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出版者:Springer-Verlag Telos

作者:Marek B. Zaremba

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-11

价格:USD 160.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387198903

丛书系列:

图书标签:

• 制造业
• 现代制造
• 工业工程
• 生产管理
• 工艺流程
• 自动化
• 机械工程
• 工业4
• 0
• 精益生产
• 质量控制

好的，这是一份关于另一本书的详细图书简介，旨在避免提及“Modern Manufacturing”或与其相关的任何内容，并力求自然流畅： --- 《数字时代的知识图谱：构建与应用前沿》 作者： 艾米莉·卡特（Emily Carter） 出版社： 环宇科技出版集团 图书定价： 人民币 188.00 元 ISBN： 978-7-5673-1890-2 开本： 16 开 页数： 550 页 装帧： 精装 --- 内容简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，海量的异构数据往往难以被机器和人类有效理解、组织和利用。《数字时代的知识图谱：构建与应用前沿》一书，正是立足于这一时代挑战，系统性地剖析了知识图谱（Knowledge Graph, KG）从理论基石到前沿实践的全景图谱。本书深度聚焦于如何将分散的、非结构化的信息转化为结构化、可推理的知识体系，并探讨这些知识体系在驱动智能系统、辅助决策制定以及变革人机交互中的革命性潜力。 本书并非停留在对现有技术的简单罗列，而是深入挖掘了知识图谱构建过程中的核心技术难题与创新思路。全书结构严谨，逻辑清晰，分为四大核心板块，层层递进，旨在为研究人员、工程师以及对人工智能领域有深厚兴趣的读者提供一份兼具理论深度与工程实践指导的权威参考。 第一部分：知识图谱的基础与理论框架 本部分为理解知识图谱奠定了坚实的理论基础。我们首先探讨了知识表示的演变历程，从早期的语义网络到现代的本体论（Ontology），阐释了知识建模的哲学基础。重点章节详细介绍了描述逻辑（Description Logic, DL）在知识图谱中的应用，特别是OWL（Web Ontology Language）作为主流知识描述语言的优势与局限。此外，还引入了图数据库（Graph Databases）的基本原理，如属性图模型（Property Graph Model）与RDF（Resource Description Framework）三元组模型的异同，为后续的存储和查询奠定了技术选型基础。 第二部分：知识图谱的构建流程与关键技术 知识图谱的构建是一个复杂且多阶段的过程，本书在此部分投入了大量篇幅进行深入解析。我们详尽讨论了信息抽取（Information Extraction）的各个子任务，包括实体识别（Named Entity Recognition, NER）、关系抽取（Relation Extraction）以及事件抽取（Event Extraction）。尤其引人注目的是，本书对基于深度学习的抽取模型进行了前沿梳理，如Attention机制、Transformer架构在序列标注和关系分类中的最新应用。 随后，我们转向知识融合（Knowledge Fusion）这一核心挑战。实体对齐（Entity Alignment）和关系对齐（Relation Alignment）的准确性直接决定了图谱的质量。书中系统阐述了基于嵌入（Embedding-based）的方法，如TransE、RotatE等模型，并对比了基于度量学习和基于神经网络的对齐策略。数据清洗与不一致性处理，作为保证知识一致性的重要环节，也得到了详尽的论述。 第三部分：知识表示学习与推理 知识图谱的价值在于其可被机器“理解”并进行推理。第三部分聚焦于知识表示学习（Knowledge Representation Learning, KRL），这是连接符号知识与向量空间的桥梁。本书不仅复习了经典的基于距离和语义匹配的模型，更着重介绍了如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的强大结构感知能力来学习高质量的实体和关系嵌入。书中特别探讨了异构图嵌入（Heterogeneous Graph Embedding）的挑战，以及如何在高维稀疏数据中保持推理的有效性。 在知识推理（Knowledge Reasoning）方面，本书区分了基于规则的逻辑推理、基于嵌入的概率推理以及基于路径的推理方法。特别是，对于多跳推理（Multi-hop Reasoning）和归纳式推理（Inductive Reasoning）的最新进展，如采用强化学习框架或路径规划算法来发现隐藏的知识路径，进行了细致的讲解和案例分析。 第四部分：知识图谱的应用生态与前沿探索 知识图谱的生命力在于其广泛的应用。本书的第四部分展示了知识图谱如何赋能多个关键领域。在问答系统（Question Answering Systems）中，我们阐述了如何将自然语言问题映射到图谱查询语言（如SPARQL或Cypher），实现精准的知识检索和合成答案。在推荐系统中，知识图谱如何通过建模用户、物品和上下文之间的复杂关系，提升推荐的解释性和多样性。 此外，本书还探讨了知识图谱在可解释性人工智能（XAI）中的角色，即利用图谱路径解释模型的决策过程。最后，作者展望了知识图谱在常识推理、跨模态知识融合以及联邦知识图谱等新兴领域的未来方向。 目标读者 本书适合于计算机科学、人工智能、数据科学等领域的本科高年级学生和研究生，软件架构师、大数据工程师，以及在金融科技、生物信息学、智能制造等领域中需要构建或应用知识密集型系统的专业人士。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论和基础机器学习知识。 为什么阅读本书？ 《数字时代的知识图谱：构建与应用前沿》以其前瞻性和系统性，为您提供了构建下一代智能系统的蓝图。它不仅是技术指南，更是对信息组织范式变革的深刻洞察。通过本书，您将掌握从原始数据到高价值知识体系的全套工具与方法论，为解决当今最复杂的数据挑战做好准备。 ---

