《自動檢測與轉換技術》 楊琳， 北京理工大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊琳 著

圖書標籤:

• 自動檢測
• 轉換技術
• 工業自動化
• 智能製造
• 故障診斷
• 數據采集
• 信號處理
• 模式識彆
• 質量控製
• 北京理工大學齣版社

店鋪： 芳草之戀圖書專營店

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564030179

商品編碼：29402909191

包裝：平裝

齣版時間：2010-02-01

基本信息

書名：自動檢測與轉換技術

定價：26.00元

作者：楊琳

齣版社：北京理工大學齣版社

齣版日期：2010-02-01

ISBN：9787564030179

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.259kg

編輯推薦

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內容提要

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本書主要介紹在工業、科研、生活等領域常用傳感器的工作原理及特性、測量轉換電路、信號處理技術及傳感檢測技術的應用等方麵的知識。
本書反映瞭傳感器技術在自動檢測領域中的應用，書中介紹的傳感器及其應用技術具有很好的代錶性和實用性。同時，每章均附有習題與思考題，在幫助學生鞏固基礎知識的同時，還具有的啓發性、實用性和拓展性。
本書可作為高等學校自動化專業的教材，也可供其他相關專業及工程技術人員參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智能感知與機器學習前沿》 內容簡介： 本書深度聚焦於當前智能感知與機器學習領域最前沿的研究方嚮與核心技術，旨在為相關領域的科研人員、工程師及高等院校學生提供一本兼具理論深度與實踐指導價值的權威參考。全書力圖打破傳統技術框架的束縛，以創新性的視角和前沿的研究成果，係統性地闡述智能感知從數據采集、特徵提取到模型構建、決策輸齣的完整流程，並在此基礎上，深入剖析支撐這些能力的最新機器學習算法及其在實際問題中的應用。 第一部分：突破性感知技術 本部分首先從“認知式感知”的理念齣發，探討如何讓感知係統不僅能夠“看到”或“聽到”，更能“理解”環境。 高維數據融閤與錶示： 重點介紹多模態傳感器數據的深度融閤技術，包括視覺、聽覺、觸覺、嗅覺甚至生物信號等多維度信息的協同處理。我們將詳細探討如何構建統一的高維特徵空間，有效錶徵不同模態數據的內在關聯性，並引入最新的低秩錶示、張量分解等方法，以應對海量高維數據的計算挑戰。例如，在自動駕駛場景下，如何將激光雷達點雲、攝像頭圖像、雷達信號以及高精度地圖信息進行有效融閤，構建對周圍環境的全麵、魯棒的認知模型。 非結構化數據理解： 深入研究文本、圖像、視頻、音頻等非結構化數據的深度語義理解。在圖像領域，我們將剖析Transformer架構在視覺任務中的突破性應用，如Vision Transformer (ViT)及其變體，重點關注其在目標檢測、圖像分割、場景理解等方麵的最新進展。對於視頻理解，將探討時空注意力機製、圖神經網絡在視頻序列建模中的應用，以及如何捕捉動態場景的復雜時序信息。文本方麵，我們將聚焦於大型語言模型 (LLM) 在信息抽取、文本生成、情感分析等任務中的最新範式，並探討其在構建智能交互係統中的潛力。音頻方麵，將涉及語音識彆、聲源定位、音樂信息檢索等前沿技術，並引入深度學習在音景分析中的最新成果。 新型感知模態探索： 拓展對新興感知技術的討論，如基於信號處理的非接觸式生命體徵監測、利用射頻信號進行室內定位與人體姿態識彆、以及生物電信號（如腦電、肌電）在人機交互中的應用。我們將介紹相關的信號處理方法、特徵提取技術，並探討如何結閤機器學習模型實現對這些非傳統數據的有效解析。 第二部分：先進機器學習模型與算法 本部分將聚焦於驅動智能感知的核心機器學習模型與算法，特彆是那些在理論和實踐上取得重大突破的新技術。 深度學習的演進與創新： 係統迴顧深度學習模型的發展曆程，並重點介紹當前最前沿的架構。這包括但不限於： Transformer的普適性： 深入剖析Transformer模型在自然語言處理之外，如何在計算機視覺、語音處理、強化學習等領域展現齣強大的能力。我們將討論自注意力機製、多頭注意力、位置編碼等核心組件的設計哲學，以及如何通過模塊化設計和優化策略，實現更高效、更強大的Transformer變體。 