农产品质量安全及其检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (2007年1月1日)

作者:吴广枫

出品人:

页数:209

译者:

出版时间:2007-1

价格:32.0

装帧:平装

isbn号码:9787502594213

丛书系列:

图书标签:

• 农产品
• 质量安全
• 检测技术
• 食品安全
• 农药残留
• 重金属
• 食品检测
• 农产品检测
• 食品科学
• 农业科技

好的，这是一本关于人工智能、机器学习与深度学习基础理论及实践应用的图书简介。 --- 《智能驱动：从理论基石到前沿实践的深度学习构建指南》 图书简介 在信息爆炸与数据驱动的时代，人工智能（AI）已不再是遥远的科幻概念，而是驱动社会变革与产业升级的核心动力。本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的智能技术构建蓝图，聚焦于人工智能领域最核心的基石——机器学习与深度学习的理论框架、算法原理及前沿应用。 本书并非简单的工具书或算法堆砌，而是一部从数学基础到复杂网络架构的认知旅程。我们致力于揭示“智能”是如何通过严谨的数学模型与高效的计算范式得以实现的，帮助读者真正理解智能系统的“黑箱”内部逻辑。 第一部分：智能时代的数学与统计基石 本书的起点是坚实的理论基础。要驾驭现代AI，必须深刻理解其背后的数学语言。本部分将系统回顾和深入探讨支撑机器学习的线性代数、概率论与数理统计。 1.1 线性代数：数据与空间的语言 我们不仅仅停留在矩阵运算层面，更侧重于向量空间、特征值分解（Eigendecomposition）与奇异值分解（SVD）在数据降维（如PCA）和特征提取中的核心作用。理解矩阵如何代表数据变换，是掌握神经网络权重优化的先决条件。 1.2 概率论与信息论：不确定性下的决策 深入探讨贝叶斯定理在分类问题中的应用，包括朴素贝叶斯分类器及其局限性。重点分析信息熵、交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的物理意义，揭示其在衡量模型不确定性和指导训练过程中的关键地位。 1.3 优化理论：驱动学习的核心引擎 详细阐述凸优化与非凸优化在AI中的应用。重点剖析梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）及其变体（如Momentum, Adam, RMSProp）的收敛性、步长选择策略以及如何避免鞍点和局部最优。理解这些优化算法的收敛速度和稳定性，是训练深层网络的关键。 第二部分：经典机器学习的结构与算法 在建立理论基础后，本书转向经典机器学习算法的构建与分析，这些算法构成了许多现代AI系统的基础模块。 2.1 监督学习：从线性到非线性的决策边界 系统讲解逻辑回归、支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其在高维空间中的映射能力。重点对比不同模型在偏差（Bias）与方差（Variance）权衡中的表现。 2.2 无监督学习：发掘数据深层结构 深入探讨聚类算法（K-Means, DBSCAN）的工作机制及其在数据分割中的适用性。着重讲解主成分分析（PCA）与流形学习（Manifold Learning）在数据可视化与高维数据压缩中的应用。 2.3 集成学习：从弱到强的智慧聚合 详尽介绍集成学习的两大主流范式：Bagging（如随机森林）与Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）。分析为何这些模型在结构化数据竞赛中表现出色，并探讨偏差减少与方差控制的具体机制。 第三部分：深度学习的革命：神经网络的构建与训练 本部分是全书的核心，专注于深度学习这一革命性技术的解析。 3.1 人工神经网络（ANN）基础 从感知机到多层感知机（MLP），清晰界定激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择标准及其对梯度传播的影响。详细解析反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，确保读者完全掌握其在网络权重更新中的核心作用。 3.2 卷积神经网络（CNN）：视觉信息的捕获 深入解析卷积层、池化层、归一化层（Batch Normalization）的计算原理。