆是針對不同網絡結構（如 CNN 與 RNN）的選擇策略。 第二部分：核心模型架構的精深解析 (In-depth Analysis of Core Model Architectures) 本部分聚焦於構建現代深度學習係統的關鍵構件——三大核心網絡模型。 捲積神經網絡（CNN）： 我們將從二維捲積操作的幾何意義齣發，詳細解析 LeNet、AlexNet 的開創性貢獻。隨後，深入剖析 VGG、GoogLeNet（Inception 模塊的設計哲學）的結構創新。本書的重點在於對殘差網絡（ResNet）的殘差連接機製的透徹理解，以及如何通過深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）優化 MobileNet 傢族的網絡效率。我們還將探討空間金字塔池化（SPP）和空洞捲積（Atrous Convolution）在捕獲多尺度信息中的技術細節。 循環神經網絡（RNN）與序列模型： 針對處理時序數據的需求，本書係統梳理瞭標準 RNN 的局限性。核心內容集中在長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構與門控機製（輸入門、遺忘門、輸齣門），解釋瞭它們如何精確控製信息的流動和記憶的更新。更進一步，本書介紹瞭 Bi-RNN、Stack-RNN 等變體，並為引入注意力機製奠定基礎。 Transformer 架構的革命： 這是本書的前沿核心之一。我們詳盡解析瞭 Vaswani 等人提齣的原始 Transformer 結構，重點剖析瞭自注意力機製（Self-Attention）的計算過程，特彆是多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現對輸入序列不同錶示子空間的並行關注。本書將對比分析 Encoder-Decoder 結構，並探討 BERT、GPT 等基於 Transformer 的預訓練模型在下遊任務中的微調（Fine-tuning）範式，強調其在處理長距離依賴方麵的優越性。 第三部分：前沿模型與自監督學習 (Cutting-Edge Models and Self-Supervised Learning) 在模型結構趨於成熟的背景下，如何高效地利用海量未標注數據成為研究熱點。本部分專注於介紹最新的模型範式和學習策略。 生成對抗網絡（GANs）： 我們深入探討瞭 GANs 的博弈論基礎，解析瞭判彆器（Discriminator）和生成器（Generator）之間的納什均衡點搜索過程。重點分析瞭 DCGAN、WGAN（Wasserstein Distance 的引入）、StyleGAN（對生成過程的解耦控製）的結構和訓練技巧。本書將特彆關注 GANs 在高分辨率圖像閤成中的挑戰與解決方案。 自監督學習（SSL）： 鑒於大規模標注的成本，SSL 被視為下一代深度學習的關鍵。本書詳細介紹瞭基於對比學習（Contrastive Learning）的方法，如 SimCLR 和 MoCo。我們剖析瞭如何構建正負樣本對，如何設計有效的對比損失函數（如 InfoNCE），以及動量編碼器在維持一緻性中的作用。此外，我們也探討瞭基於生成任務（如 Masked Autoencoders, MAE）的自監督方法在視覺領域的潛力。 第四部分：醫療影像的深度學習實踐 (Deep Learning in Medical Image Analysis) 本書的實戰應用部分，將深度學習的理論知識與醫療影像這一高精度要求的領域相結閤。 醫學圖像處理的特殊性： 首先，本書分析瞭醫療數據（如 CT、MRI、病理切片）的特點，包括高維度、異構性、標注稀疏性以及倫理閤規性要求，這與通用圖像數據存在本質區彆。 核心應用案例： 1. 醫學圖像分割： 重點介紹 U-Net 及其變體（如 3D U-Net, V-Net）在器官、病竈精確分割中的應用。我們將解析其編碼器-解碼器結構以及跳躍連接（Skip Connection）如何融閤高層語義信息和底層空間細節。 2. 疾病分類與診斷： 探討如何利用遷移學習（Transfer Learning）結閤預訓練模型，解決醫學圖像標注數據量不足的問題。案例將涵蓋基於病理圖像的腫瘤良惡性分類，以及基於 X 射綫圖像的肺炎檢測係統。 3. 三維重建與配準： 介紹如何運用深度學習方法實現多模態醫學圖像的精確對齊（配準），以及在 CT/MRI 數據集上進行三維體渲染和結構重建的技術流程。 模型的可解釋性（XAI）在醫療中的地位： 鑒於醫療決策的嚴重性，本書將專門闢章討論可解釋性技術，如 Grad-CAM、SHAP 值在醫療診斷模型中的應用，確保模型決策過程的透明度和臨床可信度。 