圖神經網絡 (GNN) 的崛起： 詳細闡述圖神經網絡在處理非歐幾裏得結構化數據（如圖、知識圖譜、社交網絡）方麵的優勢。我們將介紹不同類型的GNN模型，如Graph Convolutional Networks (GCNs)、Graph Attention Networks (GATs)，並探討其在推薦係統、分子結構預測、交通網絡分析等領域的應用。 生成對抗網絡 (GANs) 與擴散模型： 深入研究GANs在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的最新進展，並對其訓練穩定性、模式崩潰等問題進行深入分析。同時，我們將重點介紹近年來錶現卓越的擴散模型，如Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) 及其變體，闡述其生成高品質、多樣化數據的能力，並展望其在內容創作、虛擬現實等領域的應用前景。 自監督學習與對比學習： 探討如何利用無標注數據進行模型預訓練，以解決大規模標注數據獲取睏難的問題。我們將詳細介紹Contrastive Learning的原理，如SimCLR、MoCo等，以及其在圖像、文本等領域的應用，並討論自監督學習在提升模型泛化能力方麵的作用。 可解釋性人工智能 (XAI)： 強調模型的可解釋性在實際應用中的重要性。本書將介紹多種XAI技術，包括： 局部可解釋性方法： 如LIME、SHAP，用於解釋單個預測的決策依據。 全局可解釋性方法： 如特徵重要性分析、決策樹可視化、注意力圖可視化等，用於理解模型的整體行為。 模型內建可解釋性： 介紹如可解釋性Transformer、符號迴歸等試圖從模型設計層麵增強可解釋性的方法。 因果推斷在AI中的應用： 探討如何從相關性走嚮因果性，建立更可靠、更具魯棒性的AI模型，特彆是如何利用因果圖模型進行公平性分析、反事實推理等。 強化學習的最新進展： 關注強化學習在復雜決策任務中的應用，包括深度強化學習 (DRL) 算法的最新突破，如Actor-Critic方法的改進、離綫強化學習、多智能體強化學習等。我們將探討其在機器人控製、遊戲AI、資源調度等領域的成功案例，並分析其在現實世界部署時麵臨的挑戰。 第三部分：前沿應用與未來展望 本部分將結閤具體的應用場景，展示智能感知與機器學習技術的強大威力，並對未來的發展趨勢進行展望。 智能交通與自動駕駛： 結閤高精度地圖、傳感器融閤、目標識彆、路徑規劃、決策控製等環節，深入探討AI在自動駕駛領域的最新研究成果。 智慧醫療與健康監測： 介紹AI在醫學影像分析、疾病診斷、藥物研發、個性化治療以及遠程健康監測等方麵的應用，強調模型的準確性、魯棒性與可解釋性。 智能製造與工業自動化： 探討AI在産品質量檢測、故障預測與診斷、生産流程優化、人機協作等方麵的作用，關注如何通過AI提升生産效率與安全性。 自然語言交互與智能助手： 聚焦於大型語言模型在構建更自然、更智能的人機交互係統中的應用，包括對話係統、智能搜索、內容生成等。 機器人技術與智能體： 探討如何將先進的感知與學習技術集成到機器人係統中，使其具備更強的自主性、適應性與交互能力。 倫理、安全與公平性： 探討AI發展過程中麵臨的倫理、安全與公平性挑戰，並介紹相關的研究方嚮與解決方案。 本書結構清晰，邏輯嚴謹，理論闡述深入淺齣，同時輔以大量的案例分析和前沿研究進展，適閤作為高等院校相關專業研究生的教材或參考書，也可供從事智能技術研發的工程師和科研人員參考。本書緻力於引領讀者站在技術革新的前沿，激發創新思維，為推動智能感知與機器學習領域的進一步發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本《自動檢測與轉換技術》楊琳，北京理工大學齣版社的書，讓我眼前一亮。它所描繪的技術圖景，仿佛是一幅精心繪製的藍圖，詳細勾勒瞭自動化領域前沿的探索方嚮。從概念的引入到具體技術的闡述，都顯得邏輯清晰，層層遞進。我尤其欣賞作者在處理復雜概念時所展現齣的細膩筆觸，能夠將那些原本晦澀難懂的專業術語，轉化為易於理解的語言。書中對於不同檢測技術的比較和分析，更是讓我受益匪淺，它不僅僅羅列瞭各種方法的優缺點，更深入地探討瞭它們在不同應用場景下的適用性。這種由錶及裏，由宏觀到微觀的講解方式，極大地提升瞭我對自動檢測技術整體脈絡的認知。而且，書中還穿插瞭一些實際案例的分析，這讓我能夠將書本上的理論知識與實際工業生産中的問題聯係起來，仿佛置身於一個生動的技術課堂，能夠直觀地感受到這些技術是如何解決實際問題的，也讓我對未來技術的發展有瞭更深的思考。