通过 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 等经典架构的演进，剖析残差连接、空洞卷积等高级技术的创新点及其解决的实际问题（如梯度消失）。本书将以PyTorch框架为例，展示如何从零开始构建和训练高性能的图像识别模型。 3.3 循环神经网络（RNN）与序列建模 探讨RNN处理时间序列数据的内在机制，并着重分析标准RNN在长期依赖问题上的局限性。深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，阐释门控机制如何有效控制信息的遗忘与保留，使其成为自然语言处理（NLP）和语音识别的基石。 3.4 现代架构的突破：Transformer与注意力机制 全面解析Attention Is All You Need论文所提出的Transformer架构。重点阐述自注意力机制（Self-Attention）如何替代传统的循环结构，实现高效的并行计算。同时，介绍BERT、GPT等预训练模型的架构原理及其在迁移学习中的强大能力。 第四部分：高级主题与工程实践 本部分将视野拓展到更复杂的AI应用场景，并关注模型的部署与可解释性。 4.1 生成模型进阶 系统介绍生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，以及变分自编码器（VAEs）的概率建模思想。分析它们在图像合成、数据增强和领域迁移中的应用潜力与挑战。 4.2 模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 在AI日益重要的背景下，理解模型的决策过程至关重要。本章介绍LIME, SHAP等局部可解释性方法，并探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及防御策略，确保模型在真实世界的部署中既高效又可靠。 4.3 深度学习的工程化部署 讨论模型优化技术，如模型剪枝、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation），以适应资源受限的边缘计算环境。介绍使用ONNX、TensorRT等工具链进行模型部署和推理加速的流程。 读者对象 本书适合具备一定编程基础（如Python）和基础微积分知识的工程师、数据科学家、研究生以及渴望深入理解现代人工智能技术原理的专业人士。阅读本书后，读者将不仅能熟练运用现有框架，更能从底层原理出发，设计、优化并部署面向复杂问题的定制化智能解决方案。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一名家庭主妇，每天为家人准备三餐是我的头等大事，而食材的安全是我最关心的问题。《农产品质量安全及其检测技术》这本书，听起来就像是为我量身定做的。我一直很想知道，我们平时买到的各种蔬菜水果，它们的农药残留到底有多少？是否真的像广告里说的那样“绿色无公害”？书中是否会教我一些简单的方法，比如在家里如何清洗蔬菜才能最大程度地去除农药残留，或者如何通过外观、气味等初步判断蔬果是否新鲜安全？而“检测技术”听起来很高深，我希望这本书能够用非常生活化的语言，解释一下那些我们看不到的“不安全”是怎么被发现的。比如，超市里那些声称“无添加”的食品，它们是如何证明自己的清白的？是否会有关于如何识别那些可能存在安全隐患的农产品的信息？我希望这本书能给我一些实用的指导，让我能够更安心地为家人挑选食材，而不是仅仅依靠商家的宣传。如果书中还能提供一些关于如何科学储存农产品，延长保质期，同时又能保证其安全性的建议，那就更好了。总之，我希望这本书能成为我在厨房里的“安全指南”。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性解答“有机”和“绿色”农产品到底意味着什么的读物，而《农产品质量安全及其检测技术》似乎给了我这个机会。一直以来，市面上充斥着各种认证标识，但对于普通消费者来说，它们之间的区别和实质内涵往往模糊不清。这本书是否能深入剖析不同农产品安全认证体系的标准，比如有机认证、绿色食品认证、无公害农产品认证等，并详细解释它们的区别和侧重点？我很想知道，达到这些认证标准需要经过哪些严格的流程和监管，以及这些认证是否真的能有效规避我们担心的农药、化肥、激素等问题。