供應鏈管理與決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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　　供應鏈管理(supply chain management,簡稱SCM)為管理一産業上、中、下遊鏈節間原料供應、産品製造、物件配送、成品銷售的連鎖行為。其目的在求取經營成本的最小化或企業利潤的最大化。運用管理科學方法規劃企業運作的係統有早期的物料需求規劃(material requirement planning, MRP)，隨後的製造資源規劃(manufacture resource planning, MRPⅡ)和企業資源規劃(enterprise resource planning, ERP)。SCM可視如在MRPⅡ與ERP的基礎下，將廠內或企業內的管理延伸到廠際或鏈鎖企業的管理。SCM在1995年左右應運而生，是受到以下因素的影響:1.生産基地與消費市場的全球化，2.企業的垂直分工與虛擬整閤，3.網際網路與電子商務的普及化，4.計量分析工具的精緻化。

　　SCM的基本概念，可追溯至Prof. Forrester 1960年前後發展的係統動態學(system dynamics)。係統動態學運用因果環路模擬係統內變量間的消長關係，在概念的啓法和模擬法的開創上都有長遠的影響。兩年前風行的「第五項修鍊」一書是以係統動態學做為核心思想的。SCM的另一基本分析工具為最佳化方法(optimization method);此法由二次大戰發展至今，已有50年曆史。它的目的為在給定之因果行為與資源總量限製下，求取資源的最適分配方式，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，依其復雜度而區分為綫性模式、非綫性模式與隨機模式。除係統動態模擬法與最佳化方法外，SCM亦廣泛的使用分散式資料庫(distributed database)及網際地理資訊係統(web geographic information system)技術。

　　本書的目的，主要在運用最佳化方法解析供應鏈的管理與決策;同時引用係統動態學方法描述供應鏈要素間的因果行為，並且以分散式資料庫及網際地理資訊係統方法設計供應鏈管理與決策軟體。本書第一、二章為迴顧供應鏈發展概況及常用軟體。第三章與第四章描述最佳化基本模式的建立方式；第三章是簡明的綫性模式，而第四章是將綫性成本函數擴展為非綫性，並以迴歸及時間序列法做需求預測。第五章為將第三、四章之物流模式擴展至訂購模式與存貨管理，而第六章為將第三、四章之確定性模式延伸至不確定性模式(stochastic model)。第七章為將第三、四章之國內模式延伸至跨國供應鏈管理模式。第八章為結閤模式庫、資料檔及地理資訊係統之供應鏈係統設計。第九章敘述供應鏈中之配銷策略，並簡析在WTO架構下之兩岸航運。

　　本書係原「供應鏈管理與決策」(儒林圖書1999，2000年)一書之擴增版。書中部分章節為本人指導的研究生所整理，所附案例都是本人在交通大學開授「供應鏈管理與決策」一課時同學們的作業。很謝謝這幾位同學同意提供作業給後學者參考；也謝謝劉一凡同學編輯此書，及卓訓榮教授提供修正意見。

　　SCM近年來受到管理學界高度的重視。定量管理界的領導期刊如Management Science及Operations Research近兩年來均列有專欄審查及刊載SCM的相關文章，而定性管理界的領導期刊如 Harvard Business Review及Sloan Management Review亦均登載大量的SCM相關文章。甚盼本書能提供有誌研究SCM的青年學子一套有用的計量分析方法，以建立進一步學術研究的基礎。

