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周國清，周祥著 著

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齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307196834

商品編碼：26974616509

齣版時間：2018-01-01

麵陣激光雷達成像原理、技術及應用 作  者:周國清,周祥 著 定  價:60 齣 版 社:武漢大學齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:243 裝  幀:平裝 ISBN:9787307196834 ●第1章緒論
●1.1引言
●1.2激光雷達成像技術的發展與現狀
●1.3單點激光雷達成像係統的缺點
●1.4麵陣激光雷達發展現狀
●1.5激光成像儀的基本組成部分
●1.6三種典型激光雷達成像模式與比較
●第2章麵陣激光雷達成像原理
●2.1麵陣激光雷達成像係統組成
●2.2非相乾探測的激光雷達測距原理
●2.3光電探測器工作原理及人APD接收性能分析
●2.4時間間隔測量原理和方法
●2.5麵陣激光雷達測距原理
●第3章麵陣激光雷達的激光器
●3.1激光器類型
●3.2半導體激光器
●3.3半導體激光器驅動原理
●3.4半導體激光器RC驅動電路
●3.5驅動電路的仿真與實驗分析
●……

內容簡介

針對目前單點掃描激光雷達成像儀存在對激光器重復頻率要求高、需要掃描裝置、光學係統設計復雜、 功耗大、成像速度低等缺點，機載和(/或)星載麵陣激光雷達成像儀的研製已經成為靠前研究的熱點。本書麵嚮當前靠前麵陣激光雷達遙感技術發展的前沿，係統地、全麵地描述瞭作者所在課題組近幾年來在麵陣激光雷達成像儀研究方麵的近期新成果，包括麵陣激光雷達成像的原理、激光器、光機係統、探測處理、主控係統、多通道高精度量測、麵陣激光雷達幾何成像模型到麵陣激光雷達數據的應用。 周國清,周祥 著 周國清，男，漢族，1965年1月生，江西湖口人，現任桂林理工大學副校長。博士，教授，博士生導師，第六批國傢“韆人計劃”學者，國傢863計劃地球觀測與導航領域專傢。入選2014年“國傢新世紀百韆萬人纔工程”人員名單。

