《自动检测与转换技术》 杨琳， 北京理工大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨琳 著

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• 智能制造
• 故障诊断
• 数据采集
• 信号处理
• 模式识别
• 质量控制
• 北京理工大学出版社

店铺： 芳草之恋图书专营店

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564030179

商品编码：29402909191

包装：平装

出版时间：2010-02-01

基本信息

书名：自动检测与转换技术

定价：26.00元

作者：杨琳

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2010-02-01

ISBN：9787564030179

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍在工业、科研、生活等领域常用传感器的工作原理及特性、测量转换电路、信号处理技术及传感检测技术的应用等方面的知识。
本书反映了传感器技术在自动检测领域中的应用，书中介绍的传感器及其应用技术具有很好的代表性和实用性。同时，每章均附有习题与思考题，在帮助学生巩固基础知识的同时，还具有的启发性、实用性和拓展性。
本书可作为高等学校自动化专业的教材，也可供其他相关专业及工程技术人员参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能感知与机器学习前沿》 内容简介： 本书深度聚焦于当前智能感知与机器学习领域最前沿的研究方向与核心技术，旨在为相关领域的科研人员、工程师及高等院校学生提供一本兼具理论深度与实践指导价值的权威参考。全书力图打破传统技术框架的束缚，以创新性的视角和前沿的研究成果，系统性地阐述智能感知从数据采集、特征提取到模型构建、决策输出的完整流程，并在此基础上，深入剖析支撑这些能力的最新机器学习算法及其在实际问题中的应用。 第一部分：突破性感知技术 本部分首先从“认知式感知”的理念出发，探讨如何让感知系统不仅能够“看到”或“听到”，更能“理解”环境。 高维数据融合与表示： 重点介绍多模态传感器数据的深度融合技术，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉甚至生物信号等多维度信息的协同处理。我们将详细探讨如何构建统一的高维特征空间，有效表征不同模态数据的内在关联性，并引入最新的低秩表示、张量分解等方法，以应对海量高维数据的计算挑战。例如，在自动驾驶场景下，如何将激光雷达点云、摄像头图像、雷达信号以及高精度地图信息进行有效融合，构建对周围环境的全面、鲁棒的认知模型。 非结构化数据理解： 深入研究文本、图像、视频、音频等非结构化数据的深度语义理解。在图像领域，我们将剖析Transformer架构在视觉任务中的突破性应用，如Vision Transformer (ViT)及其变体，重点关注其在目标检测、图像分割、场景理解等方面的最新进展。对于视频理解，将探讨时空注意力机制、图神经网络在视频序列建模中的应用，以及如何捕捉动态场景的复杂时序信息。文本方面，我们将聚焦于大型语言模型 (LLM) 在信息抽取、文本生成、情感分析等任务中的最新范式，并探讨其在构建智能交互系统中的潜力。音频方面，将涉及语音识别、声源定位、音乐信息检索等前沿技术，并引入深度学习在音景分析中的最新成果。 新型感知模态探索： 拓展对新兴感知技术的讨论，如基于信号处理的非接触式生命体征监测、利用射频信号进行室内定位与人体姿态识别、以及生物电信号（如脑电、肌电）在人机交互中的应用。我们将介绍相关的信号处理方法、特征提取技术，并探讨如何结合机器学习模型实现对这些非传统数据的有效解析。 第二部分：先进机器学习模型与算法 本部分将聚焦于驱动智能感知的核心机器学习模型与算法，特别是那些在理论和实践上取得重大突破的新技术。 