编辑评论：TheRiigSueritelligecedf是作者刘锋所著的智能科技书籍。影响。RiigSueritelligecedf内容进入21世纪，人工智能、云计算、大数据工业4.0、云机器人、区块链、城市大脑等新技术，不断影响着人类的工作和生活。这些前沿技术的爆发是巧合还是必然，背后的规律又是什么？2005年起，刘锋博士带领科学院团队深入研究前沿科技发展，提出互联网正在从“网状结构”向“大脑”发展模型”，由此产生的互联网大脑将汇聚数十亿人的集体智慧。数百亿台设备的机器智能链接在一起，形成了自然界前所未有的超级智能。本书深入剖析了互联网大脑的形成与发展，阐述了超级智能的兴起。科学、生物进化、科技哲学和人类社会的未来影响，前瞻性地预测了21世纪前沿科技的发展趋势，帮助读者深入了解产业与前沿相结合的发展趋势。边缘技术。我们将如何在大潮中找到自己的位置，在新技术的影响下，人类的未来又将面临怎样的命运。关于电子书的作者刘峰，前沿技术趋势研究专家，博士。脑科学的交叉点。2005年，刘峰博士提出互联网知识共享交易“威客”模式，被电视新闻网、人民日报、中国青年报等数百家媒体报道，近百家企业进入该领域.推动几家独角兽公司的出现。2007年，通过对互联网结构重大变化的深入研究，提出并建立了“互联网大脑模型”，对包括城市大脑、行业大脑、产生与相互关系在内的研究产生了重要影响。的尖端技术。在人工智能领域，2014年建立了标准的智能模型，形成了人工智能和人类通用的智商测试方法。书籍内容第1部分趋势和行业导论“脑”爆：21世纪科技新现象、新问题第一章互联网大脑发育，前沿技术如何不断涌现第2章：10条规则：互联网大脑如何影响科技公司的命运第三章城市大脑：互联网大脑框架下的智慧城市建设第二部分哲学与科学第四章：世界与大脑的哲学认知，千年一脉相承第5章两个世纪的类比：原子和太阳系、互联网和大脑第六章超级智能的运行机制：互联网大脑的结构第三部分：探索与未来第七章：AI能否超越人类，互联网大脑能否成为天网？第8章：镜像效应：互联网大脑模型对脑科学的启示第9章进化启示：从生命起源到智能宇宙随着新技术的出现，互联网死了不止一次，有人认为互联网已经死了。早在2007年，美国亿万富翁和达拉斯小牛队老板马克·库班在他的博客上称互联网已死。他写道：“当我提出互联网已死的观点时，很多人会感到困惑。但不管他们怎么想，互联网确实已经死了。每一次技术突破都有自己的‘好时光’，也许是天、月、年。但“好时光”不会永远持续下去，互联网确实变成了这样一种发明：一种实用工具，不再进化，人们的互联网体验已经不像五年前了。区别。”在2016年6月的一次座谈会上，谷歌执行董事长埃里克·施密特大胆预言，互联网即将消失，一个高度个性化和交互性的“新世界”——物联网即将诞生。施密特认为，将有大量的IP地址、传感器、可穿戴设备和产品，我们可以无时无刻地与之交互。“想象一下，你走进一个房间，房间发生了变化，在你的允许和所有这些产品的情况下，你正在与房间里的所有东西进行交互。”好像是这样，互联网逐渐被遗忘，经常被描述为一个名词和一个老年的概念。21世纪以来，令人眼花缭乱的前沿科技新概念层出不穷，从We（网络）2.0、社交网络、物联网、移动互联网、大数据、工业4.0、工业互联网到云机器人、深度学习、边缘计算的一个有趣现象是，每当这些技术浪潮出现时，就会有人宣称互联网已死或已被取代，比如物联网取代互联网、移动互联网取代互联网、人工智能将互联网带入历史尘埃等。当科技发展的列车进入21世纪的第二个十年时，2000年前人类发明的一个词——大脑，在尖端科技领域突然爆发。除了在人工智能领域与大脑结合形成“类脑计算”外，在工业领域，谷歌于2012年将其AI（人工智能）系统命名为GoogleBrai；2014年，科大讯飞提出科大讯飞UltraBrai；，百度提出百度大脑；2017年，阿里巴巴提出阿里ET大脑；2018年，滴滴提出交通大脑，浪潮提出企业大脑，360提出360安全大脑，腾讯提出腾讯超级大脑，华为提出EI智能。此外，城市大脑、城市云大脑、工业大脑、农业大脑、航空大脑、社会大脑不断涌现。面对一场突如其来的头脑风暴，我们想知道：互联网真的没了还是死了？互联网与这些前沿技术有什么关系？是什么导致脑暴发？...

2022-05-09 城市大脑物联网 物联网智慧城市

编辑评论：从大数据到智能制造df是一本研究智能时代制造业的书籍。全书分为三章进行分析。读者可以了解不同的新知识，从事行业的可以下载看看！电子书执行摘要德国将工业4.0提升为国家战略，英国推出“英国工业2025战略”；《中国制造2025》发布轰动全国，第四次工业技术革命即将出现。在这场科技革命中，智能制造无疑将成为世界各国竞争的新战场。大量的工业大数据在中国聚集，无疑将为中国的智能制造带来良好的资源优势。只有充分利用好这一资源，才能弥补我国在装备制造和核心零部件方面的短板和短板。可以说，大数据将是中国赶上第四次科技革命快车的大资本。本书分为三章：简介、案例分析和专家访谈。在导论章节，本书从三个方向入手：用大数据解决问题避免问题，用大数据预测隐藏问题，用逆向工程重新定义制造，清晰阐述了大数据和智能制造。关系。接下来，根据这三个方向，本书列举了17个案例进行详细分析，让读者在接触概念和理论后，通过真实有效的案例，对大数据推动智能制造的发展有更清晰、更直观的认识。意识。在专家访谈篇，本书精心策划了一个由经济学家、学术教授、媒体人士、企业代表组成的专家访谈团队，让不同背景、不同领域的专家访谈能够带给读者不同的视角。本书适合大数据和中国制造领域的研究人员，以及对这些领域感兴趣的社会人士阅读。PDF作者信息JayLee，教授，辛辛那提大学(Uiv.ofCiciati)特聘讲座教授，美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统(IMS)中心主任，自2000年起领导全球工业大数据研究和开发分析和智能维护系统技术；2013年担任白宫网络物理系统和美国挑战项目顾问，2016年起担任麦肯锡全球顾问。李杰教授是美国机械工程学会(ASME)和美国制造工程学会(SME)的会士。目前的研究重点是基于工业大数据的智能预测技术和产品和服务的主导创新（DomiatIovatio）。李杰教授突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，其关键技术得到了国际学术界的认可和高度评价，被誉为“世界三大热点技术”之一。21世纪》，美国《财富》杂志。倪军，教授，吴先明密歇根大学制造科学教授、机械工程终身教授；上海交通大学校长特聘顾问、密歇根大学第一任院长、密歇根大学WU制造研究中心主任、美国国家科学基金会产学研“智能维修系统中心”联合主任”。倪军教授获得了40多项学术成果奖。I2002,hewaelectedaaFellowoftheAmericaSocietyofMaufacturigEgieer,adi2004,hewaelectedaaFellowoftheAmericaSocietyofMechaicalEgieerig2009年入选中组部首批“千人计划”特聘专家；2009年荣获WilliamT.EorHighMaufacturigTechologyAward；2013年获国际制造工程师学会金奖，是该奖项自1955年设立以来首位获此殊荣的中国学者；2013年，荣获中华人民共和国国际科技合作奖；2015年获得密歇根大学工程成就奖。王安政，教授，中组部“千人计划”专家，上海交通大学致远讲座教授，上海交通大学航空发动机研究所首席科学家。多年来在美国GE航空发动机公司担任空气动力学总工程师，先后领导完成了GE核心产品CF34、CFM56、GE90、GENx和其他类型的风扇和压缩机。丰富的风机设计认证经验。章节目录预览简介1.1智能制造、制造或思考1.2智能制造的核心是什么1.3从大数据到智能制造1.4大数据推动智能制造三大方向1.5发达国家智能制造转型1.6未来智能工厂的无忧制造1.7从产品制造到全生命周期价值创造——“蛋黄”与“白”相匹配1.8工业大数据的机遇与挑战案例研究2.1利用大数据分析实现从解决问题到避免问题2.2利用大数据预测隐藏问题，实现生产系统自省2.3知识逆向工程以生成可执行的设计和制造数据2.4基于大数据产品服务体系的解决方案专家访谈李杰教授采访著名经济学家马广元李杰教授专访航空发动机专家王安正福布斯（中文版）总编辑康健专访李杰教授李杰教授采访三一重工副总裁何东东李杰教授专访NI行业营销经理崔鹏...

2022-05-08 李杰 智能制造大会 李杰智能制造

编辑评论：智能变电站工程调试验收标准主要技术内容有：通则、术语及缩略语、基本规定、配置配置、单机调试、子系统调试、启动试运行、调试和验收。前言根据住房和城乡建设部《关于印发（2014年工程建设标准及标准编制修订方案）的通知》（建标（2013）169号）要求，标准编制组广泛调研，认真总结实践经验，参考相关国际标准和国外先进标准，在广泛征集的基础上编制本标准。本标准的主要技术内容有：通则、术语和缩略语、基本规定、配置配置、单机调试、子系统调试、开机试运行、调试及验收。本标准由住房和城乡建设部归口，中国电力企业联合会负责日常管理，广东电网有限责任公司电力科学研究院负责解释技术含量。实施过程中如有任何意见或建议，请发至广东电网有限公司电力科学研究院（地址：广东省广州市越秀区东风东路8号水军港），邮政编码：510080）。一般1.0.1为规范智能变电站工程调试验收，提高调试质量和交接水平，制定本标准。1.0.2本标准适用于110kV（66kV）及以上电压等级智能变电站新建、改建、扩建工程。1.0.3智能变电站的调试和验收不仅要符合本标准，还要符合现行的相关国家标准。单元调试的一般要求待调试的设备（装置）应核对资料，包括设备的出厂检测报告、技术规范、图纸资料等，资料应齐全。待调试的设备（装置）应进行外观检查、接口检查和电源检查，包括外观检查、上电检查、电源检查、绝缘测试和光接口功率测试，应符合《规范》的要求。技术协议。待调试的设备（装置）应进行软硬件检查，包括硬件配置检查、参数检查、程序版本检查、配置文件版本和校验码检查，应符合技术协议的要求。PMU单元PMU装置测试应包括精度测试、实时记录功能检查和触发启动采样数据记录测试，并应符合现行国家标准《电力系统同步相量测量装置测试规范》的相关规定GB/T26862、PMU设备应进行异常SV报警测试，以模拟异常SV输入。被测设备应满足以下要求：1模拟SV包配置异常，告警应该是正确的；2模拟量SV输入通讯中断或丢帧超时，报警应该是正确的；3模拟SV质量位无效或维修标识不一致，应正确报警。...