探索深度學習的未來：神經網絡架構、優化與前沿應用 內容簡介 本書旨在為對深度學習有一定基礎，並希望深入理解其核心理論、前沿技術及實際應用的研究人員、工程師和高級學生提供一本全麵、深入且實用的參考指南。我們聚焦於構建、訓練和優化現代高性能神經網絡模型所需的關鍵知識體係，避開基礎概念的重復敘述，直接切入高級議題。 全書共分為六個主要部分，係統性地梳理瞭從基礎理論深化到尖端應用的全景圖。 --- 第一部分：高級神經網絡理論基礎與數學嚴謹性 本部分著重於夯實讀者對現有主流模型背後的數學原理的深刻理解，超越簡單的反嚮傳播算法概述。 1. 優化理論的深度剖析： 我們將詳細探討隨機梯度下降（SGD）變體的收斂性分析，重點考察動量（Momentum）、自適應學習率方法（如AdamW、RAdam）在非凸優化空間中的性能差異與理論保證。此外，對二階優化方法（如L-BFGS在特定場景下的應用）的局限性與潛力進行辯證分析。著重討論鞍點（Saddle Points）的識彆與逃逸策略，及其對模型訓練動態的影響。 2. 概率建模與正則化深入： 本章超越傳統的L1/L2正則化，深入探討貝葉斯神經網絡（BNNs）的變分推斷（Variational Inference, VI）方法，包括Mean-Field近似和更復雜的概率流模型。對Dropout、Batch Normalization (BN) 及其變體（LayerNorm, GroupNorm, InstanceNorm）在不同網絡結構（如RNN、Transformer、CNN）中的適用性及對模型不確定性估計的影響進行量化比較。討論如何利用信息論指標（如互信息）來指導網絡結構的簡化和特徵選擇。 3. 深度模型的可解釋性與魯棒性（XAI）： 探討當前主流的歸因方法，如梯度加權類激活圖（Grad-CAM++）、集成梯度（Integrated Gradients）及其在復雜多模態數據上的局限性。重點分析對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的生成機製（如PGD、Carlini & Wagner攻擊），並係統介紹防禦策略，包括對抗性訓練（Adversarial Training）的有效性邊界、隨機化平滑（Randomized Smoothing）在高維空間中的理論保障。 --- 第二部分：前沿網絡架構的結構設計與創新 本部分聚焦於近年來推動AI領域發展的關鍵網絡範式，強調其內部機製的創新點。 4. Transformer 架構的深度解析與擴展： 詳細剖析自注意力（Self-Attention）機製的計算復雜度瓶頸，並介紹稀疏注意力（Sparse Attention）、核化注意力（Kernelized Attention）等技術如何實現更高效的序列建模。重點分析多頭注意力（Multi-Head Attention）中不同“頭”的語義功能分離，以及位置編碼（Positional Encoding）從絕對到相對、再到鏇轉（RoPE）的演進。探討應用於視覺、圖數據上的Vision Transformer (ViT) 及其變體的結構優化。 5. 生成模型的高級範式： 深入探究擴散模型（Diffusion Models）的隨機微分方程（SDEs）基礎，重點分析其前嚮和反嚮過程中的噪聲調度（Noise Scheduling）策略，以及如何通過Langevin Dynamics實現高效采樣。對比生成對抗網絡（GANs）中WGAN-GP、StyleGAN3等架構在模式崩潰（Mode Collapse）抑製和圖像質量提升上的機製差異。討論變分自編碼器（VAEs）在潛在空間結構保持方麵的改進。 6. 圖神經網絡（GNNs）的理論進階： 超越簡單的圖捲積，深入探討譜域方法（Spectral Methods）與空間域方法（Spatial Aggregation）的融閤趨勢。分析GNN中的過平滑（Over-smoothing）問題，以及殘差連接、鄰域采樣（如GraphSAGE）在緩解該問題中的作用。介紹異構圖（Heterogeneous Graphs）和動態圖（Dynamic Graphs）上的最新模型設計。 --- 第三部分：高效訓練與大規模模型部署策略 本部分關注於如何將復雜的模型投入實際應用，解決資源限製和訓練效率問題。 7. 分布式訓練與並行化策略： 詳細闡述數據並行（Data Parallelism）、模型並行（Model Parallelism）和流水綫並行（Pipeline Parallelism）的實現細節及其在PB級數據集上的性能瓶頸。介紹諸如ZeRO優化器（Zero Redundancy Optimizer）等內存優化技術，如何有效管理超大模型（如萬億參數模型）的優化器狀態和梯度存儲。討論同步隨機梯度下降（SSGD）與異步隨機梯度下降（ASGD）在通信開銷與收斂速度之間的權衡。 8. 模型壓縮與加速： 集中討論低秩近似（Low-Rank Approximation）、權重剪枝（Pruning，包括結構化與非結構化）的動態策略。深入分析量化技術（Quantization），如混閤精度訓練（Mixed Precision）、後訓練量化（Post-Training Quantization, PTQ）以及量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）對模型精度損失的精確控製。探討知識蒸餾（Knowledge Distillation）中教師模型的選擇與軟標簽的優化技巧。 --- 第四部分：多模態學習與跨域泛化 本部分探討如何構建能夠理解和關聯不同類型信息的統一模型。 9. 統一錶徵學習： 分析如何利用對比學習（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）在無監督或自監督條件下學習高質量的跨模態嵌入空間。重點討論文本、圖像、音頻等不同模態特徵融閤的機製，如早期融閤、晚期融閤以及基於注意力機製的交叉融閤策略。 10. 域適應與遷移學習的魯棒性： 探討在目標域數據分布與源域存在顯著差異時的模型遷移策略。細緻分析無監督域適應（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）中的對齊技術，如最大化均值差異（MMD）、對抗性域混淆（Adversarial Domain Confusion）。討論如何通過元學習（Meta-Learning）方法訓練齣對新任務具有快速適應能力的“學習如何學習”的模型。 --- 第五部分：強化學習的高級主題與挑戰 本部分側重於應對復雜決策環境中的挑戰。 11. 基於模型的強化學習（Model-Based RL）： 深入研究世界模型（World Models）的構建與使用，包括如何通過神經網絡預測環境的動態演化。對比基於規劃（Planning）的算法（如MuZero, AlphaZero）與基於采樣的算法在樣本效率上的優劣。 12. 離綫強化學習（Offline RL）： 重點解決利用靜態數據集進行策略學習的問題，避免在真實環境中探索帶來的風險。討論約束優化方法（如Conservative Q-Learning, CQL）如何限製策略在未見過的動作上的外推誤差，以確保策略的安全性與可靠性。 --- 第六部分：前沿研究熱點與未來展望 本部分對當前未完全解決的重大問題進行探討。 13. 可靠性與因果推理： 討論深度學習模型在現實世界部署中對因果關係理解的缺失。介紹如何結閤結構因果模型（SCM）和深度學習框架，實現從相關性到因果性的推理，特彆是在反事實分析（Counterfactual Analysis）中的應用潛力。 14. 神經形態計算與能效AI： 探討脈衝神經網絡（SNNs）在模擬生物大腦機製方麵的進展，及其在低功耗硬件（如神經形態芯片）上的優勢。討論脈衝編碼、時間編碼在解決傳統深度學習能耗問題上的可行性。 本書通過嚴謹的數學推導、細緻的算法分析和對最新研究成果的精準把握，旨在成為深度學習領域研究者和實踐者的必備工具書。每一章節都力求平衡理論深度與工程實用性，確保讀者能夠掌握構建下一代智能係統的核心能力。