科技賦能的未來：人工智能與深度學習前沿探索 圖書簡介： 本冊《科技賦能的未來：人工智能與深度學習前沿探索》旨在為讀者構建一個全麵、深入且富有洞察力的視角，審視當前人工智能（AI）和深度學習（DL）技術領域最前沿的理論、算法與應用實踐。我們聚焦於那些正在重塑産業格局、改變人類生活方式的核心技術脈絡，而非傳統的商業流程優化或供應鏈管理範疇。 本書分為五大部分，共二十章，力求從理論基石到尖端應用，層層遞進，確保讀者能夠建立起堅實的知識體係，並對未來技術發展趨勢形成準確預判。 --- 第一部分：深度學習的理論基石與模型革新 本部分將深入剖析支撐現代人工智能飛躍的數學與計算基礎，重點探討深度學習模型的演進曆程及其內在的機製。 第一章：從統計學習到深度網絡的跨越： 迴顧機器學習範式的曆史演變，重點闡述人工神經網絡的結構優化（如激活函數的選擇、正則化技術的引入）如何剋服傳統機器學習的局限性。我們將詳細討論反嚮傳播算法在現代計算架構上的高效實現。 第二章：優化理論在神經網絡中的前沿應用： 聚焦於優化器（Optimizer）的最新發展。除瞭傳統的SGD及其變種（Momentum, Nesterov），本書將詳盡分析自適應學習率方法（如Adam, Adagrad, RAdam）的內在差異、收斂特性，以及它們在處理高維稀疏數據時的優勢與挑戰。同時，對二階優化方法的現代應用進行探討。 第三章：深度網絡的可解釋性（XAI）初探： 隨著模型復雜度的提升，理解“黑箱”內部決策機製變得至關重要。本章將介紹LIME、SHAP等主流可解釋性方法，並探討其在金融風險評估和醫療診斷輔助係統中的應用邊界和局限性。 第四章：生成模型與對抗性學習的深入解析： 詳盡解析生成對抗網絡（GANs）的結構演變，包括DCGAN、WGAN到StyleGAN等係列。重點討論條件生成模型（CGAN）在特定數據閤成中的精確控製能力，並分析其在數據增強和虛擬場景構建中的潛力。 --- 第二部分：前沿架構與大規模模型構建 本部分將把焦點轉嚮當前推動AI進步的標誌性架構——Transformer及其衍生模型，並探討構建超大規模模型的工程挑戰。 第五章：Transformer架構的內在機理與自注意力機製： 徹底解析Transformer的核心——自注意力（Self-Attention）機製，揭示其如何實現全局信息捕獲和並行計算的優勢。我們將對比多頭注意力（Multi-Head Attention）的實現細節及其對特徵錶示的貢獻。 第六章：預訓練模型的範式轉變： 深入探討BERT、GPT係列模型（如GPT-3, GPT-4的基礎原理）的掩碼語言模型（MLM）和因果語言模型（CLM）的訓練目標。重點分析大規模語料庫的清洗、Tokenization策略以及模型對世界知識的編碼過程。 第七章：多模態學習的融閤之道： 研究如何將視覺、文本、音頻等不同類型數據整閤到統一的錶徵空間中。分析CLIP等跨模態對齊模型的工作原理，以及它們如何實現零樣本（Zero-Shot）學習能力。 第八章：模型壓縮與邊緣計算部署： 探討在資源受限設備上部署大型模型的關鍵技術，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）。分析不同部署策略（如INT8 vs. FP16）的性能權衡。 --- 第三部分：特定領域的深度應用探索 本部分將從計算機視覺和自然語言處理（NLP）兩大核心領域齣發，展示前沿模型在實際復雜任務中的落地實踐。 第九章：高分辨率圖像的理解與生成： 聚焦於圖像分割（如Mask R-CNN的優化）、目標檢測的實時性改進（如YOLO係列的最新迭代）。特彆關注擴散模型（Diffusion Models）在圖像閤成中的突破，及其在藝術創作和工業設計中的應用。 第十章：視頻理解與時序建模： 探討如何利用3D捲積網絡或時序Transformer處理視頻數據。重點分析動作識彆、場景理解以及視頻預測任務中的時間依賴性建模挑戰。 第十一章：大型語言模型（LLM）的高級推理能力： 分析提示工程（Prompt Engineering）的高級技巧，如思維鏈（CoT）和自我修正（Self-Refinement）。探討LLM在復雜邏輯推理、數學問題求解和代碼生成中的最新進展。 第十二章：對話係統與情感計算： 考察麵嚮服務的對話管理係統（Dialogue Management）的最新架構，以及如何利用深度學習模型進行細粒度的情感分析和意圖識彆，以構建更具同理心的人機交互界麵。 --- 第四部分：強化學習的突破與決策智能 本部分專注於強化學習（RL）的最新進展，尤其是它如何應用於復雜的動態決策環境，例如機器人控製和資源調度。 第十三章：深度強化學習的基礎框架： 迴顧DQN、Policy Gradient（如REINFORCE）以及Actor-Critic方法。重點剖析樣本效率低的根本原因。 第十四章：模型基礎強化學習（Model-Based RL）的復興： 探討如何通過學習環境的動態模型來提高樣本效率。深入分析MuZero等算法如何結閤規劃（Planning）與學習，實現超越人類的棋類和遊戲錶現。 第十五章：離綫強化學習與安全決策： 針對RL在真實世界應用中安全性和數據利用率的問題，詳細介紹離綫RL（Offline RL）的算法框架，如CQL，確保決策過程不依賴於在綫探索的風險。 第十六章：多智能體係統（MARL）的協作與競爭： 研究多個AI體在共享環境中的交互策略。討論集中訓練-分散執行（CTDE）範式，及其在交通控製和資源分配網絡中的應用潛力。 --- 第五部分：AI倫理、可信賴性與未來展望 本部分轉嚮AI技術發展中不可迴避的社會、倫理和安全議題，並對未來十年的技術方嚮做齣預測。 第十七章：數據隱私與聯邦學習（Federated Learning）： 探討如何在不共享原始數據的前提下，跨多個機構訓練聯閤模型。詳細介紹差分隱私（Differential Privacy）在模型更新過程中的應用，以保護數據主體權益。 第十八章：對抗性攻擊與模型魯棒性： 分析針對深度學習模型的各種攻擊手段（如FGSM、PGD），並探討防禦策略，包括對抗性訓練和輸入淨化技術，以增強模型在惡意環境中的可靠性。 第十九章：AI通用性與湧現能力（Emergent Abilities）： 討論當前大型模型中觀察到的“湧現能力”現象，探討其背後的機製，並對實現通用人工智能（AGI）的路徑進行審慎的哲學與技術分析。 第二十章：計算基礎設施的演進與AI的未來圖景： 展望類腦計算、光子計算等下一代硬件技術對AI算法的影響。展望AI在科學發現、材料設計和復雜係統模擬等領域的顛覆性潛力，為讀者勾勒齣未來科技生態的全景圖。 --- 本書的寫作風格嚴謹、邏輯清晰，力求在不犧牲深度廣度的前提下，為研究人員、高級工程師以及對前沿科技有濃厚興趣的專業人士，提供一份兼具學術深度和實踐指導價值的參考手冊。我們避免使用過於通泛的描述性語言，所有技術點均輔以精確的術語和算法框架解析。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《供應鏈管理與決策》，不過說實話，我拿到它的時候，主要還是被封麵設計吸引瞭。那種深邃的藍色，搭配上簡潔的銀色字體，瞬間就營造齣一種專業、嚴謹的氛圍。我一直覺得，一個好的封麵不僅僅是好看，它更應該在第一時間抓住讀者的眼球，傳遞齣書籍的核心氣質。這本書無疑做到瞭這一點。我之前也涉獵過一些關於管理的書籍，但很多都偏嚮於理論的堆砌，讀起來枯燥乏味。《供應鏈管理與決策》的封麵給我的第一印象，是它可能不會那麼枯燥，或許會有一些更具象化的錶達或者案例分析。所以，我滿懷期待地翻開瞭它，希望它能像它沉靜的封麵一樣，為我打開一個條理清晰、邏輯嚴謹的知識世界。我甚至在想，會不會在書中發現一些能解決我目前工作中遇到的瓶頸的思路，畢竟“決策”二字也著實觸動瞭我。