2022-05-07

编辑评论：计算机科学系列：人工智能与智能系统指南（原书第3版）是一本很好的人工智能入门书籍，内容丰富，通俗易懂。笔者结合多年的教学和实践经验，结合实际代码、图解、案例，讲解了人工智能的基础知识。前言本书的主要目的与第一版相同，都是为读者提供一本对计算机智能领域有实际了解的书。它适合作为一学期课程的入门教程，学生需要一些微积分知识并且不需要编程经验。在内容方面，本书介绍了数据挖掘的新篇章，并展示了智能工具在解决复杂的现实世界问题中的新应用。主要变化如下：在新的“数据挖掘与知识发现”章节中，我们介绍了大型数据库中知识发现的一个组成部分——数据挖掘。涵盖将数据转化为知识的主要技术和工具，包括统计方法、数据可视化工具、结构化查询语言、决策树和购物篮分析。还显示了数据挖掘应用程序的几个示例。在第9章中，添加了使用自组织神经网络进行聚类分析的新示例。最后，我们扩充了本书的参考书目和参考书目，更新了附录中的人工智能工具和供应商列表。简介全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、此外，本书还提供了人工智能相关术语的词汇表和包含商业人工智能工具的附录。《计算机科学丛书：人工智能与智能系统指南（原书第3版）》可作为计算机专业本科生的入门教材，也可作为非计算机专业的自学参考书理科专业。章节详情本书共10章。第一章简要介绍了人工智能的历史，从20世纪中叶人工智能思想的诞生到1960年代设定远大目标并积极实现到1970年代初。从1970年代第一代专家系统（DENDRAL、MYCIN、PROSPECTOR）的诞生到1980年代和1990年代专家系统技术的成熟及其在不同领域的广泛应用；从1940年代的简单二元神经元模型到1980年代人工神经网络领域的复兴；从1960年代提出模糊集理论并被西方忽视其存在到1980年代日本大量生产模糊用户产品，1990年代软计算和文字计算在世界范围内被广泛接受。第2章概述了基于规则的专家系统。作者简要介绍了知识的概念和专家用产生式规则表达知识的过程。作者介绍了专家系统开发团队的主要成员以及基于规则的系统的结构。分析了专家系统的基本特点，指出专家系统并非万无一失。然后，它回顾了前向链接和后向链接推理技术，并讨论了冲突解决策略。最后分析了基于规则的专家系统的优缺点。第3章介绍了专家系统使用的两种不确定性管理技术：贝叶斯推理和确定性因素。作者分析了不确定性知识的主要来源，并简要回顾了概率论。作者考虑了积累论据的贝叶斯方法，并开发了一个简单的基于贝叶斯的专家系统。然后，它讨论了保证因子理论（贝叶斯推理的常见替代方法）并开发了一个基于论据进行推理的专家系统。最后，比较贝叶斯推理和置信因子理论并分析其适用性。第4章介绍了模糊逻辑并讨论了其背后的哲学。首先介绍模糊集的概念，考虑如何在计算机中表示一个模糊集并介绍模糊集的操作。作者还定义了语言变量和对冲。然后作者描述了模糊规则并解释了经典规则和模糊规则之间的主要区别。本章主要研究了两种模糊陷印技术：Madai方法和Sugeo方法，并对它们的适用领域提出了建议。最后介绍了开发模糊专家系统的主要步骤，并通过构建和调试模糊系统的具体过程阐明了其理论。第5章概述了基于框架的专家系统。介绍框架的概念，讨论框架如何用于知识表示，说明继承是基于框架的系统的基本特征，并讨论方法、守护进程和规则的应用。最后通过实例介绍了基于框架的专家系统的开发。第6章介绍了人工神经网络并讨论了机器学习的基本思想。将感知器的概念描述为一个简单的计算单元，讨论感知器的学习规则，探索多层神经网络，并讨论如何提高反向传播学习算法的计算效率。然后介绍循环神经网络，考虑Hofield网络训练算法和双向联想记忆(BAM)。最后，我们介绍了自组织神经网络，并讨论了Heia学习规则和竞争学习。第7章概述了进化计算，包括遗传算法、进化策略和遗传编程。首先介绍了开发遗传算法的主要步骤，讨论了遗传算法的工作机制，并通过遗传算法的具体应用阐明了其理论。然后描述进化策略的基本概念，比较进化策略和遗传算法的区别。最后考虑遗传编程及其实际应用。第8章讨论了结合不同智能技术的混合智能系统。1、介绍了一种新型的专家系统——神经专家系统家庭系统，结合了神经网络和基于规则的专家系统。然后考虑一个在功能上等效于Mamdai模糊推理模型的神经模糊系统，以及一个在功能上等效于Sugeo模糊推理模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。最后，讨论了进化神经网络和模糊进化系统。第9章讨论知识工程。它首先讨论了智能系统可以解决什么样的问题，并介绍了知识工程过程的6个主要阶段。然后，展示了专家系统、模糊系统、神经网络和遗传算法的典型应用。作者演示了如何构建智能系统来解决诊断、选择、预测、分类、聚类和优化问题。最后，讨论了混合神经模糊系统在决策支持和时间序列预测中的应用。第10章概述了数据挖掘并讨论了将数据转化为知识的主要技术。首先，广义地定义了数据挖掘，解释了大型数据库中数据挖掘和知识发现的过程。介绍了一些统计方法，包括主成分分析，并讨论了它们的局限性。然后展示了结构化查询语言在关系数据库中的应用，并介绍了数据仓库和多维数据分析。最后介绍了最流行的数据挖掘工具——决策树和购物篮分析。这本书还包括一个词汇表和一个附录。该词汇表包含300多个专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算、知识工程和数据挖掘的定义。附录中提供了商业AI工具的列表。...

2022-05-06 专家系统知识工程师 专家系统和知识工程

编辑评论：计算智能是基于模型（计算模型、数学模型），以分布式并行计算为特征，模拟人类智能解决问题的理论和方法。《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》系统阐述了计算智能的基本内容、基本理论和基本方法总结《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》分为三个部分（章节）。第二章从模拟智能生成过程的角度阐述模拟进化计算理论；第2章从模拟智能结构的角度描述了人工神经网络的理论；第三章从模拟智能行为的角度描述了模糊逻辑和模糊推理。本书强调基础知识（尤其是数学基础），强调背景（尤其是生物和工程背景），并侧重于研究和开发。《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》可作为应用数学、计算数学、运筹学与控制、信息科学、计算机科学、系统科学等方面的研究生教材。供专门从事计算智能研究和应用的教师和研究人员参考。第一章的内容Wood章节从智能生成过程的角度描述了模拟生物智能的计算理论和方法-模拟进化计算(SEC)。$1.1概述了SEC的基本原理、生物学基础、算法框架、本质优势和适用领域：$1.2介绍了SEC的基本要素，定义了遗传编码、马蝇的适应性、选择算子、交叉算子、变异算子等基本模拟进化操作；S1.3更详细地描述了SEC最具代表性的执行策略：遗传算法（GA），介绍了包括并行、混合、自适应、共享、适应度值变换、效率加速等多种潜在执行技术；§1.4描述了GA的搜索机制；51.5介绍了GA的收敛理论，最后$1.5简要介绍了SEC的发展历程并指出了SEC当前研究的热点问题目录章节仿生过程算法：模拟进化计算1.1模拟进化计算技术1.1.1什么是模拟进化计算技术？1.1.2模拟进化计算的生物学基础1.1.3模拟进化计算的通用框架1.1.4典型示例：遗传算法。进化策略和进化计划1.1.5模拟进化计算的本质优势和应用领域1.2模拟进化算法的基本要素和数学描述1.2.1模拟进化算法的形式化描述1.2.2编码格式(e)1.2.3适应度指标（J）1.2.4选择运算符（S）1.2.5复制算子（E）1.2.6进化参数()1.3模拟进化计算的典型执行技巧1.3.1突出记录和“父子混合”选择策略1.3.2健身价值共享策略1.3.3并行实施策略1.3.4混合策略1.3.5自适应策略1.4遗传算法的搜索机制1.4.1人口增长方程1.4.2交叉算子的搜索能力和可达性1.4.3变异算子的搜索能力和可达域1.4.4选择算子的搜索能力和速度1.4.5遗传算法的搜索机制1.5遗传算法的收敛理论1.5.1种群序列收敛性的定义和性质1.5.2遗传算法的马尔可夫链分析1.5.3遗传算法的公理分析1.5.4遗传算法的鞅分析1.6评论与展望1.6.1理论基础研究1.6.2关于算法设计1.6.3模拟进化计算的应用第二章仿生结构算法：人工神经网络2.1简介2.1.1生物神经元和生物神经网络2.1.2人工神经元和神经网络2.1.3学习过程2.1.4总结2.2感知器和单层前向网络2.2.1分类问题2.2.2感知器2.2.3单层前向网和小方块技术2.2.4单层前向网络的局限性2.2.5总结2.3多层感知器2.3.1前向网络映射2.3.2阈值神经元2.3.3Sigmoid神经元2.3.4多层网络的逼近能力2.3.5权重空间的对称性2.3.6科尔莫戈诺夫定理2.3.7误差反向传播2.3.8神经网络的学习算法2.4径向基函数2.4.1插值2.4.2径向基函数网络2.4.3网络训练2.4.4正则化理论2.4.5噪声插值理论2.4.6链接到核回归2.4.7基函数的优化2.4.8有导师培训2.5自组织特征图2.5.1大脑皮层的结构2.5.2两种基本特征映射模型2.5.3横向连接2.5.4自组织特征映射算法2.5.5矢量量化方法和聚类方法2.5.6拓扑保持度量2.5.7设计一种新的自组织特征映射算法2.6循环神经元网络2.6.1逐次逼近2.6.2离散Hofield网2.6.3连续Hofield网2.6.4其他回归网络2.7评论与展望2.7.1神经网络模型是对传统模型的推广2.7.2目标函数设计与学习算法2.7.3神经网络的进一步发展第3章仿生行为算法：模糊逻辑和模糊推理3.1模糊逻辑的生物学基础3.1.1人脑具有模糊思维功能3.1.2模糊思维的神经元机制3.1.3模糊思维的神经回路机制3.1.4模糊思维的脑生理机制3.2模糊集及其运算3.2.1模糊集合及其表示3.2.2模糊集的运算3.2.3接近。接近原理与模式识别3.2.4郭，??3.2.5普通映射的模糊扩展3.2.6隶属函数的确定3.3模糊关系和模糊矩阵3.3.1正常关系3.3.2模糊关系3.3.3模糊矩阵3.3.4模糊等价和模糊分类3.3.5模糊相似关系和模糊分类3.3.6模糊相似矩阵的确定3.4模糊推理的各种模型3.4.1简单模糊推理模型3.4.2多维模糊推理模型3.4.3多重模糊推理模型3.4.4多维模糊推理模型3.4.5多维多输出模糊推理模型3.5CRI方案下的模糊推理算法3.5.1简单模糊推理模型的Mamdai算法3.5.2多维模糊推理模型的Mamdai算法3.5.3多模糊推理模型的Mamdai算法3.5.4多维模糊推理模型的Mamdai算法3.5.5CRI方案下模糊推理的其他算法3.5.6模糊推理算法的MP再现分析3.63I方案下的模糊推理算法3.6.1模糊推理的FMP3I方案3.6.2用于模糊推理的Zadeh型FMP3I算法3.6.3用于模糊推理的o型FMP3I算法3.6.4模糊推理的FMP-3I方案和o型FMP-3I算法3.6.5FMT3I方案和模糊推理的o型FMT3I算法3.6.6模糊推理FMT-3I方案和O型FMT-3I算法3.7应用示例：模糊逻辑控制3.7.1模糊控制器的设计3.7.2目标跟踪系统的模糊控制3.7.3还原炉氢气流量的模糊控制3.7.4模糊逻辑的硬件实现3.8评论和预期参考文献...

