人工神经网络技术及应用/机电工程师继续教育丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:裴旭东

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2003-9

价格:14.0

装帧:平装

isbn号码:9787508315959

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 神经网络
• 人工神经网络
• 机电工程
• 继续教育
• 技术应用
• 智能系统
• 机器学习
• 工程实践
• 算法设计
• 自动化
• 深度学习

《人工智能的基石：深度学习模型解析与实践》 本书深入浅出地剖析了当前人工智能浪潮中最核心的技术驱动力——深度学习。我们将从最基础的感知器模型出发，层层递进，详细讲解人工神经网络的基本构成原理，包括神经元的数学模型、激活函数的选择与作用、以及多层感知器的结构和前向传播过程。 随后，我们将重点探讨深度学习的“学习”过程，即反向传播算法的原理与实现。你将了解到梯度下降法如何通过误差反向传播来优化网络参数，从而使模型能够从海量数据中提取有价值的特征。在此基础上，本书将详细介绍多种经典且强大的深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）：我们将深入理解卷积层、池化层、全连接层的设计理念，以及它们如何有效地处理图像数据，实现特征的自动提取与识别。通过具体的案例，展示CNN在图像分类、目标检测、语义分割等领域的卓越表现。 循环神经网络（RNN）：对于序列数据的建模，RNN系列模型扮演着至关重要的角色。本书将详细讲解RNN的循环连接机制，以及其在处理时间序列、自然语言处理等任务中的优势。同时，我们也将深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型，分析它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，实现对长距离依赖关系的有效建模。 Transformer模型：作为近年来自然语言处理领域的革命性突破，Transformer模型及其衍生结构（如BERT、GPT系列）将是本书的另一重点。我们将详细解析自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，以及它如何摆脱RNN的顺序依赖，实现并行化处理和更强的全局信息捕捉能力。本书将阐述Transformer在机器翻译、文本生成、问答系统等领域的强大应用。 除了模型本身的原理讲解，本书还将涵盖深度学习模型在实际应用中的关键技术和挑战： 数据预处理与增强：高质量的数据是训练优秀深度学习模型的基础。我们将探讨数据清洗、归一化、特征工程等关键步骤，以及数据增强技术如何有效扩充训练集，提高模型的泛化能力。 模型训练与调优：除了反向传播，我们还将介绍优化算法（如Adam、RMSprop）、正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）、早停法等，帮助读者构建稳定且高效的训练流程。 模型评估与诊断：如何客观地评价模型的性能？本书将讲解各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、BLEU分数等），并提供模型诊断的常用方法，帮助读者发现模型瓶颈并加以改进。 迁移学习与预训练模型：在资源有限的情况下，如何快速构建高性能模型？本书将介绍迁移学习的理念，并引导读者如何利用大规模预训练模型（如ImageNet预训练的CNN模型、BERT等）进行微调，加速应用开发。 本书并非仅限于理论的堆砌，我们将穿插大量代码示例（以Python和主流深度学习框架如TensorFlow/PyTorch为例），指导读者如何从零开始实现这些模型，并在真实数据集上进行训练和测试。通过亲自动手实践，读者将深刻理解模型的工作机制，并具备独立构建和部署深度学习应用的能力。 无论你是希望深入了解人工智能核心技术的在校学生，还是希望为工作带来革新性解决方案的工程师，亦或是对智能技术充满好奇的爱好者，《人工智能的基石：深度学习模型解析与实践》都将为你提供一条清晰的学习路径，助你掌握驱动未来智能发展的强大引擎。

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我最近偶然翻阅了一本关于《仿生学在工程设计中的应用》的书，感觉像打开了一个全新的世界。在过去的工作中，我一直专注于机械结构的优化和材料的选择，但这本书让我意识到，大自然才是最伟大的工程师，其中蕴藏着无数值得我们借鉴的设计灵感。书中的案例非常丰富，从昆虫翅膀的结构仿造飞机翼，到贝壳的螺旋结构应用于建筑材料，再到章鱼触手的仿生抓取技术，每一个例子都让我惊叹于大自然的神奇和智慧。 作者在书中着重介绍了如何将仿生学的原理转化为实际的工程设计方案，他不仅解释了生物体的结构和功能，更重要的是，分析了这些结构和功能是如何在工程上实现的。我尤其对书中关于“流体动力学仿生”的部分很感兴趣，比如模仿鱼类身体的流线型来降低飞行器的空气阻力，或者利用莲叶的超疏水特性来设计自清洁表面。这本书的语言风格非常接地气，没有过多的专业术语，即使是非生物学背景的工程师也能轻松理解。它鼓励读者跳出固有的思维模式，从更广阔的视角去寻求创新的解决方案，这对于激发工程师的创造力非常有帮助。

