供应链管理与决策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　供应链管理(supply chain management,简称SCM)为管理一产业上、中、下游链节间原料供应、产品制造、物件配送、成品销售的连锁行为。其目的在求取经营成本的最小化或企业利润的最大化。运用管理科学方法规划企业运作的系统有早期的物料需求规划(material requirement planning, MRP)，随后的制造资源规划(manufacture resource planning, MRPⅡ)和企业资源规划(enterprise resource planning, ERP)。SCM可视如在MRPⅡ与ERP的基础下，将厂内或企业内的管理延伸到厂际或链锁企业的管理。SCM在1995年左右应运而生，是受到以下因素的影响:1.生产基地与消费市场的全球化，2.企业的垂直分工与虚拟整合，3.网际网路与电子商务的普及化，4.计量分析工具的精致化。

　　SCM的基本概念，可追溯至Prof. Forrester 1960年前后发展的系统动态学(system dynamics)。系统动态学运用因果环路模拟系统内变量间的消长关系，在概念的启法和模拟法的开创上都有长远的影响。两年前风行的「第五项修鍊」一书是以系统动态学做为核心思想的。SCM的另一基本分析工具为最佳化方法(optimization method);此法由二次大战发展至今，已有50年历史。它的目的为在给定之因果行为与资源总量限制下，求取资源的最适分配方式，以求取利益的最大化或成本的最小化。SCM中引用到的最佳化方法，依其复杂度而区分为线性模式、非线性模式与随机模式。除系统动态模拟法与最佳化方法外，SCM亦广泛的使用分散式资料库(distributed database)及网际地理资讯系统(web geographic information system)技术。

　　本书的目的，主要在运用最佳化方法解析供应链的管理与决策;同时引用系统动态学方法描述供应链要素间的因果行为，并且以分散式资料库及网际地理资讯系统方法设计供应链管理与决策软体。本书第一、二章为回顾供应链发展概况及常用软体。第三章与第四章描述最佳化基本模式的建立方式；第三章是简明的线性模式，而第四章是将线性成本函数扩展为非线性，并以回归及时间序列法做需求预测。第五章为将第三、四章之物流模式扩展至订购模式与存货管理，而第六章为将第三、四章之确定性模式延伸至不确定性模式(stochastic model)。第七章为将第三、四章之国内模式延伸至跨国供应链管理模式。第八章为结合模式库、资料档及地理资讯系统之供应链系统设计。第九章叙述供应链中之配销策略，并简析在WTO架构下之两岸航运。

　　本书系原「供应链管理与决策」(儒林图书1999，2000年)一书之扩增版。书中部分章节为本人指导的研究生所整理，所附案例都是本人在交通大学开授「供应链管理与决策」一课时同学们的作业。很谢谢这几位同学同意提供作业给后学者参考；也谢谢刘一凡同学编辑此书，及卓训荣教授提供修正意见。

　　SCM近年来受到管理学界高度的重视。定量管理界的领导期刊如Management Science及Operations Research近两年来均列有专栏审查及刊载SCM的相关文章，而定性管理界的领导期刊如 Harvard Business Review及Sloan Management Review亦均登载大量的SCM相关文章。甚盼本书能提供有志研究SCM的青年学子一套有用的计量分析方法，以建立进一步学术研究的基础。

