具体描述
《精益生产工具手册》内容简介：精益生产工具，可全面地，可持续地，提升企业核心竞争力!精准的阐述，详实的案例!不仅阐述精益生产是什么，而且告诉你怎么做!此书准确地阐述了精益生产的术语和工具；并结合上海大知企业管理咨询有限公司10年来所参与精益生产项目的真实案例和图片，对每一个工具的应用程序和成功关键点进行了简明扼要的说明。这是一本工厂管理人员必备的精益生产实战工具书!
《深度学习赋能：下一代智能系统构建指南》 内容概要 本书全面深入地探讨了当前人工智能领域最前沿、最具变革性的技术——深度学习（Deep Learning）在构建下一代智能系统中的应用与实践。全书结构严谨，逻辑清晰，从基础理论到高级算法，再到工程落地，为读者构建了一个完整、可操作的学习路径。 本书并非关注流程优化或精益管理，而是聚焦于计算模型、数据处理、模型训练、以及系统集成这些核心技术领域。 --- 第一部分：深度学习的理论基石与数学原理 (Fundamental Theory and Mathematical Principles) 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，理解深度学习背后的数学逻辑。 第一章：神经网络的结构与演化 本章详细梳理了人工神经网络（ANN）的发展历程，重点阐述了感知机（Perceptron）、多层感知机（MLP）的结构与局限性。深入分析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的选择对模型收敛速度和表示能力的影响。讨论了深度网络的“深度”带来的挑战，例如梯度消失与爆炸问题，并介绍了残差连接（Residual Connections）等关键创新如何克服这些障碍。 第二章：优化算法与反向传播机制 详细解析了训练神经网络的核心机制——反向传播（Backpropagation）。本章不仅涵盖了链式法则在计算梯度中的应用，更重要的是，对各类优化器进行了深入的比较分析。内容包括经典梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam）的数学推导、收敛特性以及在不同模型结构中的适用场景。同时，讨论了学习率调度（Learning Rate Scheduling）策略的重要性。 第三章：正则化、泛化与模型评估 本章关注如何确保模型在未见数据上表现良好，即泛化能力。详细介绍了L1/L2正则化、Dropout、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）等核心正则化技术。此外，系统阐述了模型评估的标准：精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等指标的计算与解读，强调了在不平衡数据集上进行评估时的注意事项。 --- 第二部分：核心深度学习架构的精深解析 (In-Depth Analysis of Core Architectures) 本部分聚焦于当前应用最广泛、性能最强大的两大深度学习模型家族的原理、设计细节及前沿变体。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度解析 从二维卷积操作的数学本质出发，逐步引入池化层、感受野的概念。本章深入剖析了经典网络（如LeNet, AlexNet, VGG）的设计哲学，并重点研究了现代高效网络的结构：ResNet的残差块设计思想、Inception模块（GoogLeNet）的多尺度特征提取、以及DenseNet的特征重用机制。此外，还包含了对深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端部署中的效率优势分析。 第五章：循环神经网络（RNN）及其序列建模的挑战 本章详细描述了RNN处理时序数据的能力。核心内容包括对标准RNN的结构缺陷（长期依赖问题）的分析，进而深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制（遗忘门、输入门、输出门）。本章还涵盖了双向RNN（Bi-RNN）以及如何使用RNN处理语音识别、时间序列预测等任务的实践经验。 第六章：注意力机制与Transformer架构的革命 本章是本书的前沿核心。首先引入注意力机制（Attention Mechanism）的概念，阐释其如何使模型聚焦于输入序列的关键部分。随后，本书将全部篇幅投入到Transformer架构的详解：自注意力（Self-Attention）的多头机制、位置编码（Positional Encoding）的设计、编码器-解码器堆栈的构建流程。重点解析了BERT、GPT系列模型在预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）上的训练策略和其强大的零样本/少样本学习能力。 --- 第三部分：前沿应用与系统工程实践 (Advanced Applications and System Engineering) 本部分将理论知识与实际应用相结合，探讨深度学习在特定复杂任务中的落地，并关注模型的部署与优化。 第七章：生成模型的前沿探索 本章关注如何让系统“创造”新的数据。深入研究了变分自编码器（VAE）的潜在空间表示与重参数化技巧。随后，详细剖析了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础、判别器与生成器的训练过程，并对比了DCGAN、WGAN等变体在图像生成中的表现与稳定性问题。最后，简要介绍了扩散模型（Diffusion Models）作为新一代生成模型的原理。 第八章：深度强化学习（DRL）在决策制定中的应用 本章将视角转向序列决策问题。介绍了强化学习的基本要素（Agent, Environment, State, Action, Reward）。重点讲解了深度Q网络（DQN）及其改进（Double DQN, Dueling DQN）如何利用深度学习处理高维状态空间。此外，还涵盖了策略梯度方法，如Actor-Critic框架（A2C, A3C）和近端策略优化（PPO），阐释它们在复杂控制任务中的优势。 第九章：模型部署、效率与可解释性 本部分是连接实验室到生产环境的关键桥梁。讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以提升推理速度和降低内存占用。最后，探讨了深度学习模型的可解释性（XAI）技术，如Grad-CAM、SHAP值等，帮助工程师理解和调试复杂模型的决策依据，确保系统在关键领域（如医疗、金融）的安全可靠性。 --- 目标读者 本书面向具有扎实高等数学（线性代数、微积分）和概率论基础，希望深入理解当前最先进人工智能技术、并致力于构建高性能智能系统的研究人员、高级软件工程师、数据科学家以及计算机科学专业的高年级学生。掌握本书内容，读者将能够从根本上设计、训练和优化下一代智能系统。
作者简介
王庆生，现为上海大知企业管理咨询公司高级顾问，精益生产导师和资深现场问题解决专家。曾任职于宝钢等世界著名500强公司，在生产管理领域有丰富的实战经验，曾协助众多不同性质的企业实现世界级运作标准，改善效果卓著。其辅导过的企业既包括圣戈班、高露洁、瓦卢瑞克、比泽尔等世界级企业，也包括中国铝业、海尔、鹰牌陶瓷等国内知名公司，更包括众多民营和私营企业。
目录信息
第一章 精益生产概论 第一节 七大浪费 第二节 精益起源 第三节 问题解决6步法 第四节 精益实施顺序第二章 满足客户需求 第一节 节 拍时间 第二节 批次制造 第三节 生产周期 第四节 缓冲和安全库存第三章 一个流生产 第一节 缓冲：U型布局 第二节 连续流（一个流） 第三节 生产线平衡 第四节 看板 第五节 标准化操作 第六节 快速换模 第七节 防错 第八节 易耗工具管理 第九节 全面生产维护（TPM）第四章 均衡化生产 第一节 产品数量分析和零部件路径分析（决定价值流） 第二节 定拍提取（定时运送定时看板） 第三节 平顺化（均衡生产） 第四节 自动化 第五节 准时化生产（JIT） 第六节 物料员（水蜘蛛） 第七节 价值流管理 第八节 绘制价值流图第五章 精益生产项目管理与5S 第一节 精益生产成果指标 第二节 精益生产汇报与沟通 第三节 5S工作场所的标准化 第四节 可视化工厂 第五节 车间改善 第六节 持续改进看板精益生产英文专业词汇解释后记
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读后感
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