評分☆☆☆☆☆

從一個對新興技術充滿好奇的跨界學習者角度來看，這本書的價值在於它成功地架設瞭一條從基礎概念到尖端研究的堅實橋梁。書中對數學工具的應用講解得非常直觀，很多抽象的綫性代數概念，通過雷達係統的具體情境被具象化瞭。例如，奇異值分解（SVD）在解決多路徑乾擾問題上的應用闡述，配閤著圖形化的數據流嚮圖，讓我這個非數學專業齣身的人也能迅速領悟其精髓。它並沒有假設讀者是該領域的專傢，而是耐心地引導讀者走過每一個知識的“門檻”。這種包容性極強的敘述風格，使得它不僅是專業人士的案頭書，更像是為有誌於進入這個領域的青年學子準備的“第一本百科全書”，它點燃瞭探索的火花，而非僅僅是提供冰冷的數據堆砌。

評分☆☆☆☆☆

深入研讀這本書的理論部分後，我最大的感受是其對基礎物理學和信號處理原理的紮實迴歸。作者並未滿足於簡單羅列公式或直接給齣結論，而是花費瞭大量篇幅去追溯這些成像算法背齣的數學根基，例如傅裏葉變換在二維成像中的具體應用邊界，以及不同調製方式如何影響迴波信號的相乾性和分辨率。這種“知其然，更要知其所以然”的敘述方式，對於希望在算法層麵進行深度優化或二次開發的研究人員來說，簡直是福音。我尤其欣賞其中關於雜波抑製和目標識彆中特徵提取的章節，它不僅僅停留在經典方法上，還探討瞭結閤機器學習進行高精度分類的可能性，雖然這部分內容相對前沿，但作者的論述邏輯清晰，為後續的探索指明瞭方嚮。這種深度剖析的寫作風格，使得本書的知識密度非常高，需要讀者具備一定的預備知識纔能完全吸收。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格展現齣一種非常沉穩且嚴謹的學術態度，整體的邏輯結構猶如精密儀器一般，環環相扣，幾乎找不到可以跳躍閱讀的地方。每一個章節的過渡都非常自然，從基本的波束形成原理，逐步過渡到高階的稀疏采樣和壓縮感知理論，這種遞進式的知識構建方式，極大地幫助讀者建立起對整個成像體係的宏觀認知。我注意到，作者在處理具有爭議性或存在多種解釋的理論點時，總是會公正地列齣主流觀點及其局限性，而不是強加單一的結論，這種平衡的視角體現瞭作者深厚的學術修養。唯一的遺憾是，有些前沿的跨學科交叉領域，比如與量子計算在超分辨率成像中的潛在結閤，探討得略顯保守，篇幅也稍顯不足，期待在後續版本中能看到更具前瞻性的討論。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在野外進行係統搭建和參數調優的工程師，我發現這本書在“技術與應用”這一塊的實踐指導性遠超我的預期。它不是那種高懸於空的純理論寶典，而是真正觸及瞭工程實現中的痛點。例如，在討論陣列設計時，作者詳細分析瞭不同陣元間距對旁瓣抑製和掃描範圍的權衡，甚至提到瞭不同材料和散熱設計對長期工作穩定性的影響。更貼心的是，書中對不同工作體製（如FMCW與脈衝多普勒）在實際復雜環境（如雨雪霧霾）下的性能差異進行瞭對比分析，並提供瞭應對的濾波和校正策略。這些內容對於我們解決實際項目中的“最後一公裏”問題，提供瞭極其寶貴的經驗總結。如果書中能再增加一些關於故障診斷和係統維護的案例分析，那將是完美的工程參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版設計得相當用心，初次翻閱時，那種紙張的質感和清晰的字體給我留下瞭非常好的第一印象。雖然我主要關注的是內容深度而非外在形式，但這種對細節的關注，無疑也側麵反映瞭作者和齣版方在整體質量上的追求。內頁的圖文排布也十分考究，那些復雜的係統結構圖和原理示意圖，往往能被清晰地切割和標注，使得即便是初學者在麵對高密度的技術信息時，也不會感到過於壓迫。特彆是對於那些需要對比不同技術路徑的章節，作者巧妙地運用瞭對比錶格和流程圖，這極大地提高瞭閱讀效率，讓我能迅速抓住核心差異。不過，如果能有更多針對實際應用案例的彩色高分辨率圖譜作為附錄，那就更完美瞭，畢竟，雷達成像的視覺直觀性對於理解和記憶是至關重要的輔助工具。整體而言，這是一本讓人願意長時間捧讀的專業書籍，閱讀體驗是上乘的。