协同制造 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2004-1

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302079248

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图书标签:

• 协同制造
• 网络化制造
• 数字化制造
• 信息技术
• 计算机集成制造
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电子信息时代的知识图谱构建与应用研究 图书简介 本书深入探讨了在海量、异构数据背景下，如何有效地构建、管理和利用知识图谱（Knowledge Graph, KG）。随着信息技术的飞速发展，传统的关系型数据库和简单的文本检索方式已难以满足现代社会对知识深度理解和复杂推理的需求。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，正成为人工智能、大数据分析和决策支持系统的核心基础设施。本书旨在为研究人员、工程师和高级学习者提供一套系统、前沿且实用的知识图谱理论框架与实践指南。 第一章：知识图谱的理论基石与演进历程 本章首先界定了知识图谱的本质及其在信息科学中的地位。我们将追溯其概念的起源，从语义网（Semantic Web）的理念，到谷歌知识图谱（Google Knowledge Graph）的里程碑式突破，再到当前以大型知识库为核心的生态系统。重点分析知识图谱与传统本体论（Ontology）、知识库（Knowledge Base）之间的异同，明确知识图谱作为一种“连接数据”的范式所具备的独特优势。 深入探讨知识图谱的基本结构，即“实体-关系-实体”三元组（Subject-Predicate-Object）的构成要素。详细阐述实体（Entity）的唯一标识、关系（Relation）的语义定义以及属性（Attribute）的描述方式。此外，本书还将介绍用于描述图谱结构和约束的本体层（Schema Layer），包括类、属性域/值约束、公理和推理规则的定义方法。 第二章：知识的获取与抽取：从非结构化到结构化 知识图谱的构建是一个复杂的信息抽取过程，其核心在于如何从海量的非结构化数据（如网页文本、文档、报告）中准确、高效地提取结构化知识。本章将详细介绍知识抽取技术的全景图。 实体识别与链接（Entity Recognition and Linking, ERL）： 探讨基于规则、统计模型和深度学习（如BERT、Transformer架构）的命名实体识别技术。重点分析如何解决实体边界模糊、领域特定实体识别困难等问题。随后，深入讲解实体消歧（Entity Disambiguation）和实体对齐（Entity Alignment），确保同一现实世界对象在图谱中拥有统一的表示。 关系抽取（Relation Extraction, RE）： 细致比较监督学习、半监督学习、远程监督（Distant Supervision）方法。重点分析基于图卷积网络（GCN）和注意力机制的关系分类模型，特别关注多关系、多事件联合抽取的技术难点和解决方案。 事件抽取（Event Extraction）： 超越简单的三元组抽取，事件抽取关注更复杂的结构，如触发词、论元和事件类型。本章将介绍事件框架（Event Frame）的设计和基于序列标注或图结构预测的事件抽取流程。 第三章：知识的融合与对齐：构建统一的知识视图 现实世界的知识分散于不同的知识库中，这些知识库可能使用不同的命名规范、实体标识符和关系定义。知识融合是实现大规模、高质量图谱的必要步骤。 实体对齐技术（Entity Alignment）： 这是融合异构图谱的关键。本书全面梳理了基于属性匹配、结构信息匹配和向量空间匹配（Knowledge Graph Embedding）的对齐策略。深入分析如何结合度量学习（Metric Learning）和图神经网络（GNN）来提升对齐的精度和鲁棒性。 知识冲突检测与解决： 探讨在融合过程中可能出现的矛盾事实（如同一实体拥有不同属性值）的检测方法，并提出基于置信度加权或多数投票的冲突消解策略。 多模态知识融合： 展望将图像、视频、音频等非文本信息融入知识图谱的前沿研究，如何将视觉概念或声学特征映射到现有的实体和关系体系中。 第四章：知识的表示学习：向量化驱动的推理 传统的符号逻辑推理效率较低，知识表示学习（Knowledge Representation Learning, KRL）通过将实体和关系映射到低维连续向量空间，极大地推动了知识图谱的应用。 基于翻译模型（Translation Models）： 详细介绍TransE及其变体（如TransH, TransR, TransD），分析其在捕捉关系语义方面的优势与局限性。 基于语义匹配模型（Semantic Matching Models）： 阐述基于双线性或多线性操作的嵌入模型（如RESCAL, DistMult, ComplEx），侧重于它们如何更好地处理对称性、反对称性和复合关系。 结合深度学习的表示： 探讨如何利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）从实体描述文本或关系路径中学习更丰富的表示。深入分析知识图谱嵌入（KGE）在链接预测、三元组分类中的应用。 第五章：知识的推理与补全：挖掘隐藏的知识 知识图谱的价值不仅在于存储已知信息，更在于推断出尚未明确表达的新事实。本章聚焦于知识图谱的推理机制。 基于嵌入的推理： 如何利用学习到的向量表示来预测缺失的关系或实体。重点讲解链接预测（Link Prediction）任务中的评估指标和优化方法。 基于规则的推理与逻辑程序设计： 介绍如何将一阶逻辑或描述逻辑（Description Logic）的形式化规则应用于图谱，并通过演绎推理（Deductive Reasoning）生成新知识。讨论符号推理与统计推理的结合策略。 路径推理与问答系统： 分析如何通过图谱中的路径搜索来回答复杂查询（如“A和C之间存在哪些间接联系？”）。介绍基于路径排序（Path Ranking）和路径嵌入的推理方法。 第六章：知识图谱的应用与实践 本章将知识图谱的理论知识转化为实际的工程应用，展示其在多个关键领域的落地成果。 智能问答（Question Answering, QA）： 详细介绍基于知识图谱的语义解析（Semantic Parsing）和答案检索流程，包括如何将自然语言问题转化为图查询语言（如SPARQL或Cypher）。 推荐系统： 探讨如何利用图谱中的用户偏好、物品属性和交互历史构建更精准的推荐模型，超越传统协同过滤的局限性。 复杂网络分析与领域专家系统： 以金融风险控制、生物医药研发（如药物-靶点关系）为例，说明知识图谱如何帮助专家发现隐藏的关联性、进行因果分析和风险预警。 知识驱动的生成模型： 探讨如何将结构化的知识注入到大型语言模型（LLM）中，以提高生成内容的准确性、可解释性和事实性，解决LLM的“幻觉”问题。 总结与展望 全书最后对知识图谱领域当前面临的挑战，如动态知识的实时更新、图谱的可解释性（Explainable KG）、大规模图谱的存储与查询优化，以及人机协作的知识构建范式进行了深入的总结和展望，指明未来研究的方向。 本书内容详实，理论联系实际，配备丰富的案例分析和算法伪代码，力求为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识图谱学习平台。