2022-05-06 模糊推理算法 模糊推理算法应用

编辑评论：李彦宏谈人工智能时代的社会、经济和文化变革内容涵盖人工智能发展的主要领域，描绘人工智能未来的发展场景和商业模式，并对我国各行各业都非常重要。行业为智能化转型提供了很好的指导和借鉴。编辑推荐李彦宏将这本书作为礼物赠送给来访的以色列总理内塔尼亚胡，数百家国内外媒体对此进行了报道。百度人工智能“出手”写了序言。这也是图书出版的一次创新尝试。2015年雨果奖获得者、《三体》作者刘慈欣作序，探讨如何拥抱智能革命。本书增加了AR（增强现实）交互效果。使用手机百度或“智能革命”A扫描封面和文字图片，即可呈现3D立体图，可根据语音互动拍照，刷爆朋友圈。AI世界名人百度机器人小度在《醉强脑》第四季获得“脑王”称号。他们不仅可以翻译、说话，还可以唱嘻哈，还可以通过人脸识别技术找到走失的孩子。本书涵盖了百度管理团队和李彦宏、陆奇等科学家团队在人工智能前沿领域的新思维。从算力、大数据资源、人工智能研发文化等方面提出智能的基本标准，超脑、智能制造、深度学习、L4级无人驾驶、智能金融等。有详细介绍。它描绘了即将到来的智能社会，并反映了人类将面临的挑战。人工智能将成为中国经济和产业转型升级的风向标。在未来，不懂人工智能的公司将被称为“老公司”。这本书不是智能革命的宣言，而是向各行各业发出的通往智能顶峰的英雄信息。它是一本全国性的读者，可以生动全面地体验人工智能的过去、现在和未来。当机器日以继夜地学习我们的所见、所闻、所言和所想时，我们怎么能不花时间去理解它……简介人类历史上的所有技术革命都带来了人类感知和认知能力的不断提高，使人类知道的更多、做的更多、体验的更多。以此为标准，李彦宏在本书中将人工智能定义为可与任何技术革命相媲美的巨大变革，并明确指出，在技术与人的关系上，智能革命不同于以往的技术革命，而不是人类。.为了适应机器，机器主动学习和适应人，与人一起学习和创新世界。“人工智能”正式写入2017年政府工作报告，体现了未来人工智能产业在我国经济发展和转型中的重要性。关于作者百度公司创始人、董事长兼CEO李彦宏1991年，李彦宏毕业于北京大学信息管理专业，后赴纽约州立大学布法罗分校攻读计算机硕士学位。他还是国际知名互联网公司Ifoeek的高级工程师。李彦宏持有的“超链分析”技术专利，是为整个现代搜索引擎的发展趋势和方向奠定基础的基础发明之一。作为坚定的科技信仰者，李彦宏是最早敏锐察觉到人工智能崛起趋势的创业者之一，果断带领百度提前布局，在这一前沿领域大举投资。目前，百度已成为站在世界人工智能产业顶端的中国企业之一，其在人工智能研发和商业应用方面的成就举世瞩目。人工智能的曙光人工智能的历史早于互联网，与计算机的历史并驾齐驱。人工智能在1956年的达特茅斯会议上被正式提上议事日程。当时，计算机的大小是房子的大小，计算能力很低。为什么有人敢提出人工智能的概念？这是科学家的洞察力。那时，香农已经完成了他的通信三定律，为计算机和信息技术奠定了基础。明斯基建造了第一台神经网络计算机（他和他的同事在一架B-24轰炸机上使用了3000个真空管和一个自动指向装置来模拟一个由40个神经元组成的网络），并在他们写下论文“神经网络和大脑建模”后不久问题。”这篇论文当时并没有受到太多关注，但它成为了未来人工智能技术的鼻祖。早在1950年，图灵就提出了现在广为人知的图灵测试理论以及机器学习、遗传算法、强化学习等各种概念。图灵去世两年后，在达特茅斯会议上，麦卡锡正式提出了人工智能的概念。与会的十位青年科学家在大会结束后都成为了全球人工智能领域的领军人物。人工智能短暂的春天已经开始。然而，他们当时的成就更多地埋藏在计算机开发的成就中，比如可以解决闭式微积分问题的程序，以及构建积木的机械手。理想已远，但基础设施仍处于起步阶段。高级人工智能遇到两个无法逾越的瓶颈：一是算法逻辑本身的问题，即数学方法的发展还不够；二是硬件计算能力不足。例如，机器翻译就是一个典型的问题。科学家们夜以继日地总结人类语法规则和设计计算机语言模型，但机器始终无法将翻译准确度提高到令人满意的水平。...

2022-05-06

编者评论：计算智能导论第二版df《计算智能导论（第2版）》介绍了计算智能的五个典型范式：人工神经网络、进化计算、计算群智能、人工免疫系统和模糊系统。这是《计算智能导论》第二版的df，有兴趣的请自行下载简介《计算智能导论（第2版）》对计算智能的五种典型范式进行了介绍性介绍：人工神经网络、进化计算、计算群智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别用于生物神经系统，生物进化过程、社会组织中的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范式已被广泛研究，并取得了巨大成功，研究成果已广泛应用于许多实际应用领域。它极大地提高了人们发现和解决问题的能力，特别是解决复杂的科学和工程问题的能力。通过阅读《计算智能导论（第二版）》，读者可以全面了解当前计算智能研究的主要成果和最新进展。工程技术人员有很好的参考价值，因此，我们决定将本书英文版的第二版翻译成中文并出版。我们希望《计算智能导论（第2版）》中文版的出版能够促进我国计算智能的普及和广泛深入的研究，推动我国智能科学的发展和进步.本书分为6部分，23章和1个附录。相关内容部分预览目录第一部分介绍第1章计算智能简介第二部分人工神经网络第2章人工神经元第3章监督学习神经网络第4章无监督学习神经网络第5章径向基函数网络第6章强化学习第7章监督学习绩效问题第三部分进化计算第8章进化计算简介第9章遗传算法第10章遗传编程第11章进化规划第12章进化策略第十三章微分进化第14章文化算法第15章协同进化第四部分计算群智能第16章粒子群优化第十七章蚂蚁算法第五部分人工免疫系统第18章自然免疫系统第19章人工免疫模型第六部分模糊系统第20章模糊集第21章模糊逻辑和模糊推理第22章模糊控制器第23章粗糙集参考文献附录A优化理论人工智能技术入门知识点总结第1章人工智能概述我是一名大学生，打算参加人工智能的交叉考试。这些是我通过看书整理出来的知识点。我个人认为知识点都是总结出来的，但不是很仔细，因为这些是我的笔记。也考虑到我自己的工作量吧？1、计算机是否具有人工智能：图灵测试-AlaTurigTheChieeRoom-JohSearle2、脑智能——宏观心理层面的智能——学习、发现、创造群体智能——群体行为所展现的智能微观胜利层面低层神经元的群体智能形成宏观心理层面的高级大脑智能3、符号智能（SI）：基于符号形式的知识和信息——通过逻辑推理——应用知识——模拟大脑智能。计算智能(CI)：基于数值数据-通过数值计算-使用算法-模拟群体智能4、研究内容：A．搜索与解决：为了达到某个目标而多次执行某种运算、运算、推理或计算的过程——解决一个问题而不知道现成的解决方案——最基本的.学习和发现：机器知识学习和规则发现c。知识与推理：智能的表现：客观规律的发现应用知识解决问题发现规律+应用知识也需要知识——知识=智力基础（机器推理与知识表示密切相关）推理是人脑的基本功能/重要功能=符号智能与处理密切相关d。发明创造：发明创造是最高层次的智慧最具挑战性的——逻辑思维+形象思维e.感知与交流f。记忆与联想：大脑/群体智能基于记忆联想——人类大脑的奥秘之一g.系统与构造h.应用与工程5、研究方法：A．心智模拟，符号演绎：模拟人脑的逻辑思维过程——心理学派.生理模拟、神经计算：模拟大脑神经网络的工作过程（数值计算）——生理学派c。行为模拟、控制演化：智能系统与环境的交互（感知-行为）——控制论学派d。群体模拟、仿生计算：模拟生物群落的群体智能行为e。游戏广健，自然计算：旨在模拟或学习自然界中某种机制的计算模型f。原理分析，数学建模：通过对智能本质和原理的分析，直接用数学方法建立智能行为模型——（用人的智能实现智能）6、基本技术：表示、运算、搜索...

2022-05-06 智能与模糊系统 智能模糊控制

图书名称：《第二届中国高校智能机器人创意大赛获奖作品精选》【作者】陆国栋，顾大强，王进作【页数】368【出版社】杭州：浙江大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-308-21023-2【价格】108.00【分类】智能机器人-设计【参考文献】陆国栋，顾大强，王进作.第二届中国高校智能机器人创意大赛获奖作品精选.杭州：浙江大学出版社,2021.01.图书封面：智能机器人创意大赛获奖作品精选》内容提要：第二届中国高校智能机器人创意大赛决赛于2019年5月4日至5月6日在浙江省余姚市举行，大赛专家委员会组织专家对决赛作品进行评审，在三个主题的作品中共评出454件获奖作品。这些获奖作品立意新颖、各具特色，充分体现了当代大学生的创新意识和创造能力。受大赛专家委员会委托，编者根据各参赛队提供的作品材料（文字、图片、视频）对决赛获奖作品介绍进行了编辑，并汇编成集。限于篇幅《第二届中国高校智能机器人创意大赛获奖作品精选》仅收录了主题一和主题二的获奖作品。《第二届中国高校智能机器人创意大赛获奖作品精选》的出版是对第二届中国高校智能机器人创意大赛成果的展示，同时《第二届中国高校智能机器人创意大赛获奖作品精选》也可为作为高等学校课外实践教学活动的参考书，引导更多的师生开展多种形式的课外智能机器人创意、创新活动。《第二届中国高校智能机器人创意大赛获奖作品精选》内容试读纱意作品第二届中国高校智能机器入创意大赛获奖作品精选力反馈，在充分保证人体安全的同时给了用户极佳的按摩体验。此外，该机器人采用书包带固定的原理固定于人体，在方便携带的同时，保证了按摩的力度，不仅外观时尚新颖，而且方便实用。经过5个月的设计制造，我们先后制作出了两版物理样机，并对其进行了人体试验，充分验证了按摩手指力度的安全性和可靠性，同时也验证了整套按摩动作的实用性和可行性。arduiouo按制播2298电机重动块udl2003电机整裙hc5蓝牙棱块(a)()图】按摩“小能手”004创意作品AI家庭服务系统获奖等级：一等奖设计者：肖安帅，崔泽坤，邢延金指导教师：祁鑫，崔浩中国石油大学胜利学院，东营，257061.项目简介针对现有家庭服务机器人服务功能单一、人机交互不流畅、用户体验差等问题，本项目以实现多功能服务、人机命令交互、家庭日常管理、居家健康等目标而开发一套家庭服务系统一AI家庭服务系统（图2）。AI家庭服务系统基于物联网，可以在生活的多个方面给人们提供帮助。该系统大体分为两个部分：智能服务机器人、手机APP。(1）智能服务机器人智能服务机器人的主要材料是铝合金和普通合金。机器人设置有视觉处理、语音识别、环境监测等模块，采用了铝合金轮、两级升降系统、四自由度机械臂和激光雷达等设备，还配有气敏传感器、火焰检测传感器、温湿度传感器以及相应报警装置。用户可通过语音下达任务指令，机器人能自主地寻找、抓取物品。此外，机器人还配有室内实时监控系统，可以让用户实时掌握室内信息(2)手机APP手机APP是连接家具系统与服务机器人的枢纽，在控制家具和机器人的同时可获得反馈信息，并具有“用药提醒”“健康档案”“新闻资讯”“心率监测”和“运动记录”等功能模块。005第二届中国高校智能机器入创意大赛获奖作品精选2.指令执行(1)指令下达方式主要通过人机语音交互或手机APP来实现任务指令的下达，通过语音识别模块的识别处理来判断指令任务的可完成度，从而使机器人完成指令任务。(2)服务完成方式智能服务机器人得到指令后自主寻找、抓取目标物品主要通过激光雷达(RPLIDARA1)的避障导航和视觉处理模块(OeMV)的视觉处理来寻找、扫描识别目标二维码或“ArilTag'”来确定指令目标，继而通过四自由度机械臂和两级升降系统来完成相应的服务动作。3.功能与创新(1)语音、手机等多种方式控制：(2)不同位置的物品送取（0-1.3m):(3)室内情况实时视频监控(4)两级启动升降云台，能高能低：(5)周围环境监测；(6)关键信息时段提醒；(7)手机APP的生活服务和健康管理。4.突出优势(1)软硬件集成度高，多功能服务：(2)多项关键技术：软硬件语音识别、机器视觉处理、蓝牙定位、心率监测：(3)多种人机交互方式，性能稳定：(4)弥补市场空缺，成本低，可批量推广。006···试读结束···...