科技赋能的未来：人工智能与深度学习前沿探索 图书简介： 本册《科技赋能的未来：人工智能与深度学习前沿探索》旨在为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的视角，审视当前人工智能（AI）和深度学习（DL）技术领域最前沿的理论、算法与应用实践。我们聚焦于那些正在重塑产业格局、改变人类生活方式的核心技术脉络，而非传统的商业流程优化或供应链管理范畴。 本书分为五大部分，共二十章，力求从理论基石到尖端应用，层层递进，确保读者能够建立起坚实的知识体系，并对未来技术发展趋势形成准确预判。 --- 第一部分：深度学习的理论基石与模型革新 本部分将深入剖析支撑现代人工智能飞跃的数学与计算基础，重点探讨深度学习模型的演进历程及其内在的机制。 第一章：从统计学习到深度网络的跨越： 回顾机器学习范式的历史演变，重点阐述人工神经网络的结构优化（如激活函数的选择、正则化技术的引入）如何克服传统机器学习的局限性。我们将详细讨论反向传播算法在现代计算架构上的高效实现。 第二章：优化理论在神经网络中的前沿应用： 聚焦于优化器（Optimizer）的最新发展。除了传统的SGD及其变种（Momentum, Nesterov），本书将详尽分析自适应学习率方法（如Adam, Adagrad, RAdam）的内在差异、收敛特性，以及它们在处理高维稀疏数据时的优势与挑战。同时，对二阶优化方法的现代应用进行探讨。 第三章：深度网络的可解释性（XAI）初探： 随着模型复杂度的提升，理解“黑箱”内部决策机制变得至关重要。本章将介绍LIME、SHAP等主流可解释性方法，并探讨其在金融风险评估和医疗诊断辅助系统中的应用边界和局限性。 第四章：生成模型与对抗性学习的深入解析： 详尽解析生成对抗网络（GANs）的结构演变，包括DCGAN、WGAN到StyleGAN等系列。重点讨论条件生成模型（CGAN）在特定数据合成中的精确控制能力，并分析其在数据增强和虚拟场景构建中的潜力。 --- 第二部分：前沿架构与大规模模型构建 本部分将把焦点转向当前推动AI进步的标志性架构——Transformer及其衍生模型，并探讨构建超大规模模型的工程挑战。 第五章：Transformer架构的内在机理与自注意力机制： 彻底解析Transformer的核心——自注意力（Self-Attention）机制，揭示其如何实现全局信息捕获和并行计算的优势。我们将对比多头注意力（Multi-Head Attention）的实现细节及其对特征表示的贡献。 第六章：预训练模型的范式转变： 深入探讨BERT、GPT系列模型（如GPT-3, GPT-4的基础原理）的掩码语言模型（MLM）和因果语言模型（CLM）的训练目标。重点分析大规模语料库的清洗、Tokenization策略以及模型对世界知识的编码过程。 第七章：多模态学习的融合之道： 研究如何将视觉、文本、音频等不同类型数据整合到统一的表征空间中。分析CLIP等跨模态对齐模型的工作原理，以及它们如何实现零样本（Zero-Shot）学习能力。 第八章：模型压缩与边缘计算部署： 探讨在资源受限设备上部署大型模型的关键技术，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）。分析不同部署策略（如INT8 vs. FP16）的性能权衡。 --- 第三部分：特定领域的深度应用探索 本部分将从计算机视觉和自然语言处理（NLP）两大核心领域出发，展示前沿模型在实际复杂任务中的落地实践。 第九章：高分辨率图像的理解与生成： 聚焦于图像分割（如Mask R-CNN的优化）、目标检测的实时性改进（如YOLO系列的最新迭代）。特别关注扩散模型（Diffusion Models）在图像合成中的突破，及其在艺术创作和工业设计中的应用。 第十章：视频理解与时序建模： 探讨如何利用3D卷积网络或时序Transformer处理视频数据。重点分析动作识别、场景理解以及视频预测任务中的时间依赖性建模挑战。 第十一章：大型语言模型（LLM）的高级推理能力： 分析提示工程（Prompt Engineering）的高级技巧，如思维链（CoT）和自我修正（Self-Refinement）。探讨LLM在复杂逻辑推理、数学问题求解和代码生成中的最新进展。 第十二章：对话系统与情感计算： 考察面向服务的对话管理系统（Dialogue Management）的最新架构，以及如何利用深度学习模型进行细粒度的情感分析和意图识别，以构建更具同理心的人机交互界面。 --- 第四部分：强化学习的突破与决策智能 本部分专注于强化学习（RL）的最新进展，尤其是它如何应用于复杂的动态决策环境，例如机器人控制和资源调度。 第十三章：深度强化学习的基础框架： 回顾DQN、Policy Gradient（如REINFORCE）以及Actor-Critic方法。重点剖析样本效率低的根本原因。 第十四章：模型基础强化学习（Model-Based RL）的复兴： 探讨如何通过学习环境的动态模型来提高样本效率。深入分析MuZero等算法如何结合规划（Planning）与学习，实现超越人类的棋类和游戏表现。 第十五章：离线强化学习与安全决策： 针对RL在真实世界应用中安全性和数据利用率的问题，详细介绍离线RL（Offline RL）的算法框架，如CQL，确保决策过程不依赖于在线探索的风险。 第十六章：多智能体系统（MARL）的协作与竞争： 研究多个AI体在共享环境中的交互策略。讨论集中训练-分散执行（CTDE）范式，及其在交通控制和资源分配网络中的应用潜力。 --- 第五部分：AI伦理、可信赖性与未来展望 本部分转向AI技术发展中不可回避的社会、伦理和安全议题，并对未来十年的技术方向做出预测。 第十七章：数据隐私与联邦学习（Federated Learning）： 探讨如何在不共享原始数据的前提下，跨多个机构训练联合模型。详细介绍差分隐私（Differential Privacy）在模型更新过程中的应用，以保护数据主体权益。 第十八章：对抗性攻击与模型鲁棒性： 分析针对深度学习模型的各种攻击手段（如FGSM、PGD），并探讨防御策略，包括对抗性训练和输入净化技术，以增强模型在恶意环境中的可靠性。 第十九章：AI通用性与涌现能力（Emergent Abilities）： 讨论当前大型模型中观察到的“涌现能力”现象，探讨其背后的机制，并对实现通用人工智能（AGI）的路径进行审慎的哲学与技术分析。 第二十章：计算基础设施的演进与AI的未来图景： 展望类脑计算、光子计算等下一代硬件技术对AI算法的影响。展望AI在科学发现、材料设计和复杂系统模拟等领域的颠覆性潜力，为读者勾勒出未来科技生态的全景图。 --- 本书的写作风格严谨、逻辑清晰，力求在不牺牲深度广度的前提下，为研究人员、高级工程师以及对前沿科技有浓厚兴趣的专业人士，提供一份兼具学术深度和实践指导价值的参考手册。我们避免使用过于通泛的描述性语言，所有技术点均辅以精确的术语和算法框架解析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《供应链管理与决策》，不过说实话，我拿到它的时候，主要还是被封面设计吸引了。那种深邃的蓝色，搭配上简洁的银色字体，瞬间就营造出一种专业、严谨的氛围。我一直觉得，一个好的封面不仅仅是好看，它更应该在第一时间抓住读者的眼球，传递出书籍的核心气质。这本书无疑做到了这一点。我之前也涉猎过一些关于管理的书籍，但很多都偏向于理论的堆砌，读起来枯燥乏味。《供应链管理与决策》的封面给我的第一印象，是它可能不会那么枯燥，或许会有一些更具象化的表达或者案例分析。所以，我满怀期待地翻开了它，希望它能像它沉静的封面一样，为我打开一个条理清晰、逻辑严谨的知识世界。我甚至在想，会不会在书中发现一些能解决我目前工作中遇到的瓶颈的思路，毕竟“决策”二字也着实触动了我。