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当我拿起这本《协同制造》，第一眼就被它沉甸甸的纸质和封面设计所吸引。我平时就对制造业的运作模式非常感兴趣，尤其是在当下这个快速变化的时代，了解企业如何通过协作来提升效率和创新，对我来说有着莫大的吸引力。这本书的包装就散发出一种专业且严谨的气息，这让我对接下来的阅读充满了期待。我希望能从书中找到关于如何打破部门壁垒，如何建立跨职能团队，以及如何在供应链上下游实现高效信息共享的实操性建议。我尤其关注书中是否能提供一些案例分析，说明那些成功实现协同制造的企业是如何克服挑战，最终取得市场竞争优势的。毕竟，理论性的阐述固然重要，但生动的案例更能触动人心，也更能帮助读者理解抽象的概念。我希望作者能够深入浅出地解释复杂的协同机制，让非专业人士也能领略到其中精妙之处。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的窗户，让我能够更清晰地看到制造业转型升级的脉络。我渴望在这本书中找到能够启发我思考，甚至指导我实践的宝贵知识。

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读完《协同制造》的序言，我就被作者的宏大愿景深深吸引了。他笔下描绘的制造业未来，不再是孤军奋战的个体，而是像一个有机生命体般，各环节紧密相连，协同运转。我一直觉得，现代制造业的挑战在于其复杂性，订单的瞬息万变，技术的日新月异，以及客户需求的不断升级，都对传统的生产模式提出了严峻考验。而“协同”二字，恰恰是解决这些挑战的关键。这本书的标题本身就充满了力量，它暗示了一种打破隔阂、实现共赢的合作模式。我希望书中能够详细阐述协同制造的具体实现路径，比如在技术层面，是否有新的平台或工具能够支持更高效的数据交换和流程整合？在管理层面，又该如何构建支持协同文化的组织架构和激励机制？我脑海中浮现出无数个问题，希望这本书能够一一解答。我对于书中可能涉及的跨区域、跨文化的协同合作模式也充满了好奇，这无疑是当今全球化背景下制造业面临的重要课题。

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《协同制造》这本书给我带来的最大启发，是对“全局优化”的认识。我过去可能更多地关注部门内部的效率提升，而忽略了整体价值链的协同效应。这本书似乎在引导我们跳出“局部最优”的思维，去追求“全局最优”。我希望书中能够详细阐述，如何通过协同制造来实现整个价值链的资源整合和流程优化，从而创造出更大的价值。这是否涉及到对传统企业边界的重新定义？是否需要打破组织内部的部门藩篱，建立更加扁平化、网络化的协作模式？我期待书中能够提供一些具体的实践指南，帮助我们理解并落地这种全新的生产和管理理念。这本书的尺寸和排版设计，都显得非常适合深度阅读和反复研习。

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当我开始阅读《协同制造》时，我最关心的就是它如何处理“人”这个关键因素。技术和流程固然重要，但最终执行这些的还是人。我希望书中能够探讨如何通过有效的沟通、培训和激励机制，来 fostering 一种积极的协同文化。这是否涉及到变革管理、团队建设，甚至是跨部门的领导力培养？我尤其想知道，在高度协同的环境下，个体的价值如何体现？如何避免“大锅饭”的现象，让有才华的个人在协同中得到充分的认可和发展？我期待书中能够提供一些关于如何平衡集体利益与个人贡献的深刻见解。这本书的厚度，让我相信作者在这些方面必然有细致的阐述。我希望能够从中学习到，如何真正地将“人”的因素融入到协同制造的战略中。