結論與展望 本書最後總結瞭當前深度學習在處理復雜、高風險任務時麵臨的局限性，並展望瞭神經符號學習、因果推斷等新興領域對未來醫療AI的潛在影響，引導讀者站在現有知識的製高點上，思考下一階段的研究方嚮。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種踏實而專業的感覺，深藍色的背景搭配燙金的字體，顯得既有曆史厚重感又不失現代科技感。當翻開書頁，我首先被其嚴謹的排版所吸引，每一頁都信息量十足，但又安排得井井有條。雖然我不是地理學領域的專傢，但僅憑目錄和章節標題，就能感受到這本書涵蓋瞭多麼廣泛的議題。從宏觀的國情監測體係的構建，到微觀的具體技術應用，似乎都得到瞭詳盡的闡述。我尤其對其中提到的“時空信息融閤”和“多源數據集成”等概念産生瞭濃厚的興趣，它們聽起來像是解決地理信息難題的關鍵鑰匙。這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是其背後蘊含的“技術”二字，讓我期待能夠從中一窺當今地理信息技術發展的最前沿，瞭解如何將抽象的理論轉化為實際的應用，為國傢地理國情的精準把握提供堅實的技術支撐。我設想，這本書的讀者群應該相當廣泛，從學術研究者到實際從業者，都能夠從中找到自己所需的養分。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對自然科學有著濃厚興趣的普通讀者來說，《地理國情監測理論與技術》這本書提供瞭一個絕佳的視角來理解我們腳下的這片土地。它讓我認識到，“地理國情”並非僅僅是地圖上的綫條和顔色，而是一個復雜而動態的係統，包含瞭豐富的地貌、水文、植被、土壤，乃至人文社會經濟的方方麵麵。書中的“理論”部分，雖然有些概念需要反復咀嚼，但它構建瞭一個清晰的框架，讓我理解瞭監測地理國情的目的、原則和重要性。而“技術”部分，則像是打開瞭一個神奇的工具箱，讓我瞭解瞭現代科技是如何幫助我們“看見”並“測量”這些地理信息的。特彆是關於數據采集、處理和分析的流程，讓我體會到瞭科學研究的嚴謹和係統的力量。這本書讓我開始思考，我們日常生活中所接觸的許多信息，背後可能都隱藏著這樣一套復雜的監測體係。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何科學地認識和管理我們的國土資源抱有疑問，直到我接觸到《地理國情監測理論與技術》。這本書的內容讓我對“監測”這個詞有瞭更深層次的理解。它不僅僅是簡單的觀察，而是包含瞭科學的理論指導和先進的技術支撐。書中對“地理國情”的界定，讓我意識到這是一個多維度、多層麵的概念，需要從不同的角度去解讀和分析。例如，書中可能討論到如何通過遙感技術監測土地利用的變化，如何通過GIS技術分析區域的經濟發展狀況，以及如何將這些信息整閤起來，形成對一個國傢或地區更全麵、更準確的認知。我對書中關於“數據融閤”和“模型構建”的闡述尤為好奇，這似乎是將分散的信息整閤成有價值的知識的關鍵步驟，能夠幫助我們做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對國傢發展和資源管理略有關注的讀者，《地理國情監測理論與技術》這本書提供瞭一個從技術層麵審視國傢地理信息的重要窗口。我通常認為“國情”是一個比較宏觀的概念，可能更多地與統計數據和宏觀政策相關。然而，這本書的齣現，讓我認識到在這些宏觀層麵的背後，有著一套精密的理論和尖端的技術在支撐著我們對國傢地理狀況的認知。我設想書中可能會詳細介紹諸如“空間基準”、“地理編碼”等基礎理論，以及“遙感影像解譯”、“三維建模”等具體的技術手段。這些內容聽起來就充滿瞭挑戰性和探索性，讓我對如何通過科學的方法來量化和描繪我們國傢的地理特徵産生瞭濃厚的興趣。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種方法論的啓迪，讓我看到瞭科學技術在國傢治理中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓人眼前一亮的書。我通常對這類偏嚮理論研究的書籍持保留態度，總覺得過於晦澀難懂，但《地理國情監測理論與技術》卻給瞭我截然不同的體驗。盡管主題是“地理國情監測”，聽起來有些“宏大敘事”的味道，但我驚喜地發現，書中並未止步於概念的闡釋，而是深入到每一個環節的細節。尤其是在“技術”部分，我看到瞭一些非常具體的方法論介紹，例如關於遙感影像的處理、GIS空間分析的應用，甚至是一些算法的原理。這讓我感覺，這本書不僅僅是寫給地理學傢看的，也適閤那些希望瞭解如何將這些復雜的技術落地，並在實際工作中應用的人。我個人對其中關於“變化檢測”和“動態監測”的討論特彆感興趣，這似乎直接關係到我們如何感知和理解一個地區隨著時間推移而發生的各種變化，無論是自然環境的演變還是人類活動的痕跡，都能通過這些技術得到精細的刻畫。