评分☆☆☆☆☆

我收到这本书的时候，它的包装非常扎实，外面一层厚厚的塑料膜，拆开后还有硬纸板包裹，连书页边缘都一丝不苟地被保护着，看得出来出版社在细节上很用心。翻开第一页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，是那种比较高级的纸张特有的味道，不是廉价印刷品那种刺鼻的化学气味。我立刻被它的排版吸引了。字体大小适中，行间距也恰到好处，读起来非常舒服，不会觉得压抑或者拥挤。每页的留白也恰如其分，为思考留下了空间。我平时阅读习惯比较挑剔，尤其看重书籍的物理触感和视觉感受，《供应链管理与决策》在这方面做得相当出色。它让我觉得，这是一本值得认真阅读，并且拥有良好阅读体验的书籍。我甚至忍不住用指尖轻轻摩挲着纸张的纹理，感受它带来的细腻触感。

评分☆☆☆☆☆

拿到《供应链管理与决策》后，我首先留意到的就是它的纸张质量。触感细腻，光泽度适中，翻阅时几乎听不到沙沙的声音，是一种很顺滑的感觉。我特别害怕那种纸张泛黄、容易撕裂的书籍，读起来心情都会受到影响。但这本书的纸张，让我觉得它能经受住反复的阅读和查阅。印刷的油墨颜色饱满，文字清晰锐利，没有出现模糊或者重影的情况，这一点对于阅读体验至关重要。我经常需要长时间阅读，眼睛很容易疲劳，清晰的字体和优质的纸张能大大缓解这种不适。我甚至觉得，这样的纸张，在很多年以后，依然能保持良好的状态，就像一本值得珍藏的经典。

评分☆☆☆☆☆

这本《供应链管理与决策》的书脊设计非常简洁有力，上面印制的书名和作者信息，字体清晰，比例协调。我个人比较注重书籍的整体美感，而不仅仅是内容。一本好看的书，往往能激发我阅读的兴趣。这本书的书脊设计，在众多书架上绝对能脱颖而出，散发着一种低调的专业感。我甚至会把它放在最显眼的位置，作为书架上的一个亮点。有时候，一本好书就像一位沉静的朋友，它不喧哗，但当你需要时，它总会在那里。这本书给我的感觉就是这样，它似乎在默默地等待着有心人的翻阅，去探索它所蕴含的智慧。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《供应链管理与决策》的时候，我的第一反应是它似乎是一本非常宏大的著作，光看厚度就让人感觉内容十分丰富。我最喜欢的是它在章节设置上的逻辑性。每一章的标题都清晰地指向核心内容，而且章节之间的过渡也很自然，就像一条蜿蜒但方向明确的河流，引导读者逐步深入。我之前看过一些同类书籍，往往是知识点散乱，或者逻辑跳跃性太强，让人难以把握全局。《供应链管理与决策》在这方面显然下了功夫。它就像一个精心设计的路线图，让你清楚地知道自己身在何处，接下来要去哪里。这种条理清晰的结构，对于理解复杂的概念和建立完整的知识体系非常有帮助。我迫不及待地想看看它具体是怎么组织这些“决策”的。