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《协同制造》这本书，让我对制造业的未来发展趋势有了更深刻的理解。我一直认为，制造业不仅仅是简单的产品生产，更是一个复杂而精密的生态系统。而“协同”，正是连接这个生态系统中各个节点，实现高效运转的关键。我希望书中能够深入探讨，在数字化、网络化、智能化的大背景下，协同制造将如何演进。它是否会催生出新的商业模式，比如平台化制造、共享制造等？它又将如何影响制造业的劳动力结构和人才需求？我迫切地想知道，作者是如何看待未来制造业的发展方向，以及协同制造在其中扮演的关键角色。这本书的封面设计就充满了一种未来感，这让我对接下来的内容充满了期待，渴望从中窥见制造业的下一个发展阶段。

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这本书给我带来的最直接感受，就是它对“协同”这个概念的深度挖掘。我之前对协同制造的理解可能还停留在比较表面的层面，比如简单的部门合作。但《协同制造》显然将这个概念提升到了一个全新的高度，它探讨的是一种系统性的、全局性的协同。书中对“协同”的定义，以及它在整个制造价值链中的作用，都让我耳目一新。我特别想知道，作者是如何定义“成功”的协同制造的？是仅仅体现在成本的降低，还是更多地体现在创新能力的提升、市场响应速度的加快，亦或是客户满意度的提高？我期待书中能够提供一些量化的指标和评估方法，帮助我们衡量协同的效果。我坚信，真正的协同，不仅仅是资源的简单整合，更是智慧的碰撞和能力的叠加。这本书的篇幅似乎暗示了作者在这方面有着极其详尽的研究和深入的思考，我迫不及待地想一探究竟。

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在翻阅《协同制造》的时候，我一直在思考，这个概念对于我们这样的小微企业来说，是否也能找到适用的地方？我们可能没有大型跨国企业的资源和规模，但我们同样面临着效率提升和成本控制的压力。我希望这本书能够提供一些“接地气”的解决方案，让不同规模的企业都能从中获益。也许，书中会分享一些轻量级的协同模式，或者强调如何利用现有的技术工具来实现小步快跑式的协同优化。我特别关注书中是否会提及如何与供应商、客户建立更紧密的伙伴关系，这对于我们提升整体竞争力至关重要。我渴望从中找到启发，打破原有的思维定势，去探索属于我们自己的协同之路。这本书的封面设计就给我一种亲和感，这或许也预示着它能够为不同类型的读者提供不同的视角和启示。

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《协同制造》这本书的出现，让我对制造业的未来充满了更多想象。我一直认为，科技的进步，尤其是数字化和智能化技术的发展，为实现更深层次的协同提供了可能。我希望书中能够深入探讨这些新兴技术如何赋能协同制造，比如物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析等，它们在打破信息孤岛、优化生产流程、提升决策效率等方面扮演着怎样的角色。我尤其关注书中是否会讨论如何构建一个开放的、可互操作的制造生态系统，让不同的企业、不同的技术平台能够无缝对接。我期待书中能够提供一些前瞻性的思考，指引我们如何把握技术发展的脉搏，从而在未来的制造业竞争中占据优势。这本书的深度和广度，似乎都预示着它将是一份关于制造业智能化转型的重要参考。

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阅读《协同制造》的过程中，我一直在思考其在应对当下全球经济不确定性方面的价值。地缘政治的变化、供应链的脆弱性、原材料价格的波动，这些都对制造业的稳定运行构成了严峻挑战。我希望书中能够探讨，协同制造如何帮助企业提升供应链的韧性和灵活性，从而更好地抵御外部风险。比如，通过与供应商建立更紧密的伙伴关系，实现信息共享和风险共担；或者通过建立区域性的制造网络，分散生产和供应的风险。我期待书中能够提供一些实用的策略和工具，帮助企业在复杂多变的外部环境中，依然能够保持高效运转和持续创新。这本书的装帧风格就给人一种稳重和可靠的感觉，这或许也暗示了它将为读者提供应对挑战的坚实思路。

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《协同制造》这本书的标题，让我联想到很多关于合作与共赢的理念。在商业世界中，我们常常听到“合作共赢”，但真正能做到并将其转化为实际生产力的，却并不多见。《协同制造》似乎旨在揭示实现这一目标的具体方法论。我好奇书中是否会阐述不同类型的协同模式，比如垂直协同（供应商与制造商之间）、水平协同（同行业企业之间）、甚至是跨行业的协同？每种模式又分别有哪些特点、优势和挑战？我希望作者能够提供清晰的分类和详实的案例，让我能够更好地理解这些概念，并根据自身的业务场景进行选择和应用。这本书的纸张质量和印刷都显得相当考究，这让我感受到作者和出版方对这本书的重视，也更加期待其内容的深度。

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