更吸引我的是“检测技术”这个部分。它是否会介绍一些常规的检测方法，比如高效液相色谱（HPLC）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）等，并用通俗易懂的语言解释这些技术是如何精准地识别和量化污染物，以及它们的灵敏度和准确性如何？如果能提供一些关于如何选择有信誉的商家，或者如何识别假冒伪劣产品的实用技巧，那就更完美了。我希望这本书不仅能解答我的疑惑，还能赋予我辨别能力，让我能够真正地为自己和家人选购到安全放心的食物。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚到手，迫不及待地翻看了几页。一开始就被书名吸引了：《农产品质量安全及其检测技术》。我一直对餐桌上的食物来源和安全性非常关心，尤其是在食品安全事件频发的大环境下，能有一本书深入浅出地讲解农产品质量到底是如何保证的，以及背后的技术支撑，感觉非常及时且必要。我期待这本书能为我揭示那些隐藏在标签和宣传背后的真相。例如，书中是否会详细介绍不同农产品（比如蔬菜、水果、肉类、水产品等）各自关注的重点安全指标？是否会解释哪些是常见的农药残留、兽药残留、重金属超标、微生物污染等问题，以及它们对人体可能造成的长期或短期危害？更重要的是，书中提到的“检测技术”究竟是什么样的？是实验室里那些高精尖的仪器设备，还是我们普通人也能理解和接触到的基本原理？我希望它能解释清楚为什么这些技术是有效的，它们是如何工作的，以及不同技术在检测不同污染物时的优缺点。我尤其好奇，是否会有关于如何通过一些非破坏性的方法来初步判断农产品质量的内容，或者如何解读检测报告，让我们普通消费者也能从中获得有用的信息，而不是一头雾水。这本书的封面设计也挺专业，给人一种严谨可靠的感觉，这让我对内容充满了信心，希望能学到实实在在的知识，让自己在选购农产品时更有底气。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对食品安全领域略知一二的爱好者，我一直对农产品从田间到餐桌的全过程监管非常感兴趣。《农产品质量安全及其检测技术》的书名就精准地击中了我的兴趣点。我特别想了解书中是否会详细阐述农产品质量安全管理体系的构建，比如从源头控制、生产过程监控，到包装、运输、销售等各个环节的风险管理和控制措施。是否会介绍相关的法律法规和行业标准，以及这些标准是如何制定和执行的？同时，我对“检测技术”的实际应用充满了好奇。这本书是否会深入探讨不同类型农产品（如谷物、蔬菜、水果、肉禽蛋奶、水产品等）在质量安全检测中各自面临的主要挑战和对应的检测方法？例如，是否会介绍如何检测农药残留、兽药残留、食品添加剂、非法添加物、生物毒素、重金属以及微生物等？我非常期待书中能够介绍一些先进的检测技术，比如快速筛查技术、DNA检测技术、高通量测序技术等，并解释它们的原理、适用范围和发展趋势。此外，如果书中还能探讨如何将这些检测技术与风险评估、追溯体系相结合，构建更加完善的农产品质量安全保障网络，那就更具启发性了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名农业科技爱好者，一直关注着现代农业的发展。《农产品质量安全及其检测技术》这个书名，精准地抓住了当前农业发展的核心议题。我非常期待书中能够深入探讨农产品质量安全的技术体系，包括从良种繁育、健康种植/养殖，到产后处理、贮藏运输等全产业链的质量安全控制技术。是否会介绍绿色、有机、无公害等生产模式下的具体技术要求和管理策略？对于“检测技术”部分，我尤其感兴趣其前沿性和创新性。书中是否会介绍光谱技术（如近红外光谱、高光谱成像）、电子鼻、电子舌等无损或快速检测技术在农产品质量评价和安全监控中的应用？是否会探讨基因工程、生物传感器、纳米技术等在农产品质量安全检测中的潜在价值和发展前景？我还想了解书中是否会分析当前农产品质量安全检测面临的挑战，比如检测成本、检测效率、检测标准化等问题，并提出相应的解决方案。此外，如果书中能够结合实际案例，分析不同国家或地区在农产品质量安全监管和技术应用方面的经验和教训，并对未来的发展趋势进行展望，那将极大地拓宽我的视野，为我在相关领域的学习和研究提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