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最让我感到不值的一点是，这本书在“前瞻性”上的努力几乎为零。它似乎对所有在过去五年内出现的技术爆炸性突破——无论是关于量子计算在材料科学中的应用潜力，还是大规模部署的工业AI模型——都采取了“视而不见”的态度。当谈及自动化时，它停留在机器人手臂的精确抓取和放置，完全没有触及到机器视觉、深度学习在复杂装配中的决策能力。我原本抱着极大的希望，这本书能够提供一个连接当前制造实践与未来十年的技术路线图的桥梁。但它提供的更像是一条通往一个已经走过的时代的单行道。如果你是一个刚入行、对制造历史感兴趣的人，也许可以作为快速浏览的背景材料，但如果你是想要提升竞争力、了解如何驾驭下一波工业浪潮的专业人士，那么这本书的内容深度和广度都远远不够。它像一本被精心装帧的教科书，内容却停留在上一个技术周期的末尾，无法为我们面对的现实挑战提供任何具有前瞻性和实用性的指导。总而言之，它缺乏“现代”的血液。

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从排版和图表来看，这本书也透露着一种过时的气息。插图质量不高，很多流程图看起来像是用早期的电子表格软件制作的，线条僵硬，颜色单调。更要命的是，很多关键概念的解释依赖于这些图表，但图表本身却晦涩难懂，仿佛是为熟悉特定旧系统的人设计的内部参考资料。举个例子，在介绍“节拍时间”（Takt Time）的章节，作者使用了多达三页的篇幅来展示一个工厂布局图，但这个布局图的时间标注方式极其混乱，混合了公制和英制单位，而且完全没有提供任何工具来帮助读者计算如何在不同的生产负荷下调整这个节拍时间。我期望看到的是动态的模型、可交互的示例，或者至少是清晰的数学公式推导，以便我能将这些概念应用到我自己的环境中。这本书给我的感觉是，它的内容是在数据采集和编辑阶段就停止了进化，仿佛作者在2005年完成了一切，然后仅仅是更换了封面的年份。它没有体现出任何对最新数据可视化工具的利用，也没有尝试用现代的思维工具来解构复杂的制造生态系统。