2022-05-05

编辑评论：深度学习智能时代的核心驱动力本书作为深度学习领域的一部综合性著作，通过全景三个部分展示了深度学习的发展、演进和应用.首次以见证者的视角追溯深度学习浪潮60年来的发展和人工智能的螺旋式崛起，前瞻性地预测了智能时代的商业格局。图书特色【深度学习会扩展你的认知，人工智能不是生存威胁。】本书的内容与每个人的生活息息相关。AlhaGo、自动驾驶、语音识别、智能翻译、AI医疗、图像识别……你看到的各种形式的人工智能，背后都是深度学习。这本书将告诉你深度学习的惊人之处以及它对你的影响。【人工智能作者重磅之作】世界十大AI科学家之一，美国“第四科学院院士”（仅3人居住在美国），TereceSheeau董事长NIPS基金会，全球人工智能专业会议Terrece/TerrySejowki的杰作。【AI女神、AI教父推荐】GoogleCloudAI前负责人、斯坦福大学HAI研究院联合创始人李飞飞，AI教父JeffreyHito诚挚推荐。[如果你想了解深度学习，请阅读本书。]很多信息都在传达着AI会给我们带来革命性的变化，但只是指出了外表，而本书将从AI的源头——深度学习入手，描述这个智能时代的核心驱动力如何影响步一步一步。技术、商业和整个世界的进步。简介全球科技巨头都在拥抱深度学习。自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译、惊天动地的AlhaGo，无一不是深度学习的魔力背后。深度学习是让人工智能从概念走向繁荣的主流技术。通过深度学习训练的计算机不再被动地按照指令操作，而是像自然进化的生命一样，开始从经验中自主学习。本书的作者特伦斯·舍诺夫斯基是世界人工智能领域的十大科学家之一，深度学习的先驱和创始人，经历了1970年代到1990年代深度学习的寒冬。但他和一群先驱者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能的井喷式发展。关于作者特伦斯（特里）塞诺夫斯基全球十大人工智能科学家之一，美国四大国家科学院（美国国家科学院、美国国家科学院、美国国家工程院、美国国家科学院）中仅有的三位在世“院士”之一艺术与科学），全球人工智能专业会议NIPS基金会主席。作为神经网络的先驱，早在1986年，Terece和GeoffreyHito就共同发明了玻尔兹曼机，将神经网络带入了研究和应用的热潮，从Edge主题转变深度学习已成为互联网的核心技术依托科技企业，实现人工智能的井喷式发展。Terece目前是索尔克生物研究所（美国生命科学领域生产力最高的研究机构）计算神经生物学实验室的主任，是美国政府50亿美元的“大脑”项目项目”（BRAIN，通过推进创新神经技术进行大脑研究）的领导者。Terece还是全球最大的在线学习平台Courera上最受欢迎的课程“学习如何学习”的负责人。通过系统地解释大脑认知的基础知识，学习者可以改变他们的思维。提高学习能力和效率的模式。目前，该课程的学生人数已超过300万。原版试读不久前，人们常说计算机视觉不如一岁大。现在看来，这句话必须改写。计算机不仅可以像大多数成年人一样识别图片中的物体，而且在路上开车比16岁的孩子更安全。更令人惊奇的是，今天的计算机不再是被动地根据指令进行识别和驾驶，而是自主地从经验中学习，就像几百万年前自然界中的生命开始进化一样。正是数据的激增促成了这种技术进步。如果说数据是新时代的石油，那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂；信息积累成知识；知识深化为理解；理解演变为智慧。欢迎来到深度学习的新世界。深度学习是机器学习的一个分支，植根于数学、计算机科学和神经科学。深度网络从数据中学习，就像婴儿了解他们周围的世界一样，从睁开眼睛开始，慢慢获得驾驭新环境所需的技能。深度学习的起源可以追溯到1950年代人工智能的诞生。关于如何构建人工智能有两种不同的观点：一种是基于逻辑和计算机程序的观点，几十年来一直主导着人工智能的研究和应用；另一种观点主张直接从数据中学习，经历了更长时间的探索和成熟。在20世纪，当计算机技术还不成熟，按照今天的标准，数据存储成本很高时，使用逻辑程序解决问题的效率更高。熟练的程序员需要为每个不同的问题编写不同的程序，而且问题越大，对应的程序就越复杂。如今，随着计算机越来越强大，数据资源越来越丰富，使用学习算法解决问题比以往任何时候都更快、更准确、更高效。此外，同一个学习算法可以用来解决许多不同的问题，这比为每个问题编写不同的程序要少得多。这本书的初稿是在我在太平洋西北地区徒步旅行并反思近几十年来人工智能领域的巨大变化之后写的。该书讲述了一小群研究人员挑战当时资金较为雄厚并被视为“唯一主导力量”的AI研究机构的故事，他们大大低估了这些问题的难度，并依靠基于一种被证明具有误导性的智能直觉。地球上的生命充满了谜团，但也许最具挑战性的是智能的本质。自然界充满了各种形式的智能，从微小的细菌到复杂的人类智能，每一种都适应了它在自然界中的位置。人工智能也将以多种形式出现，并在智能族谱中占据特殊位置。随着基于深度神经网络的机器智能的成熟，它可以为生物智能提供一个新的概念框架。这是深度学习的过去、现在和未来的指南。但是，本书并不是对该领域历史的全面回顾，而是对该领域重要概念的进展以及其背后研究界的个人观点的记录。人类的记忆是不可靠的，每一次重述故事都会导致记忆出现偏差，这个过程称为“重新编程”。这本书的故事跨越了40多年，虽然有些故事对我来说还历历在目，仿佛就在昨天，但我很清楚，这些故事的一些细节已经在我的记忆中被重述了。它被悄悄地改写了。这本书有两个相互交织的主题：人类智能如何进化，以及人工智能将如何进化。这两种智能的最大区别在于，人类智能的进化历时数百万年，而人工智能只是近几十年才发展起来的。虽然这对于文化进化来说仍然是惊人的快，但过于谨慎可能不是正确的做法。我们如何谈论人工智能过去，人工智能在人们心中的形象大多停留在《星球大战》等科幻电影中，但AlhaGo的出现让人们真正意识到人工智能真的来了。但是，人工智能是如何走到现在的，它的进化路径是什么，又会往哪个方向发展？很多人可能不明白。作为深度学习领域的先驱和创始人，TereceSheovky是这个问题最合适的答案。他的著作《深度学习：智能时代的核心驱动力》可以看作是人工智能发展的简史。众所周知，机器学习将改变几乎所有工作，从制作酸奶到教授瑜伽，著名作家YuvalHarari在《今日简史》中写道。我们完全有理由相信，这一次情况有所不同，机器将真正改变整个情况。我们可以看几个例子。例如，贷款审查员通过分析借款人的面部表情、语气、手部动作甚至体味来识别生化模式，从而评估借款人的信用度。而人工智能绝对可以比人类更准确、更可靠地完成这些工作，只要它与适当的传感器配对。例如，今天的测谎仪在测谎仪检测方面已经超过了大多数人，不是吗？因此，YuvalHarari指出，在过去的几十年里，神经科学和行为经济学等领域的研究让科学家能够“破解”人类，并更清楚地了解人类如何做出各种决定。事实证明，我们从选择食物到选择伴侣，并不是出于某种神秘的自由意志，而是由数十亿个神经元在瞬间计算出的可能性。过去备受推崇的“人类直觉”，真的只是“识别模式”。Seovky是推进神经网络学习的先驱。出生于生物学的切诺夫斯基对神经网络有着坚定的信念，并有幸遇到了他的搭档杰弗里·辛顿。两人在这个领域坚持了几十年。Sheovky和​​Hito合作开发了一种新的神经网络模型，称为“玻尔兹曼机”，打破了阻止一代人研究多层网络模型的僵局，证明了基于大脑的计算一种全新的方法是可行的，最终奠定为深度学习的发展奠定了基础。但深度学习是数据密集型的，在当时的计算机条件下，人工智能无法取得重大突破。直到30年后，计算机才开始变得足够快，同时也可以访问海量数据，这让深度学习取得了重大突破，并主导了当前的人工智能领域。...

2022-05-05

编辑评论：智能推荐：让你的生意千面，国内市场从增量市场进入存量市场，传统企业和互联网公司都进入精细化运营时代，用户的时间在战斗中，智能推荐为我们提供了更顺畅、更合适的方式来满足用户的需求。简介任何拥有a、c网站、小程序等的互联网公司或传统公司都应该阅读本书。这是一本讲解如何使用AI智能推荐的书，包括什么是智能推荐，有什么价值，我的企业应该应用智能推荐以及如何在不同的场景中应用。淘宝、抖音、网易云、今日头条，每个人打开看到的产品和信息都不一样。正是在人工智能的帮助下，成千上万的人拥有了数千张面孔。事实上，需要智能推荐的不仅仅是互联网内容平台。在信息匹配需要提高效率的地方，智能推荐可以帮助其提高工作效率，例如：打车软件路线规划、外卖软件骑手派单、新品上市用户推广、翻译文件个性匹配等。本书主要从信息、电商、娱乐等行业详细讲解智能推荐的应用：帮助信息型公司生成符合用户需求的个性化内容；帮助电商在首页推荐、搜索、购物车、推送信息等方面进行个性化设置；帮助文娱企业实现千人千面的兴趣推荐及相关用户推荐。关于作者Aix智能推荐系统事业部负责人刘国豪。互联网连续创业者，创立国内首个公益众筹平台。北京大学社会创业教育讲师，哈佛大学亚洲领导力组织成员。艾克斯智能创始人周波。互联网连续创业者，AI算法科学家。十余年互联网产品设计和大并发架构经验，曾任万达集团、汽车之家技术总监，互联网与传统企业的跨界实践者。国内早期基于深度学习的NLP技术在商业领域的探索者，商业推荐系统算法研究6年多。推荐系统与分类目录和搜索引擎的区别(1)推荐系统根据用户的静态属性和用户行为数据匹配信息。因为每个用户都有个体差异，所以每个用户获得的信息都是不同的、个性化的。（2）用户的显性和隐性行为都会反馈给推荐系统，数据收集的维度会更全面，信息与用户的匹配会更紧密。(3)推荐系统打破了信息传递的马太效应，可以帮助用户发现原本很难找到的信息。(4)推荐系统传递信息的过程是主动的而不是被动的。小屏幕的巨大价值在移动互联网时代，大量碎片化的时间可以通过移动终端进行利用，使用移动内容应用获取信息已成为人们日常生活中不可分割的一部分。虽然用户的阅读时间极其碎片化，地铁、床、厕所都可能成为用户阅读的场所，但用户阅读的时间是确定的，在一定程度上是有限的。仔细调查会发现，碎片化阅读其实是有一定规律的，用户在特定的特定时间段内总会有大量的获取内容的需求。用户是一个点，传统内容平台是一个方面。如果内容运营商此时并不清楚用户的需求，只是按照时间流向的顺序向用户展示大量内容，让用户在海量信息流中找到内容，最终用户能否找到短时间内需要的内容全靠运气了。受限于手机屏幕尺寸，内容平台只能向用户展示部分内容，大量优质内容无法曝光，遭遇“马太效应”。而且这些内容中的大部分对单个用户来说毫无价值。用户需要通过搜索、搜索、分类、滑动等行为才能找到感兴趣的内容，而搜索的过程会造成用户的流失。在“未观看的内容是毫无价值的内容”的共识下，平台花费巨资制作的PGC内容或鼓励制作的用户制作的UGC内容，由于内容分发效率低下，无法交付给需要的用户方法，对于平台方来说，其内容的价值远未达到最大化。智能推荐仍处于蓬勃发展阶段。在我看来，智能推荐将成为像搜索引擎一样的标准产品。因此，各大内容平台纷纷部署智能推荐，抢占新一轮的信息获取入口。.对于新事物，人们往往会产生怀疑和抗拒。智能推荐诞生之初，就饱受诟病，主要集中在：算法的价值观、内容茧房、内容质量低下、媒体人员替补等方面。在笔者看来，现阶段A1的发展并不能完全替代人类的工作。由于技术和人为变量的问题，机器再智能，也只是辅助人类完成生产的工具。可更换。所以，我们需要分别分析机器和人的特征。对于机器来说，可以更好地依靠数据和算法，挖掘人类的行为、兴趣、场景等特征，完成长尾兴趣组的识别和内容匹配。社会形势的判断，社会事件的变化，社会价值观的变化，都需要人去调整和完成。。可以说，机器仍然是在协助人完成特定的生产活动，两者是合作互补的关系。所以面对智能推荐的标准化，媒体从业者应该重新审视和正视自己的价值。他们可以质疑它，但他们必须有一个开放的心态来接受和适应智能推荐的新兴事物。在智能推荐和分发的环境下，媒体人员不能简单地使用cm上传和管理内容，而是将智能推荐系统的日常运作与内容管理平台有机结合，将智能推荐系统作为强大的操作。工具。媒体有独立的价值，有深度挖掘社会事件和现象的能力，有长久的口碑和品牌，有与粉丝互动形成的亲密感和联系，这对于机器来说显然是不可能的。因此，媒体人的经营重心也应该在每一个细节上进行内容分发，回归到媒体生产内容、建立社会传播链接所应具备的属性上。对于用户来说，无论是编辑推荐还是机器推荐都无所谓。用户关心的是我看到的内容是否优质，是否是我需要的。因此，小编要做好必要的头部信息，制定智能推荐和分发的策略和目的，完成价值观的引导；而机器要做好长尾内容和大流量内容的分发，两者相辅相成，兼顾现实与理想。简而言之，智能推荐的标准化更多是让媒体回归人的属性，将人从重复琐碎的工作中解放出来，专注于优质内容的挖掘、原创、品牌塑造和互动工作。毕竟，思想是这个时代最稀缺的东西。...

