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出版者:中国电力出版社

作者:马淑范

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2003-2-1

价格:40.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508313535

丛书系列:

图书标签:

• 电工
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• 操作规程
• 行业技能
• 职业培训
• 通用教材

好的，这是一份关于与《进网作业电工通用培训教材》内容不相关的图书简介，字数大约1500字。 --- 《人工智能基础与前沿技术应用》 内容简介 本书旨在为读者系统性地介绍人工智能领域的基础理论、核心算法及其在当前技术浪潮中的前沿应用。本书内容涵盖了从经典的机器学习范式到最新的深度学习模型架构，并深入探讨了这些技术如何重塑各个行业的工作流程与决策机制。本书的受众群体包括计算机科学专业学生、数据科学家、软件工程师以及希望将AI技术应用于其业务领域的行业专业人士。 第一部分：人工智能的基石——基础理论与经典算法 本书首先奠定了坚实的数学与统计学基础，这是理解现代人工智能算法的必要前提。我们详细阐述了概率论、线性代数和微积分在算法优化中的作用，特别是梯度下降法及其变体的推导与实现。 随后，本书引入了机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习的范式区别与适用场景。在经典算法部分，我们详尽解析了线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）以及决策树和随机森林的内在机制。对于每种算法，我们不仅展示了理论公式，更侧重于其背后的几何或统计学意义，并结合Python中的Scikit-learn库进行实际操作演示，确保读者能够掌握从理论推导到实际应用的全过程。 第二部分：深度学习的崛起与核心架构 本部分是本书的重点，专注于深度学习的革命性进展。我们从人工神经网络（ANN）的基本结构——神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的演变开始讲起。 卷积神经网络（CNN）的精深剖析： 我们不仅介绍了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN架构的演进脉络，还深入探讨了卷积操作（如空洞卷积、分组卷积）如何有效降低模型复杂度和参数量，同时提升特征提取的效率。在应用层面，本书详细覆盖了图像分类、目标检测（R-CNN系列、YOLO系列）和图像分割（FCN, U-Net）的最新技术方案与评估指标（mAP, IoU）。 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据的处理，本书详细解析了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门控”机制有效捕获长期依赖关系。此外，本书还涵盖了序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的应用，以及如何使用注意力机制（Attention Mechanism）来优化长序列的编码与解码过程。 Transformer架构的革命： 鉴于Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的统治地位，本书用大量篇幅讲解了其核心组件——多头自注意力机制的数学原理。我们详细拆解了BERT、GPT系列模型的预训练任务（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）以及它们在下游任务（如文本生成、问答系统）中的微调策略。 第三部分：前沿技术与交叉领域应用 本部分将理论知识与尖端研究方向相结合，探讨人工智能在实际复杂场景中的落地挑战与前沿解决方案。 生成对抗网络（GANs）的艺术与工程： 我们深入探讨了GAN的基本训练框架，并区分了DCGAN、WGAN、CycleGAN等不同变体在图像合成、风格迁移和超分辨率重建中的差异与应用。重点讨论了如何平衡生成器与判别器之间的博弈，以实现更稳定和高质量的输出。 强化学习（RL）的决策科学： 强化学习是实现自主决策的关键。本书从马尔可夫决策过程（MDP）出发，系统讲解了动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分（TD）学习。重点介绍了DQN、Policy Gradient（如REINFORCE、A2C）以及Actor-Critic方法（如A3C、PPO）在机器人控制、游戏AI以及资源调度等领域的实际部署案例。 可解释性人工智能（XAI）： 随着AI模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本书介绍了LIME、SHAP等局部可解释性方法，以及CAM（Class Activation Mapping）等可视化技术，帮助开发者和监管者评估模型的公平性、鲁棒性与可靠性。 联邦学习与隐私保护计算： 面对数据孤岛和隐私合规的挑战，本书介绍了联邦学习（Federated Learning）的基本框架，以及如何结合差分隐私（Differential Privacy）技术，在不暴露原始数据的情况下实现模型训练的协同优化。 第四部分：工程实践与部署挑战 理论的学习必须与工程实践相结合。本部分重点关注如何将训练好的模型投入生产环境。我们讨论了模型压缩技术（如知识蒸馏、权重剪枝、量化）对边缘设备部署的重要性。此外，我们还探讨了MLOps（机器学习运维）的实践框架，包括数据版本控制、模型监控、性能漂移检测以及自动化再训练流程的搭建，确保AI系统在实际运行中的持续稳定性和高性能。 全书贯穿了大量的代码示例，均采用最新的Python 3.x环境，并基于PyTorch和TensorFlow 2.x框架编写，力求做到理论深度与工程实用性的完美平衡。本书不仅是一本教材，更是一份面向未来技术挑战的实战指南。 ---

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从一个资深电工的角度来看，这本书的严谨性毋庸置疑，它所引用的标准和规范都具有权威性，确保了内容的准确无误。我特别关注了关于安全操作规程的部分，这部分内容详尽且强调再三，充分体现了电力行业对“安全第一”的恪守。相比于我早些年使用的其他教材，这本书在对“风险辨识”的讲解上更加深入和系统化，它教会的不仅仅是如何操作，更是如何思考潜在的危险源。这本书的价值，远超一本简单的培训资料，它更像是一份职业素养的养成手册。

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我对这本书的实用性给予高度评价，它着实体现了“学以致用”的精髓。书中的案例分析非常贴合实际工作场景，涵盖了从高压输电到低压配电的各个环节。很多我们在实际操作中遇到的疑难问题，都能在书里找到相应的理论支撑和解决方案的思路。比如，关于继电保护的章节，作者不仅讲解了理论基础，还深入剖析了不同故障场景下的保护动作逻辑，对于我们现场维护人员来说，简直是宝典。这本书的价值在于，它架起了理论与实践之间的桥梁，让那些晦涩难懂的技术规范变得触手可及。

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这本书的排版设计和图文呈现方式，极大地提升了我的阅读体验。装帧精美，纸张质量上乘，阅读起来非常舒适，长时间翻阅也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，书中的插图和示意图绘制得非常专业且精准，它们清晰地展示了设备结构和系统连接，弥补了文字描述的不足。我特别欣赏作者在引入新章节时所做的内容导览，让人能迅速掌握本章的重点和学习路径。这种对细节的关注，体现了编者对读者的尊重，让学习过程充满了愉悦感。

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这本关于电力系统基础知识的书籍，简直是为我这种电力行业的新手量身定做的！书的结构清晰得让人惊喜，从最基础的电路理论讲起，慢慢过渡到电力系统的运行原理，每一步都走得稳扎稳打。尤其是那些复杂的概念，作者总能用非常生动形象的比喻来解释，让枯燥的物理定律变得易于理解。我记得有一次研究变压器的工作原理时，我一度感到困惑，但书里的图解和详细的步骤分析，让我瞬间茅塞顿开。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一位循序渐进的导师，引导你一步步深入。

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深入阅读后，我发现这本书在内容深度上保持了一种微妙的平衡，既保证了基础知识的扎实性，又适度地探讨了前沿技术的发展趋势。它并没有停留在旧有的知识框架内，而是对智能电网、新能源接入等现代电力议题有所涉猎，虽然篇幅不长，但足以引发我们对未来行业方向的思考。这种前瞻性让这本书的生命力得以延续，不至于很快过时。对于一个需要不断更新知识库的专业人士来说，这种与时俱进的编辑理念尤为可贵，值得点赞。

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