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阅读体验可以用“迷失在细节的海洋，却找不到陆地”来形容。这本书的结构组织得极其松散，仿佛作者收集了大量不相关的行业报告碎片，然后用胶带随意地将它们粘合在一起。每一章节都像一个孤立的岛屿，相互之间缺乏逻辑上的引力。例如，它花费了极大的篇幅来探讨一家小型纺织厂在1980年代如何优化其裁剪模式，这本身无可厚非，但如果这本书的主旨是展望“现代制造”，那么这些历史的片段应该起到启发未来的作用，而不是仅仅作为对过去的纪念碑。更让我抓狂的是，书中充斥着大量技术术语的堆砌，但这些术语往往没有得到清晰的界定或应用上的示范。它提到了“敏捷方法论”，却从未真正深入剖析在复杂的硬件制造环境中，如何克服刚性流程的阻碍来实现真正的敏捷。我期待的是一种批判性的分析，探讨当前技术瓶颈在哪里，以及资本和人才如何应对这些挑战。相反，我读到的是一种过于乐观的、近乎天真的陈述，仿佛只要理论上应用了某个管理学模型，所有问题都会迎刃而解。对于一个希望了解前沿技术落地难点的专业人士来说，这本书提供的洞察力，远不如在行业论坛上浏览几小时来得有价值。它缺乏锐度，缺乏对现实复杂性的深刻理解。

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这本书的名字着实吸引人，但读完之后，我得说，它在某些方面简直是精神上的“空腹”体验。我原本期待的是一场关于未来工厂、智能机器人、以及供应链革新的深度对话，结果拿到手的更像是一本关于二十世纪中期家庭装修手册的修订版，只不过把“木工”换成了“流程优化”。开篇那几章，洋洋洒洒地描述了如何挑选最适合你家厨房的台面材料，以及不同油漆的干燥时间对比。我理解，任何“现代”的讨论都需要一个基础，但如果这个基础占据了全书近三分之一的篇幅，并且丝毫没有与标题中的“制造”产生任何实质性联系，那就太令人失望了。我努力寻找那些能让我眼前一亮的案例研究，那些关于增材制造（3D打印）如何颠覆传统装配线的真知灼见，或者至少是一些关于物联网（IoT）在车间级别应用的微小线索。然而，书中似乎完全沉浸在一种对“效率”的怀旧式赞美中，那种效率指的是工人如何更好地排列他们的工具，而不是系统如何自我学习和调整。这种脱节感贯穿始终，让我怀疑作者是不是在写一本关于如何高效整理工具箱的指南，然后鬼使神差地给它安上了一个宏大的新时代制造的帽子。如果我想要学习如何打磨实木地板，我有很多更好的资源可以选择，但如果我想了解工业4.0的精髓，这本书无疑是南辕北辙。

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这本书的写作风格，老实说，读起来像是一份被严格审查过、完全没有任何个人色彩的政府白皮书，而且还是那种十年前的版本。语气极其平稳，缺乏任何能够激发读者思考的激情或争议点。它似乎刻意回避了任何可能引发行业内辩论的话题，比如劳动力自动化带来的社会冲击，或者全球供应链重构背后的地缘政治因素。作者似乎更热衷于描述“理想状态”下的流程图，那些完美无瑕、没有噪音、没有意外的流程图。我翻遍了全书，试图找到一些关于失败案例的分析——制造业的生命线往往就隐藏在那些重大的错误和学习经验中。但这本书里没有。没有关于某项新技术集成失败的原因，没有关于质量控制环节崩溃的案例，更别提那些关于如何应对突发性市场需求剧变的策略了。这种“避世”的写作方式，使得“现代”这个词汇显得空洞无物。现代制造的本质就是应对不确定性，而这本书提供的却是一剂对抗不确定性的麻醉剂，它让你相信只要照本宣科，世界就会井然有序。作为读者，我需要的是能够帮助我穿越风暴的航海图，而不是一份在风平浪静时才能使用的观光指南。

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