深度学习的演进与创新： 系统回顾深度学习模型的发展历程，并重点介绍当前最前沿的架构。这包括但不限于： Transformer的普适性： 深入剖析Transformer模型在自然语言处理之外，如何在计算机视觉、语音处理、强化学习等领域展现出强大的能力。我们将讨论自注意力机制、多头注意力、位置编码等核心组件的设计哲学，以及如何通过模块化设计和优化策略，实现更高效、更强大的Transformer变体。 图神经网络 (GNN) 的崛起： 详细阐述图神经网络在处理非欧几里得结构化数据（如图、知识图谱、社交网络）方面的优势。我们将介绍不同类型的GNN模型，如Graph Convolutional Networks (GCNs)、Graph Attention Networks (GATs)，并探讨其在推荐系统、分子结构预测、交通网络分析等领域的应用。 生成对抗网络 (GANs) 与扩散模型： 深入研究GANs在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的最新进展，并对其训练稳定性、模式崩溃等问题进行深入分析。同时，我们将重点介绍近年来表现卓越的扩散模型，如Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) 及其变体，阐述其生成高品质、多样化数据的能力，并展望其在内容创作、虚拟现实等领域的应用前景。 自监督学习与对比学习： 探讨如何利用无标注数据进行模型预训练，以解决大规模标注数据获取困难的问题。我们将详细介绍Contrastive Learning的原理，如SimCLR、MoCo等，以及其在图像、文本等领域的应用，并讨论自监督学习在提升模型泛化能力方面的作用。 可解释性人工智能 (XAI)： 强调模型的可解释性在实际应用中的重要性。本书将介绍多种XAI技术，包括： 局部可解释性方法： 如LIME、SHAP，用于解释单个预测的决策依据。 全局可解释性方法： 如特征重要性分析、决策树可视化、注意力图可视化等，用于理解模型的整体行为。 模型内建可解释性： 介绍如可解释性Transformer、符号回归等试图从模型设计层面增强可解释性的方法。 因果推断在AI中的应用： 探讨如何从相关性走向因果性，建立更可靠、更具鲁棒性的AI模型，特别是如何利用因果图模型进行公平性分析、反事实推理等。 强化学习的最新进展： 关注强化学习在复杂决策任务中的应用，包括深度强化学习 (DRL) 算法的最新突破，如Actor-Critic方法的改进、离线强化学习、多智能体强化学习等。我们将探讨其在机器人控制、游戏AI、资源调度等领域的成功案例，并分析其在现实世界部署时面临的挑战。 第三部分：前沿应用与未来展望 本部分将结合具体的应用场景，展示智能感知与机器学习技术的强大威力，并对未来的发展趋势进行展望。 智能交通与自动驾驶： 结合高精度地图、传感器融合、目标识别、路径规划、决策控制等环节，深入探讨AI在自动驾驶领域的最新研究成果。 智慧医疗与健康监测： 介绍AI在医学影像分析、疾病诊断、药物研发、个性化治疗以及远程健康监测等方面的应用，强调模型的准确性、鲁棒性与可解释性。 智能制造与工业自动化： 探讨AI在产品质量检测、故障预测与诊断、生产流程优化、人机协作等方面的作用，关注如何通过AI提升生产效率与安全性。 自然语言交互与智能助手： 聚焦于大型语言模型在构建更自然、更智能的人机交互系统中的应用，包括对话系统、智能搜索、内容生成等。 机器人技术与智能体： 探讨如何将先进的感知与学习技术集成到机器人系统中，使其具备更强的自主性、适应性与交互能力。 伦理、安全与公平性： 探讨AI发展过程中面临的伦理、安全与公平性挑战，并介绍相关的研究方向与解决方案。 本书结构清晰，逻辑严谨，理论阐述深入浅出，同时辅以大量的案例分析和前沿研究进展，适合作为高等院校相关专业研究生的教材或参考书，也可供从事智能技术研发的工程师和科研人员参考。本书致力于引领读者站在技术革新的前沿，激发创新思维，为推动智能感知与机器学习领域的进一步发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