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近期我购置了一本《可持续能源技术与应用展望》，这本书的内容对于我这个关注新能源行业的工程师来说，简直是如获至宝。在当今全球面临能源危机和环境污染的双重挑战下，发展可持续能源已成为必然趋势。这本书的作者是一位在能源经济和技术领域享有盛誉的专家，他以宏观的视角，深入分析了当前全球能源格局的演变，以及各种新兴的可再生能源技术，例如太阳能、风能、地热能、生物质能以及潮汐能等的最新发展动态。 书中对于各种能源技术的优劣势、技术成熟度、经济可行性以及潜在的市场前景，都进行了客观的评估和预测。我特别对书中关于“能源互联网”的概念和技术构想感兴趣，它描绘了一个未来高度互联、智能化、低碳化的能源系统蓝图，这对于我们设计和优化电网结构，以及发展分布式能源系统具有重要的指导意义。此外，书中还对储能技术的发展，如锂离子电池、氢能等进行了详细的介绍，这对于解决可再生能源的间歇性问题至关重要。这本书的语言风格理性且富有洞察力，作者在分析问题的同时，也提出了许多建设性的意见和发展方向，对于工程师们在可持续能源领域进行技术创新和战略规划，提供了宝贵的参考。

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最近入手了一本《量子纠缠与信息传输》的读物，完全颠覆了我之前对信息科学的认知。作为一名在通信行业摸爬滚打多年的从业者，我对传统的信息编码、传输方式已经非常熟悉，但量子纠缠的概念，以及它在信息传输领域所展现出的惊人潜力，着实让我大开眼界。这本书的作者是一位在量子物理领域享有盛誉的学者，他以一种非常直观且形象的方式，将量子力学中那些晦涩难懂的原理，例如叠加态、测量坍缩等，用通俗易懂的语言解释清楚，并且重点阐述了它们如何能够被应用于构建更安全、更高效的信息传输系统。 书中对于量子密钥分发（QKD）的详细介绍，更是让我看到了未来通信的曙光。它不仅能够实现理论上绝对安全的密钥交换，更重要的是，它为我们设计下一代加密通信协议提供了全新的思路。我特别喜欢书中关于“量子隐形传态”的章节，虽然目前还处于理论和实验阶段，但其所蕴含的强大信息传输能力，已经足以让人浮想联翩。这本书的写作风格非常严谨，但又不失趣味性，作者在解释复杂概念时，常常穿插一些有趣的类比和历史典故，让阅读过程轻松愉快，丝毫不显枯燥。对于任何对信息传输的未来感到好奇的工程师来说，这都是一本不可多得的宝贵资料。

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作为一名在自动化领域摸爬滚打了十多年的机电工程师，我一直对能够提升技能、拓宽视野的学习资料充满期待。最近，我读到了一本名为《人机交互的艺术与科学》的书，这本书的视角非常独特，它不仅仅停留在技术层面的讲解，更深入地探讨了如何通过优秀的人机交互设计来提升用户体验，甚至影响产品的市场竞争力。书中大量引用了心理学、认知科学以及艺术设计方面的理论，将抽象的概念具象化，让我能够更深刻地理解为什么某些界面设计能够让人感到愉悦和高效，而另一些则会让人沮丧不已。 作者在书中反复强调，优秀的人机交互并非一蹴而就，而是一个持续迭代、不断优化的过程。他通过多个真实案例的分析，详细阐述了从需求分析、原型设计、用户测试到最终产品发布的整个流程，并着重介绍了在每个阶段可能遇到的挑战以及相应的解决方案。我尤其对其中关于“情境感知设计”的部分印象深刻，书中列举了在不同环境、不同用户状态下，产品界面如何通过智能调整来提供最合适的信息和交互方式，这对于我们开发更智能、更人性化的工业控制系统提供了非常有价值的启示。这本书的语言风格流畅且富有逻辑性，虽然涉及的领域广泛，但作者的叙述却条理清晰，引人入胜，即使是初学者也能从中受益匪浅。

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最近我读了一本关于《机器人视觉与环境感知》的书，对于我这样一个长期在工业自动化领域工作的工程师来说，这本书的内容可以说是及时雨。随着机器人技术的飞速发展，机器人在复杂环境中自主感知和决策的能力变得越来越重要，而视觉感知无疑是其中的核心技术之一。这本书的作者是一位在计算机视觉领域深耕多年的专家，他系统地介绍了当前机器人视觉感知的主要技术和方法，包括图像处理、特征提取、目标识别、场景理解以及三维重建等。 书中对于机器学习在机器人视觉中的应用，有着非常详尽的阐述。从传统的机器学习算法，到目前非常流行的深度学习模型，作者都一一进行了介绍，并结合具体的机器人应用场景，讲解了如何利用这些技术来让机器人“看懂”周围的世界。我特别喜欢书中关于“SLAM”（即时定位与地图构建）技术的讲解，这是机器人实现自主导航的关键，作者通过大量的图示和算法解析，将原本复杂的概念变得清晰易懂。这本书的行文风格既有学术的严谨性，又不乏工程实践的指导意义，非常适合希望提升机器人视觉感知能力的工程师阅读。

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