2022-05-05 电商推荐系统算法 推荐系统算法工程师

图书名称：《Pytho机器学习实战真实智能案例实践指南》【作者】（印）迪潘简·撒卡尔作；徐键，张善干，祁鹏宇，丁学文，肖阳，鲁辰，鲜思锐，柯振旭译【页数】467【出版社】北京：机械工业出版社,2021.05【ISBN号】978-7-111-66973-9【价格】168.00【分类】机器学习-软件工具-程序设计【参考文献】（印）迪潘简·撒卡尔作；徐键，张善干，祁鹏宇，丁学文，肖阳，鲁辰，鲜思锐，柯振旭译.Pytho机器学习实战真实智能案例实践指南.北京：机械工业出版社,2021.05.图书封面：智能案例实践指南》内容提要：本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的Pytho机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！本书适合人工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和学习者阅读。《Pytho机器学习实战真实智能案例实践指南》内容试读第1部分理解机器学习第1章机器学习基础制造智能、有知觉和自我意识的机器的想法并不是在最近几年才突然出现的。事实上希腊神话的很多传说中都有关于智能机器和拥有自我意识和智慧的发明。计算机的起源和演变在几个世纪以来一直都是革命性的，从基本的算盘开始，到17世纪的计算尺再到19世纪由CharleBaage(查尔斯·巴贝奇)设计的第一台通用计算机。事实上，从计算机由查尔斯·巴贝奇发明的分析引擎开始，到AdaLovelace(阿达·洛芙莱斯)在1842年编写出第一个计算机程序，人们开始怀疑和思考，可能会有一天，计算机或机器会真正变得聪明，开始能够进行自我思考。事实上，著名的计算机科学家艾伦·图灵在理论计算机科学、算法和正式语言的发展方面具有很大的影响力，早在20世纪50年代就已经涉及人工智能和机器学习等概念。这里对机器学习演进的简要介绍，只是让你了解一下几个世纪以来一直存在的东西，但最近开始引起了很多关注随着计算机运行速度越来越快、处理性能越来越好、计算能力越来越强，以及存储容量的增加，我们一直生活在所谓的“信息时代”或“数据时代”。现在每天都在使用数据科学、人工智能、数据挖掘和机器学习等概念和方法来处理大数据和构建智能系统。当然，你们中的大部分人一定听过我刚才提到的许多术语，并且遇到了类似“数据是新的石油”这样的说法。在过去十年中，企业和组织所面临的主要挑战是使用各种方法来理解它们拥有的所有数据，并从中获取有价值的信息和见解，以便做出更好的决策。事实上，随着技术的巨大进步，包括廉价和大规模计算、硬件（包括GPU)和存储的可用性，人们已经看到了围绕人工智能、机器学习和最近的深度学习等领域构建的一个蓬勃发展的生态系统。研究人员、开发人员、数据科学家和工程师正在夜以继日地研究和创建工具、框架、算法、技术和方法，以构建能够预测事件的智能模型和系统、自动完成任务、执行复杂的分析、检测异常、自愈失败，甚至理解和响应人类的输入。本章采用结构化的形式来涵盖与机器学习相关的各种概念、方法和思想。核心思想是给你足够的背景，说明为什么需要机器学习，机器学习的基本组成部分，以及机器学习目前给我们提供了什么。这将使你能够了解如何最好地利用机器学习来从数据中获得最大的收益。由于这是一本关于实用机器学习的书，接下来将在后续的章节中重点讨论具体的用例、问题和真实案例研究，所以理解正式的定义、概念和基础对于学习算法、数据管理模型构建、评估和部署都是非常重要的。本书涵盖了所有这些方面，包括与数据挖掘和机器学习工作流相关的行业标准，以便为你提供一个基本框架，可用于处理和解决实际问题。第1章机器学习基础除此之外，本书还涵盖了与机器学习相关的跨学科领域，这些领域实际上都是人工智能下的相关领域。本书更侧重于应用或实用的机器学习，因此，大部分章节的重点将是应用机器学习技术和算法来解决实际问题，对于在基础数学、统计学和机器学习方面有一定熟悉程度的读者是有益的。然而，本书考虑到不同读者的专业知识水平不同，本章和第I部分、第Ⅱ部分将会让你加快了解机器学习和构建机器学习流程的关键知识。如果你已经熟悉机器学习的基本概念及其意义，便可以快速浏览本章，然后转到第2章，在那里会讨论用Pytho构建机器学习系统的好处，介绍解决机器学习问题的主要工具和框架。本书着重强调通过使用大量的代码片段、示例和案例研究来进行学习。书中利用Pytho3,并用相关代码文件(y)和JuyterNoteook(.iy)来描述本书中所有的示例，以获得更好的交互体验。我们鼓励你参考本书的GitHu仓库htt:/githu.com/diajaS/ractical-machie-learig-with-ytho,本书将分享与每一章相关的必要代码和数据集。当你浏览本书时，可以利用这个仓库来尝试所有的示例，也可以利用它们来解决实际问题。将来我们也会在这个GitHu仓库分享与机器学习和深度学习相关的额外内容，所以请持续关注！1.1机器学习的需求人类可能是目前这个星球上最先进、最聪明的物种。人类可以思考、推理、构建、评估和解决复杂的问题。人类的大脑仍然是我们自己还没有完全弄明白的东西，因此在某些方面，人工智能仍然无法超越人类智能。因此，你可能会想到一个紧迫的问题：为什么需要机器学习？有什么必要花时间和精力让机器学习变得智能呢？答案可以用一句话来概括：“在规模上以数据驱动决策”。本书将在下面的章节中详细解释这句话。1.1.1数据驱动决策从数据中获取关键信息或见解是企业和组织大量投资于优秀员工以及机器学习和人工智能等新范式和领域的关键原因。数据驱动决策的概念并不新鲜。在运营研究、统计和管理信息系统等领域已经存在了几十年，它们试图通过使用数据和分析来做出以数据驱动的决策，为任何企业或组织提高效率。利用数据获取可操作的见解并做出更好的决策的艺术和科学被称为数据驱动决策。当然，说起来容易做起来难，因为人们很少能直接使用原始数据来做出有见地的决策。而另一个方面，我们经常利用推理或直觉，试图根据在一段时间内和工作中所学到的东西做出决定。大脑是一个非常强大的组织，可以帮助我们做到这一点。考虑一下这些场景，比如了解你的同事或朋友在说什么，从图像中识别人，决定是否批准或拒绝商业交易等。虽然人们可以几乎不自觉地解决这些问题，你能向某人解释你如何解决这些问题的过程吗？但也许过了一段时间，你会说，“嘿！我的大脑为我做了大部分的思考！”这就是为什么让机器学习解决某些问题是困难的，比如计算贷款利息或退税3Pytho机器学习实战：真实智能案例实践指南等常规计算程序。解决无法编程的问题本质上需要一种不同的方法，人们使用数据本身来驱动决策，而不是使用可编程的逻辑、规则或代码来做出这些决策。本书将在以后的章节中进一步讨论这个问题。1.1.2效率和规模获取见解和由数据驱动的决策是至关重要的，但还需要以效率和规模来完成。使用机器学习或人工智能技术的关键思想是通过从数据中学习特定的模式来自动完成处理过程或任务。人们希望计算机或机器告诉我们一只股票什么时候可能会上涨或下跌，图像是计算机还是电视机，我们的产品摆放和价格是否是最合理的，确定购物价格趋势，在问题出现之前检测故障或中断，等等！虽然离不开人类的智慧和专业知识，但仍需要高效并大规模地解决现实世界问题。一个现实世界中的规模问题考虑以下现实问题。假设你是DSS公司世界级基础设施团队的经理，该团队为其他企业和消费者提供基于云的基础设施和分析平台的数据科学服务。作为服务和基础设施的提供者，你希望你的基础设施是一流的，并且对于故障和中断是健壮的。假设从圣路易斯的一个小办公室开始，你与10名有经验的员工组成团队，并且很好地掌握了如何监控所有的网络设备，包括路由器、交换机、防火墙和负载均衡等。很快你就在基于云的深度学习服务和GPU开发方面取得了突破，并获得了巨大的利润。现在客户越来越多，是时候把基地扩展到旧金山、纽约和波士顿了。你现在有一个巨大的连接基础设施，每个建筑里都有数百个网络设备！现在你将如何大规模地管理这些基础设施？你是否为每个办公室雇佣更多的人力，或者你是否试图利用机器学习来处理诸如故障预测、自动恢复和设备监控等任务？你可以试着从工程师和经理的角度思考这个问题。1.1.3传统编程范式计算机，虽然是非常复杂的设备，但是我们可以认为它是一个白痴盒子，而另一个众所周知的白痴盒子是电视机！你可能会很惊讶：怎么可能？在这一点上，这是一个很有意思的问题。让我们思考一台电视机，甚至是一种现在市面上所谓的智能电视机。无论是在理论上还是在实践中，电视机都会做你为它设定的任何事情。它将显示你想要查看的频道，记录你稍后想要查看的内容，并运行你想要的应用程序！计算机也是做同样的事情，但是方式不同。传统的编程范式基本上是让用户或程序员使用代码编写一组指令或操作，使计算机对数据执行特定的计算，以得到所需的结果。图1-1描述了传统编程范式的典型工作流程。从图1-1中你可以得到，计算机的核心输入是数据和一个或多个程序，这些程序基本上是使用编程语言编写的，比如Java、Pytho等高级编程语言，或者C或汇编语言等低级编程语言。程序使计算机能够处理数据、执行计算和生成输出。在传统编程范式中，可以很好地完成计算年度税收的任务。第1章机器学习基础数据计算机输出程序图1-1传统编程范式现在，来考虑一下前面DSS公司所讨论的实际基础设施问题。你认为传统的编程方法能解决这个问题吗？嗯，在某种程度上是可以的。我们可能能够访问设备数据、事件流和日志，并访问各种设备属性，如使用级别、信号强度、传入和传出连接、内存和处理器使用级别、错误日志和事件等。然后，可以使用团队中网络和基础设施专家的领域知识，并基于这些数据属性建立一些基于特定决策和规则的事件监控系统。这将为我们提供一种基于规则的反应性分析解决方案，使得可以在其中监视设备，观察是否发生任何特定的异常或中断，然后采取必要的行动迅速解决任何潜在的问题。我们可能还需要雇佣一些操作人员来持续监控和解决问题。然而，仍然存在一个紧迫的问题，即在故障或问题真正发生之前，尽量避免出现更多的故障。机器学习能在某种程度上帮助我们吗？1.1.4为什么是机器学习现在开始讨论为什么需要机器学习的问题。考虑到你到目前为止学到的知识，尽管传统的编程范式相当不错，而且人工智能和领域专家肯定是做出数据驱动决策的一个重要因素，但仍然需要机器学习来更快更好地做出决策。机器学习范式试图考虑数据和预期的输出或结果（如果有的话），并使用计算机构建程序，也称为模型。这个程序或模型可以在将来用于做出必要的决策，并从新的输入中给出预期的输出。图1-2显示了机器学习范式与传统编程范式的相似之处。数据计算机模型(程序)输出(可选)图1-2机器学习范式5Pytho机器学习实战：真实智能案例实践指南图1-2强化了如下事实，在机器学习范式中，计算机试图使用输入数据和预期输出来学习固有模式的数据，并最终构建一个类似于计算机程序的模型，这将有助于在以后对新的输人数据点，利用从之前的数据点（知识或经验）中所学的知识进行数据驱动决策。你可能会从中受益。我们不需要手工编码的规则、复杂的流程图、案例和fth条件，以及通常用于构建任何决策系统或决策支持系统的其他标准。基本思想是使用机器学习来做出有见地的决定。当讨论为DSS公司管理基础设施的现实问题时，这一点就会更加清晰。在传统的编程方法中，讨论了雇佣新员工、建立基于规则的监控系统等。如果在这里使用机器学习范式可以使用如下步骤来解决问题。·利用设备数据和日志，并确保在某些数据存储（数据库、日志或平面文件）中有足够的历史数据·确定可能对构建模型有用的关键数据属性。这可能是设备利用率、日志、内存、处理器、连接、线路强度、链接等。·观察和捕获不同时间段的设备属性及其行为，包括正常的设备行为和异常的设备行为或者中断。这些结果将是你的输出，设备数据将是你的输人·将这些输入和输出对输入到任何特定的机器学习算法中，并建立一个模型，学习内在的设备模式和观察相应的输出或结果。·部署模型，对于设备属性的最新值，可以预测特定设备是否运行正常，或者可能导致故障一旦你能够构建一个机器学习模型，便可以轻松地部署，并围绕它建立一个智能系统，这样不仅可以被动地监控设备，同时能够主动识别潜在的问题，甚至在出现任何问题之前修复它们。想象构建一个自愈系统，并进行24小时的设备监控。这种可能性总是存在的，你不必在每次扩建办公室或购买新的基础设施时都需要雇佣新员工当然，前面讨论的工作流程与构建机器学习模型所需的一系列步骤相比，机器学习要复杂得多，但这只是强调，并使你在概念上而不是技术上更多地思考范式如何在机器学习处理中进行迁移，同时你也需要改变你的思想，从基于传统的方法向基于数据驱动的方法进行转变。机器学习的美妙之处在于它不受领域限制，你可以使用技术来解决跨越多个领域、业务和行业的问题。同样，如图1-2所示，你不会总是需要输出数据点来构建模型；有时输入数据不足（或者更确切地说，输出数据可能不存在）更适合无监督学习。一个简单的例子是，通过查看顾客在商店里通常购买的杂货物品，根据过去的交易数据来确定他们的购物模式。在下一节中将深人了解机器学习。1.2理解机器学习到目前为止，你已经看到了如何使用机器学习来解决一个典型的现实问题。除此之外，你还很好地掌握了传统编程和机器学习范式的基础知识。在本节中，将更详细地讨论机器学习。更具体地说，本节将从概念和特定领域的角度来看待机器学习。在20世纪90年代，当研究人员和科学家开始把机器学习作为人工智能(AI)的一个子领域时，它便成名了。6···试读结束···...