杨琳老师的《自动检测与转换技术》，北京理工大学出版社，这本书的价值，在于它提供了一个非常完整的技术体系框架。从“检测”到“转换”，再到最终的“应用”，作者构建了一个相互关联、层层递进的知识网络。我之前在工作中也接触过一些相关的技术，但总感觉零散，不成体系。这本书的出现，恰恰弥补了我的这一不足。作者在论述过程中，非常注重细节，比如对于数据流的分析，对于不同技术栈的集成方式，都有详细的阐述。我特别欣赏书中关于“无损转换”的探讨，这让我意识到，在追求效率的同时，数据的完整性和准确性同样重要。书中的一些流程图和架构图，都非常直观，帮助我快速理解复杂的系统设计。让我觉得，这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，教我如何系统性地思考和解决技术问题，从而更好地将理论应用于实践，解决实际的工程难题。

评分☆☆☆☆☆

《自动检测与转换技术》杨琳，北京理工大学出版社，这本书的出版，无疑为我们提供了一个观察行业发展动态的绝佳窗口。作者对“检测”这一核心概念的解读，远超我之前的认知。它不仅仅是简单的信号捕捉，更是一种深入的洞察和判断。书中对于各种传感器技术、图像识别算法的介绍，都非常有深度。我特别关注了书中关于“误检”与“漏检”的讨论，以及如何通过优化算法来降低这些错误的发生率。作者的分析细致入微，从理论推导到实际应用的考量，都面面俱到。让我印象深刻的是，书中并没有回避技术上的挑战和难点，而是坦诚地分析了各种方法的局限性，并提出了相应的解决方案。这种务实的研究态度，让我对作者的专业性和严谨性深感钦佩。通过这本书，我不仅了解了当前自动检测技术的现状，更对未来的发展趋势有了一个更清晰的把握，也让我对如何更有效地利用这些技术来提升产品质量和生产效率有了新的思考。

评分☆☆☆☆☆

读完《自动检测与转换技术》杨琳，北京理工大学出版社，我仿佛打开了一扇通往未来工业世界的大门。书中对于“自动转换”的论述，给了我极大的启发。它不仅仅停留在简单的文件格式转换，而是将其提升到了一个更加智能、更加动态的层面。作者巧妙地将人工智能、机器学习等概念融入其中，使得原本静态的转换过程，充满了生命力。我注意到书中对一些前沿算法的介绍，虽然我不是专业人士，但作者的讲解方式，让我对这些复杂算法的工作原理有了一个大致的了解。特别是关于数据预处理和特征提取的章节，条条是道，逻辑严谨。它让我意识到，高效的自动转换，离不开对数据本身的深刻理解和智能的处理。书中的一些设想，比如基于上下文的智能格式调整，以及跨平台、跨设备的无缝转换，让我对未来的工作方式充满了期待。这不仅仅是一本技术书籍，更是一部关于如何解放生产力、提升效率的“行动指南”，让我看到了技术进步带来的无限可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动检测与转换技术》杨琳，北京理工大学出版社的书，让我眼前一亮。它所描绘的技术图景，仿佛是一幅精心绘制的蓝图，详细勾勒了自动化领域前沿的探索方向。从概念的引入到具体技术的阐述，都显得逻辑清晰，层层递进。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时所展现出的细腻笔触，能够将那些原本晦涩难懂的专业术语，转化为易于理解的语言。书中对于不同检测技术的比较和分析，更是让我受益匪浅，它不仅仅罗列了各种方法的优缺点，更深入地探讨了它们在不同应用场景下的适用性。这种由表及里，由宏观到微观的讲解方式，极大地提升了我对自动检测技术整体脉络的认知。而且，书中还穿插了一些实际案例的分析，这让我能够将书本上的理论知识与实际工业生产中的问题联系起来，仿佛置身于一个生动的技术课堂，能够直观地感受到这些技术是如何解决实际问题的，也让我对未来技术的发展有了更深的思考。

评分☆☆☆☆☆

《自动检测与转换技术》杨琳，北京理工大学出版社，这本书的语言风格，非常独特，既有严谨的学术性，又不失一定的可读性。作者善于运用形象的比喻和贴切的类比，将抽象的技术概念生动地展现在读者面前。我注意到书中对于“实时性”和“鲁棒性”的强调，这在许多自动化应用场景中至关重要。作者的讲解，不仅仅是停留在概念层面，更深入到实现这些目标所需要的设计原则和工程实践。我尤其欣赏书中关于“容错机制”的讨论，这让我意识到，一个成熟的自动检测与转换系统，必须具备应对各种意外情况的能力。书中对一些新兴技术的预测，也让我感到兴奋，仿佛看到了技术演进的下一个浪潮。总而言之，这本书是一本集理论与实践于一体的优秀著作，它能够帮助读者构建起扎实的专业知识体系，并激发对未来技术发展的无限想象，是一本值得反复阅读和深思的参考书籍。