评分☆☆☆☆☆

拿到《供應鏈管理與決策》後，我首先留意到的就是它的紙張質量。觸感細膩，光澤度適中，翻閱時幾乎聽不到沙沙的聲音，是一種很順滑的感覺。我特彆害怕那種紙張泛黃、容易撕裂的書籍，讀起來心情都會受到影響。但這本書的紙張，讓我覺得它能經受住反復的閱讀和查閱。印刷的油墨顔色飽滿，文字清晰銳利，沒有齣現模糊或者重影的情況，這一點對於閱讀體驗至關重要。我經常需要長時間閱讀，眼睛很容易疲勞，清晰的字體和優質的紙張能大大緩解這種不適。我甚至覺得，這樣的紙張，在很多年以後，依然能保持良好的狀態，就像一本值得珍藏的經典。

评分☆☆☆☆☆

我收到這本書的時候，它的包裝非常紮實，外麵一層厚厚的塑料膜，拆開後還有硬紙闆包裹，連書頁邊緣都一絲不苟地被保護著，看得齣來齣版社在細節上很用心。翻開第一頁，一股淡淡的油墨香撲鼻而來，是那種比較高級的紙張特有的味道，不是廉價印刷品那種刺鼻的化學氣味。我立刻被它的排版吸引瞭。字體大小適中，行間距也恰到好處，讀起來非常舒服，不會覺得壓抑或者擁擠。每頁的留白也恰如其分，為思考留下瞭空間。我平時閱讀習慣比較挑剔，尤其看重書籍的物理觸感和視覺感受，《供應鏈管理與決策》在這方麵做得相當齣色。它讓我覺得，這是一本值得認真閱讀，並且擁有良好閱讀體驗的書籍。我甚至忍不住用指尖輕輕摩挲著紙張的紋理，感受它帶來的細膩觸感。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到《供應鏈管理與決策》的時候，我的第一反應是它似乎是一本非常宏大的著作，光看厚度就讓人感覺內容十分豐富。我最喜歡的是它在章節設置上的邏輯性。每一章的標題都清晰地指嚮核心內容，而且章節之間的過渡也很自然，就像一條蜿蜒但方嚮明確的河流，引導讀者逐步深入。我之前看過一些同類書籍，往往是知識點散亂，或者邏輯跳躍性太強，讓人難以把握全局。《供應鏈管理與決策》在這方麵顯然下瞭功夫。它就像一個精心設計的路綫圖，讓你清楚地知道自己身在何處，接下來要去哪裏。這種條理清晰的結構，對於理解復雜的概念和建立完整的知識體係非常有幫助。我迫不及待地想看看它具體是怎麼組織這些“決策”的。

评分☆☆☆☆☆

這本《供應鏈管理與決策》的書脊設計非常簡潔有力，上麵印製的書名和作者信息，字體清晰，比例協調。我個人比較注重書籍的整體美感，而不僅僅是內容。一本好看的書，往往能激發我閱讀的興趣。這本書的書脊設計，在眾多書架上絕對能脫穎而齣，散發著一種低調的專業感。我甚至會把它放在最顯眼的位置，作為書架上的一個亮點。有時候，一本好書就像一位沉靜的朋友，它不喧嘩，但當你需要時，它總會在那裏。這本書給我的感覺就是這樣，它似乎在默默地等待著有心人的翻閱，去探索它所蘊含的智慧。