2022-05-05 肖阳宗 肖阳文职课

编辑评论：深度医学：智能时代的医疗革命展示了人工智能在医疗领域的应用现状和前景，适合医疗决策者、企业家和医疗行业专家、人工智能和大规模数据领域的人阅读。图书特色1、提供人工智能如何改变医疗保健的全景图互联网医疗、智能诊断、远程医疗、医疗信息化、虚拟医疗助手、医院管理……几乎展示了人工智能在医疗领域的所有应用实例；智能医疗的结构、现实意义、存在的问题、发展趋势……列出了行业的过去、现在和未来。2、全球最具影响力的医生领袖和智能医疗发展领袖EricTo的前瞻性作品全球最有资格的专家谈人工智能医疗应用；继“颠覆医疗”、“未来医疗”之后，带来了医疗改革的巅峰。简介医疗资源短缺、就诊时间缩短、医生无法真正与患者沟通……人工智能将提升医生的专业能力，彻底改变这些尴尬局面。在本书中，EricTo揭示了人工智能在医学中的各种应用，提供了人工智能如何改变医疗保健的全景图。本书由13个部分组成，描述了深度医疗的模式、浅层医疗的概述、人工智能对医疗诊断的影响、人工智能的成功先例、深度学习的局限性，以及人工智能对三种“拥有者”的影响。“模式”医生的影响，人工智能对“无模式”医生的影响，人工智能在心理健康领域的应用，人工智能对医疗系统的影响，人工智能如何改变生物医学，人工智能在制定个性化饮食计划中，虚拟医疗助手的应用前景，虚拟医疗助手的发展现状，以及深度同理心如何将医疗带回人文。关于作者[美国]埃里克·托波尔美国著名心脏病学家和基因组学教授，连续14年担任克利夫兰诊所心血管科主任，带领科室成为美国排名第一的心脏中心.现为斯克里普斯研究所执行副总裁兼斯克里普斯转化科学研究所所长。博士。To创立了世界上第一个基因库，并被汤森路透评为“世纪博士”。他是美国被引用次数最多的10位医学研究人员之一。除了30多本医学教科书外，他还出版了两本关于医疗保健未来的畅销书：DirutigHealthcare和FutureHealthcare。全书共13个部分，分别介绍了深度医疗的模式、浅层医疗的概述、人工智能对医学诊断的影响、人工智能的成功先例、深度学习的局限性、人工智能的影响。三种“模式化”医生的情报。人工智能对“无模式”医生的影响，人工智能在心理健康领域的应用，人工智能对医疗系统的影响，人工智能如何改变生物医学，人工智能在医学发展中的应用前景个性化的饮食计划，虚拟医疗助手的发展现状，以及深度同理心如何将医疗带回人文。目录推荐序列一：探索未知和控制已知-Ⅰ推荐序列2人工智能让医疗技术为个人服务-Ⅲ01深度医学模型：深度表型分析、深度学习、深度移情-00102浅层医疗：让病人绝望、医生筋疲力尽的非智能医疗-02103医学诊断：人工智能工具与医生相结合，提高诊断和预测的准确性-03704从深度学习到深度医疗：人工智能成功先例对医疗健康领域的启示-05505突破极限：深度学习需要解决的八个主要问题-08306有“模式”的医生：三类医生最有可能被人工智能取代-10507“无模式”医生：人工智能如何连接所有医学学科-12708心理健康：人工智能发挥重要作用的新领域-15309医疗保健系统：人工智能如何通过影响医疗保健系统使人类受益-17110项深度发现：人工智能如何改变生物医学-19311深度饮食：定制真正个性化的饮食计划-21512虚拟医疗助理：为消费者的利益负责医疗指导-23713深度同理心：人工智能如何将医疗保健带回以人为本-261谢谢-285评论-287译者后记从人类的高度思考人工智能-289本书前言探索未知，掌握已知《深度医学》一书深刻阐释了数字医学、医学人工智能和医学人文之间的联系和区别。作者通过数据科学和信息学的基本原理，展示了数字技术和人工智能在医学领域发展的广阔前景，同时客观地揭示了医学仍然是一门“在不确定中寻找确定”的科学。,并非一切皆有可能。因此，医学人文，即医患之间的深度交流和医生对患者的真诚关怀，仍然是医学上挽救生命、探索未知的重要手段。数字医疗和人工智能可以帮助医生做出更准确的决策，避免人为错误；它们还可以代替医生大量的脑力劳动，在提高医疗服务效率的同时，节省医生更多的时间关注患者。毕竟，医学上无法解释的症状和不合理的原因仍然占大多数，即未知远大于已知。在书中，作者提出深度表型、深度学习、深度同理心和深度连接是深度医疗的三个组成部分。至于“deeheotyig”，我觉得翻译成“数字医学”更容易让读者理解，意思是收集和利用与医学健康相关的综合表型数据，以支持循证医学。深度学习是医学人工智能打开医学大数据价值大门的主要手段，但无论是数字医学还是人工智能，都离不开数据的支持。从本质上讲，数据是事实的记录，它反映了过去的事实，因此不能代替前瞻性分析。正如丹麦哲学家索伦克尔凯郭尔所说：人类可以回顾过去，回顾过去，了解过去。也正如乔布斯所说：你可以把前世的点点滴滴联系起来，发现它们是不可避免的，但没有办法在你的未来生活中使用它们。生命和生命（英文中用同一个词life来表示）是一条单向的发展路线，只能往前走，往前的探索只能靠人的智慧。人类智能和人工智能各具优势，相互依赖，尤其是在医疗领域。《深度医疗》的启示是，智能时代的医疗革命应该是深度数字医疗、深度学习、深度人文关怀的三支箭。只王原国家卫健委统计信息中心副主任，中国医院协会信息管理专业委员会主任委员2020年6月的北京人工智能让医疗技术为个人服务正是人类的诸多特征使我们成为“人”，而我们与其他动物的不同之处在于，我们不禁回首往事，反省过去。很难想象其他动物会为一个迷路的人或半夜没有得到的工作而沉思。像学者一样，我们也会退出自我，从钻木取火到微芯片，研究历史，绘制人类进步的里程碑地图，仿佛我们是创造者，然后不断审视自己，反思人类物种。然后，我们将尝试了解这一切。克尔凯郭尔曾提出“先活，后理解”的观点。这大致是说我们最多可以记住过去，因为我们有记录，尽管它们可能不准确。在这里，我挑战克尔凯郭尔采取不同的观点：快速浏览新闻表明，理解历史并不能阻止人类重蹈覆辙。简而言之，即使是历史作为避免错误的指南也是不可靠的。只有未来才能确定，因为未来掌握在自己手中。于是，未来主义者出现了，这本书的作者EricTo就是其中之一。一旦这些未来学家听到莱特兄弟飞上天空，他们就可以预见廉价航班、航空枢纽，甚至人类在月球上的行走。这些立足当下的“历史学家”关注的不是如何通过历史规避风险，而是如何物尽其用。他们手握纸笔探索科技前沿，与包括失败者在内的开拓者对话；他们追随创新者、科学家、颠覆者和梦想家的脚步，倾听、观察、筛选，最终跨越不同学科，整合新知识，帮助他人更好地理解。正如本书将展示的那样，未来主义者是一群极其聪明和富有创造力的人。读这本书需要左右脑同时使用，因为书中的内容发人深省，会给我们带来无数的启发。DeeMedicie是EricTo关于医疗保健未来的第三本书。他在前两本书中很好地审视了现在，显示了他的远见。在这本书中，Eric指出，我们正处于第四次工业革命，即“工业4.0时代”，它可能带来的巨大变化可能超越蒸汽机、铁路、电力、大规模生产，甚至计算机的发明。.工业4.0时代围绕着人工智能、机器人技术和大数据的巨大影响展开。今天，这场革命已经开始出现在我们的工作和生活中，甚至可能影响未来人类的自我认知。它会给人类带来很大的帮助，但同时也可能会进一步拉大贫富差距。这场革命将影响人类的每一项活动，医疗保健也不例外。事实上，医疗保健本身也面临危机。在过去的40多年里，医疗技术取得了长足的进步，但作为医生，我们经常让患者失望。很多时候，我们没有遵循有效的指导方针，沉迷于技术，忽视了我们面前的独特个体。我们知道患者的基因组，但我们不会听他们的故事，也不会忽视他们的失望。神经纤维瘤引起的全身皮肤肿块与突发性高血压密切相关，这种症状只有医生在检查时脱下病人的外套才能发现。然而，我们常常盯着电脑屏幕，而不是专注于病人。我们忽略了老年患者嵌顿疝引起的呕吐，而是等待昂贵的计算机断层扫描(CAT)。)，等待放射科医生告诉我们有关患者的信息。事实上，在医疗保健上花费很多的国家通常落后于在婴儿死亡率等一些基本指标上花费很少的国家。埃里克在本书中非常生动地讲述了一个深刻而感人的故事：他在没有被作为个体对待的情况下经历了一场悲惨的医疗事件，导致他的异常症状没有被发现。毫无疑问，我们依靠技术来绘制人体图谱，测量和监测人体的分子结构。然而，就像人类会犯错一样，技术也会犯大错。一个典型的例子是已在美国大多数医院广泛使用的电子健康记录（EHR）。它原本是为了方便充电而设计的，但没有考虑到医务人员的方便，所以它带来的工作量常常让医务人员筋疲力尽。更糟糕的是，由于电子病历的“入侵”，许多医生无法专注于自己的病人：注意力被吸引到电脑屏幕上，而忽略了面前的病人。在《陶醉于我的病痛》中，身患绝症的前列腺癌患者阿纳托尔·布罗亚德（AatoleBroyard）有一句令人心碎的话：“我希望我的泌尿科医生能换个角色。想想，即使只有5分钟，也要用你所有的注意力来关注1、”心，哪怕只有一次，靠近我，用同理心去了解我的病。毕竟每个人的病都不一样。”这些伤感的话，写在电子病历上，在尚未全面普及之前，就表达了一个病人最基本的诉求。在我看来，这是一种永恒的诉求，不会随着时代的变化而改变。值得强调的是：每个人的病都不一样，不能一视同仁。话虽如此，我对未来充满期待，对人类充分利用大数据的能力充满期待。借助海量数据集的处理能力和随时随地学习的能力，人工智能和深度学习将大大提高疾病诊断和预测的准确性。不过，这并不意味着它们会取代人类。这些技术将提供一些可能比以往更精确的医疗建议，但这些建议仍需要由知识渊博、善解人意、细心的医疗团队综合考虑，然后再转达给前来就诊的患者。2000多年前，希波克拉底说：“知道什么样的人生病了，比知道那个人得了什么病更重要。”1981年，罗伯特·卡利夫(RoertCaliff)和罗伯特·罗萨蒂(RoertRoati)发表了一篇关于运动压力测试后使用计算机解释风险的社论，他在文中写道：“电子数据的正确解释和使用仍然依赖于经验丰富的医生，重要的是不亚于历史数据源。”也就是说，只要我们谈论的是人，而不是流水线上的零件，这是一个永恒的原则。作为人类，我们是具体的存在，我们复杂的思想是从同样复杂的身体中孕育出来的。人类身心之间的相互作用仍然是一个谜，但当我们生病时，我们需要爱和关怀，这并不是一个谜。疾病，尤其是当它病入膏肓时，会让我们回到婴儿状态。虽然我们想要最先进的技术、最精确的诊断和最好的治疗方案，但我们希望主治医师“了解”我们所拥有的一切（与希波克拉底时代不同，这里的“一切”包括基因组、代谢组、转录组、AI预测等），但我们最渴望的是一个有爱心、有责任感的医疗团队。我们希望医生是善解人意的人，而不是机器；我们希望医生花时间与我们沟通，为了确定我们身体的病变而仔细检查，而不是为了检查而检查；我们希望医生了解我们作为人类，倾听我们的叙述并触摸我们感到疼痛的地方。正如传奇医生弗朗西斯·皮博迪多年前所说，照顾病人的秘诀在于照顾他们。我们希望那些关心我们的人能够倾听我们的心声，了解我们的恐惧，并了解我们为何生死。这是我们最深的愿望，永远不会改变。亚伯拉罕·维尔盖斯斯坦福大学医学院教授...

2022-05-04

图书名称：《智能制造产线建模与仿真ER-Factory从0到1》【作者】陈孟元【丛书名】智能制造系列丛书【页数】118【出版社】北京：机械工业出版社,2021.01【ISBN号】978-7-111-67117-6【分类】智能制造系统-自动生产线-系统仿真-智能制造系统-自动生产线-系统建模【参考文献】陈孟元.智能制造产线建模与仿真ER-Factory从0到1.北京：机械工业出版社,2021.01.图书封面：智能制造产线建模与仿真ER-Factory从0到1》内容提要：本书介绍了以MES系统为上位机的基于ERFactory的智能制造生产线的虚拟仿真实现过程。该生产线侧重人机交互，利用机械加工设备和移动机器人来辅助人的工作，具有较强的实操性与新颖性，以及良好的示范推广价值。全书共分为4章，包括智能制造概论及建模仿真、虚拟仿真软件-ERFactory、ERFactory零部件模型仿真、搭建模块模型仿真等内容。书中详细介绍了ERFactory的软件功能与基础操作，智能制造生产线零部件的建模、设置参数和调试，以及如何将智能制造生产线的零部件搭建成子站并*终完善成一条完整的生产线。本书内容精炼，举例翔实，可供智能制造领域的工程技术人员使用，也可作为高等院校智能制造专业的师生进行虚拟仿真的参考书。《智能制造产线建模与仿真ER-Factory从0到1》内容试读第1章智能制造概论与建模仿真1.1智能制造的时代背景当前，制造业仍存在着产能不足、资源浪费过多、不够智能化等问题，以第四次工业革命（德国工业4.0）为代表的诸多优化解决方案的提出，促使制造业的智能研究不断地沿着深度和广度两个方向发展，创新并发展了物联网、工业互联网、大数据、云计算等技术，促进了制造业领域关键技术的融合，使智能制造业完成了历史性的变革。1.1.1制造业的发展制造业是国民经济的重要组成部分，是国民经济的基础。自瓦特发明蒸汽机以来，从机械化到电气化，再到自动化，制造业已经经历了三次大变革，每一次技术革命都有着显著的特点。制造业的发展历程见表1-1。表1-1制造业的发展历程发展阶段年份里程碑主要成果机器生产代替手工劳动，社会经济基础从农业向以机机械化1760-1860水力和蒸汽机械制造为主的工业转移采用电力驱动的大规模生产，产品零部件生产与装配电气化1861-1950电力和电动机环节的成功分离，开创了产品批量生产的新模式电子技术电子技术和计算机与信息技术的广泛应用，使机器逐自动化1951-2010和计算机渐由计算机控制智能化2010至今网络和智能化网络和智能化实现了制造个性化和集成化20世纪后半叶以来，自动化制造的发展大体每10年上一个台阶：20世纪50~60年代的“明星”是硬件数控(HardNumericalCotrol,.HNC),70年代1···试读结束···...

2022-05-04 智能制造自动生产线的应用? 智能制造自动生产线设计思路

图书名称：《智能网联汽车技术入门一本通彩色版》【作者】程增木主编【丛书名】高等职业教育汽车类专业创新教材【页数】176【出版社】北京：机械工业出版社,2021.05【ISBN号】978-7-111-67861-8【分类】汽车-智能通信网【参考文献】程增木主编.智能网联汽车技术入门一本通彩色版.北京：机械工业出版社,2021.05.图书封面：智能网联汽车技术入门一本通彩色版》内容提要：本书以智能网联汽车技术为主线，共分为四篇，包括基础篇、网联技术篇、智能驾驶篇和前瞻技术篇，介绍了智能网联汽车及相关技术概念、智能网联汽车车载网络技术、智能网联汽车无线通信技术、智能网联汽车高级驾驶辅助系统、智能网联汽车环境感知技术、智能网联汽车定位导航技术、智能网联汽车路径规划技术、智能网联汽车V2X技术、智能网联汽车大数据和云平台技术。《智能网联汽车技术入门一本通彩色版》内容试读智能网联汽车技术入门一本通基础篇第一章智能网联汽车及相关技术概念一、智能网联汽车的相关概念1.无人驾驶汽车无人驾驶汽车(Self-DrivigVehicle)是通过车载环境感知系统来感知道路环境、自动规划和识别行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它利用环境感知系统来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路状况、车辆位置和障碍物信息等，控制车辆的行驶方向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶汽车是传感器、计算机、人工智能、无线通信、导航定位、模式识别机器视觉、智能控制等各种先进技术融合的综合体。与一般的智能汽车相比，无人驾驶汽车需要具有更先进的环境感知系统、中央决策系统以及底层控制系统。无人驾驶汽车能够实现完全自动控制，全程检测交通环境，能够实现所有的驾驶目标。驾驶员只需提供目的地或者输入导航信息，在任何时候均不需要对车辆进行操控。无人驾驶汽车是汽车智能化、网络化的终极发展目标。百度无人驾驶微循环车“阿波龙”如图1-1百度无人驾驶微循环车“阿波龙”图1-1所示。2.车联网车联网(IteretofVehicle,IoV)是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的体系架构及其通信协议和数据交互标准，通过V2X(V代表汽车，X代表车、路行人及应用平台等)进行无线通信和信息交换，以实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。它是物联网技术在智能交通系统领域的延伸。车内网是指通过应用成熟的总线技术建立一个标准化的整车网络；车际网是指基于特定无线局域···试读结束···...

2022-05-04 一本通存折 一本通主账户借方已冻结

图书名称：《智能信息处理技术与应用研究》【作者】姚俊萍，李晓军作【页数】194【出版社】北京：原子能出版社,2021.08【ISBN号】978-7-5221-1119-3【价格】62.00【参考文献】姚俊萍，李晓军作.智能信息处理技术与应用研究.北京：原子能出版社,2021.08.图书封面：智能信息处理技术与应用研究》内容提要：智能信息处理技术是信号与信息技术领域一个前沿的且富有挑战性的研究方向，它以人工智能理论为基础，侧重于信息处理的智能化。本书从信息科学的角度出发，系统地介绍了智能信息处理的基础理论及各种新的处理技术，涉及目前国内外智能信息处理的研究成果，取材新颖，内容丰富，注重理论与实践相结合，论述深入浅出。本书可供自动化、计算机应用、人工智能、图像处理与模式识别、智能控制与信息处理、电子工程、机械工程、系统工程等专业研究生或高年级本科生参考，也可供有关工程技术人员和科学研究工作者参考，是一本值得学习研究的著作。《智能信息处理技术与应用研究》内容试读第1章绪论智能计算与信息处理是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统性的方法技术，是用计算机实现模拟人的行为来完成智能信息的处理过程。它与人工进行信息处理相比，不怕苦、不怕累、速度快，并且会越来越智能。1.1智能信息处理概述信息技术的三大支柱包括传感技术、计算机技术和通信技术。传感技术是信息技术的前端，是信息的来源，是衡量一个国家信息化程度的重要标志。计算机是信息处理加工中心，随着大数据时代的到来，对其处理能力提出了更高的要求。通信技术是电子工程的重要分支，同时也是其中一个基础学科，关注的是通信过程中的信息传输以及信号处理的原理和应用。在信息处理中，信息的获取、传输、存储、加工处理及应用所采用的技术、理论方法和系统都需要由计算机来完成。目前的电子计算机硬件仍有很大的局限性，要模拟人的信息处理能力还很困难。因此，需要研究一种新的“软处理”“软计算”的理论方法和技术，来弥补电子计算机硬件系统的不足。在此背景下，智能信息处理技术被提出并得到了广泛的研究和发展。智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法及技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的处理问题。现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理技术所涉及的内容广泛，包括图像处理、人工智能、计算智能、数据挖掘、数据融合、模式识别、数据可视化等。从目前的发展趋势来看，又以计算智能为重点。计算智能是在人工智能基础上发展形成的一种新的智能技术。>》智能信息处理技术与应用研究1.2智能信息处理的主要技术计算智能信息处理的三大主要技术包括模糊计算技术、神经计算技术和进化计算技术。1.2.1模糊计算技术美国学者扎德(Zadeh)博士于1965年提出的“模糊集合”，为人们描述非精确的客观世界提供了一个全新的工具。模糊集合和其后提出的模糊关系、模糊逻辑、模糊推理等一系列概念、理论和方法，标志着一个新的数学分支一模糊数学的诞生。模糊数学打破了经典数学在处理边界不清晰的概念、对象上的局限性，更为无处不在的自然语言提供了一个强大的处理工具。随着时间的推移和实际应用的推广，人们发现有时仅通过隶属度来表征模糊性对象时，也带有某种“精确”的色彩，未能很好地体现出模糊性、不确定性。因此，l983年，Gorafczay创立了区间值模糊集理论，对模糊集做了推广。1986年，保加利亚学者Ataaov教授引进犹豫度，创立了直觉模糊集，该理论广泛运用于现实生活中，如模糊识别、决策分析和医疗诊断等。1989年，Ataaov对直觉模糊集进一步推广，提出隶属度区间、非隶属度区间和犹豫度区间的概念，创立了区间直觉模糊集。此后，Ataaov进行了直觉模糊集和区间直觉模糊集的理论与应用研究。1993年，Gau和Buehrer提出Vague集。l996年，Butie和Burillo指出Vague集就是直觉模糊集，只是表达形式不同。模糊理论源于美国，但长期以来受学派之争的束缚，实际应用进展缓慢。到20世纪80年代后期，在日本以家用电器的广泛使用模糊控制作为突破口，使模糊逻辑的实际应用获得迅速发展。目前，模糊逻辑主要应用在自动控制、模式识别和决策推理系统、预测、智能系统设计、智能机器人、图像处理与识别、模糊神经计算、人工智能等领域。1.2.2神经计算技术1.2.2.1神经网络的发展神经网络(NeuralNetwork,NN)的研究，最早可追溯至l890年的一部关·2·第1章绪论《《于人脑结构及功能的专著一《心理学原理》(PricileofPychology),人工神经网络的研究则始于1943年的MP人工神经元模型。其后，1949年的神经网络He学习规则、1958年的感知器(Percetro)模型等激发了人们对人工神经网络的热情。1969年，分析了以感知器模型为代表的神经网络系统局限性的《感知器》书出版，加之同时期人们在神经网络研究与运用遇到了一些难以解决的困惑，以及人们对计算机迅速发展的热切期待，关于神经网络的研究由此开始经历了十多年的冷遇期。1982年的Hofield网络及其后的波尔兹曼(Bolzma)机、径向基函数(RBF)网络、多层前馈神经网络的误差反向传播的BP算法等一系列重要成果的推出，再次激发了人们的研究热情。进入21世纪，关于人工神经网络的研究更是在理论和应用上齐头并进：2006年，基于多隐含层神经网络结构的深度学习概念被提出，它模仿人脑机制来处理图像、语音和文本的数据信息；2009一2012年，瑞士人工智能研究所的J.Schmidhuer教授运用递归神经网络和深度神经网络在模式识别和机器学习领域取得了骄人成绩；同时期其他关于深度神经网络的学习方法和应用研究也如火如茶。时至今日，多种人工神经网络模型、学习（训练）算法被提出，并应用于众多领域，解决了许多实际问题。1.2.2.2神经网络的特征及特点大规模的并行处理、分布式的信息存储、良好的自适应性、自组织性以及很强的学习能力、联想功能和容错功能等是神经网络的主要特征。神经网络的主要特点包括如下几个方面：(1)能够处理连续的模拟信号。(2)能够处理不精确的、不完全的模糊信息。(3)给出的是次最优的逼近解。(4)并行分布工作，各组成部分同时参与运算(5)单个神经元的动作速度不快，但网络总体的处理速度极快。(6)具有较好的鲁棒性和容错性。1.2.3进化计算技术1.2.3.1遗传算法的发展历程从20世纪60年代开始，密歇根大学教授Hollad开始研究自然和人工系统的自适应行为，开创了与目前类似的复制、交换、突变、显性、倒位等·3·>》智能信息处理技术与应用研究基因操作，建议采用二进制编码，提出了遗传算法(GeeticAlgorithm,GA)理论。进入80年代，随着以符号系统模拟智能的传统人工智能陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法得到较大发展。进人90年代，以不确定性、非线性等为内涵，遗传算法在众多领域得到了广泛应用。1.2.3.2遗传算法的基本理论研究遗传算法理论研究内容包括遗传算法的编码策略、全局收敛性和搜索效率的数学基础、遗传算法的新结构、基因操作策略及其性能、遗传算法参数的选择以及与其他算法结合等方面的研究。一般而言，遗传算法主要采用计算的方法模拟达尔文生物进化优胜劣汰过程。这是个使一个群体经过一代代选择、杂交和变异体现适应性的过程。在此过程中，好的个体具有较大的选择概率，由随机状态向好的状态和更好的状态进化。选择是按个体适应值具有较大概率者从群体中选择两个个体，如：A=[X1,X2,…,X-1,X,Xj+1,…,Xm]A=Y,Y2,…,Y)-1,Y,,Yj+1,…,Ym]然后对这两个个体进行杂交。杂交过程是在染色体链中随机地选择杂交j,交换两个父代染色体中j点以后的基因，杂交后的结果为A=[X1,X2,…,X,-1,X,Y+1,…,Y]A=Y1,Y2,…,Y,-1,Y,,X+1,…,Xm]1.2.3.3进化计算与遗传算法的关系进化计算体现了生物进化中的四个要素，即繁殖、变异、竞争和自然选择。目前进化计算包括遗传算法、进化策略、进化规划等。细分如下：(1)最具有代表性、最基本的遗传算法。(2)较偏向数值分析的进化策略。(3)介于数值分析和人工智能间的进化规划。(4)偏向进化的自组织和系统动力学特性的进化动力学。(5)偏向以程式表现人工智能行为的遗传规划。(6)适应动态环境学习的分类元系统。(7)用以观察复杂系统互动的各种生态模拟系统。(8)研究人工生命的细胞自动机。(9)模拟蚂蚁群体行为的蚁元系统。1.2.3.4遗传算法参数的选择遗传算法中需要选择的参数主要有串长L,群体大小，交换概率。40第1章绪论《。以及突变概率m等。二进制编码时，串长L的选择取决于特定问题解的精度。Golderg提出了变长度串的概念，并显示了良好性能，为了选择合适的、.、m,谢弗(Schaffer)建议的最优参数范围是=20~30,.=0.75~0.95,m=0.005~0.01。目前常用的参数范围是=20~200,.=0.5~1.0,m=0~0.05,在简单遗传算法(SGA)或标准遗传算法(CGA)中，这些参数是不变的。1.2.3.5遗传算法的应用遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富，已渗透到许多学科。遗传算法的应用按其方式可分为三大部分，即基于遗传的优化计算、基于遗传的优化编程、基于遗传的机器学习，分别简称为遗传计算、遗传编程、遗传学习。1.3智能技术的综合集成1.3.1模湖系统与神经网络的结合模糊技术的特长在于逻辑推理能力，容易进行高层的信息处理，将模糊技术引入神经网络可大大地拓宽神经网络处理信息的范围和能力，使其不仅能处理精确信息，也能处理模糊信息和其他不精确性联想映射，特别是模糊联想及模糊映射。神经网络在学习和自动模式识别方面有极强的优势，采取神经网络技术来进行模糊信息处理，可以自动提取模糊规则及自动生成模糊隶属函数，使模糊系统成为一种具有自适应、自学习和自组织功能的模糊系统。1.3.2神经网络与遗传算法的结合神经网络(NN)和遗传算法(GA)的结合表现在以下两个方面：一是辅助式结合，比较典型的是用GA对信息进行预处理，然后用NN求解问题，比如在模式识别中先用GA进行特征提取，而后用NN进行分类；二是合作方式结合，即GA和NN共同求解问题，这种结合的一种方式是在固定神经网络拓扑结构的情况下，利用GA研究网络的连接权重，另一种方式是直接利用GA优化NN的结构，然后用BP(BackProagetio,反向传播)算法训练网络。·5>》智能信息处理技术与应用研究1.3.3模糊技术、神经网络和遗传算法的综合集成遗传算法是一种基于生物进化过程的随机搜索的全局优化方法，它通过交叉和变异大大减少了系统初始状态的影响，使得搜索到最优结果而不停留在局部最优处。遗传算法不仅可以优化模糊推理神经网络系统的参数，而且可以优化模糊推理神经网络系统的结构，即采用GA可以修正冗余的隶属函数，得到模糊推理神经网络的优化分层结构，产生简化的模糊推理神经网络结构（规则、参数、数值、隶属函数等）。用NN、FL(FuzzyLogic,模糊逻辑)、GA集成的系统，可以用GA调节和优化全局性的网络参数和结构，用NN学习方法调节和优化局部性的参数，从而大大地提高系统的性能。1.4智能信息处理技术的展望1.4.1模粘糊计算技术的展望直觉模糊集是传统模糊集的一种拓展，它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面的信息，因而比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。自Ataaov教授提出直觉模糊集的概念并给出一些基本运算法则以来，直觉模糊集理论不断发展，解决了许多不确定信息处理的难题。目前，有关直觉模糊集理论的研究受到国内外相关领域学者的极大关注，并且已被应用于决策、医疗诊断、逻辑规划、模式识别、机器学习和市场预测等诸多领域。人们在研究中发现，直觉模糊集的隶属度和非隶属度用确切的实数值来表达有时是很难的，而以区间数形式表示相对比较容易。由此，Ataaov和Gargov对直觉模糊集进行推广，提出了区间直觉模糊集，并给出了相关的一些基本运算法则。目前，区间直觉模糊集在决策领域的应用非常广泛，已经形成了基于区间直觉模糊集的一套决策方法。同时，区间直觉模糊集的一些理论还处于发展阶段，如区间直觉模糊熵、区间直觉模糊相似度，区间直觉模糊数的比较、集成等计算方法还有待进一步研究。此外，模糊计算与其他智能算法结合，形成综合的智能计算方法，如模糊遗传算法，也是模糊计算的发展趋势之一。模糊遗传算法，就是借鉴模糊逻辑和模糊集合运算的思想，把人们已有的关于遗传算法的知识和。6····试读结束···...

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