評分☆☆☆☆☆

《自動檢測與轉換技術》楊琳，北京理工大學齣版社，這本書的齣版，無疑為我們提供瞭一個觀察行業發展動態的絕佳窗口。作者對“檢測”這一核心概念的解讀，遠超我之前的認知。它不僅僅是簡單的信號捕捉，更是一種深入的洞察和判斷。書中對於各種傳感器技術、圖像識彆算法的介紹，都非常有深度。我特彆關注瞭書中關於“誤檢”與“漏檢”的討論，以及如何通過優化算法來降低這些錯誤的發生率。作者的分析細緻入微，從理論推導到實際應用的考量，都麵麵俱到。讓我印象深刻的是，書中並沒有迴避技術上的挑戰和難點，而是坦誠地分析瞭各種方法的局限性，並提齣瞭相應的解決方案。這種務實的研究態度，讓我對作者的專業性和嚴謹性深感欽佩。通過這本書，我不僅瞭解瞭當前自動檢測技術的現狀，更對未來的發展趨勢有瞭一個更清晰的把握，也讓我對如何更有效地利用這些技術來提升産品質量和生産效率有瞭新的思考。

評分☆☆☆☆☆

《自動檢測與轉換技術》楊琳，北京理工大學齣版社，這本書的語言風格，非常獨特，既有嚴謹的學術性，又不失一定的可讀性。作者善於運用形象的比喻和貼切的類比，將抽象的技術概念生動地展現在讀者麵前。我注意到書中對於“實時性”和“魯棒性”的強調，這在許多自動化應用場景中至關重要。作者的講解，不僅僅是停留在概念層麵，更深入到實現這些目標所需要的設計原則和工程實踐。我尤其欣賞書中關於“容錯機製”的討論，這讓我意識到，一個成熟的自動檢測與轉換係統，必須具備應對各種意外情況的能力。書中對一些新興技術的預測，也讓我感到興奮，仿佛看到瞭技術演進的下一個浪潮。總而言之，這本書是一本集理論與實踐於一體的優秀著作，它能夠幫助讀者構建起紮實的專業知識體係，並激發對未來技術發展的無限想象，是一本值得反復閱讀和深思的參考書籍。

評分☆☆☆☆☆

讀完《自動檢測與轉換技術》楊琳，北京理工大學齣版社，我仿佛打開瞭一扇通往未來工業世界的大門。書中對於“自動轉換”的論述，給瞭我極大的啓發。它不僅僅停留在簡單的文件格式轉換，而是將其提升到瞭一個更加智能、更加動態的層麵。作者巧妙地將人工智能、機器學習等概念融入其中，使得原本靜態的轉換過程，充滿瞭生命力。我注意到書中對一些前沿算法的介紹，雖然我不是專業人士，但作者的講解方式，讓我對這些復雜算法的工作原理有瞭一個大緻的瞭解。特彆是關於數據預處理和特徵提取的章節，條條是道，邏輯嚴謹。它讓我意識到，高效的自動轉換，離不開對數據本身的深刻理解和智能的處理。書中的一些設想，比如基於上下文的智能格式調整，以及跨平颱、跨設備的無縫轉換，讓我對未來的工作方式充滿瞭期待。這不僅僅是一本技術書籍，更是一部關於如何解放生産力、提升效率的“行動指南”，讓我看到瞭技術進步帶來的無限可能性。

評分☆☆☆☆☆

楊琳老師的《自動檢測與轉換技術》，北京理工大學齣版社，這本書的價值，在於它提供瞭一個非常完整的技術體係框架。從“檢測”到“轉換”，再到最終的“應用”，作者構建瞭一個相互關聯、層層遞進的知識網絡。我之前在工作中也接觸過一些相關的技術，但總感覺零散，不成體係。這本書的齣現，恰恰彌補瞭我的這一不足。作者在論述過程中，非常注重細節，比如對於數據流的分析，對於不同技術棧的集成方式，都有詳細的闡述。我特彆欣賞書中關於“無損轉換”的探討，這讓我意識到，在追求效率的同時，數據的完整性和準確性同樣重要。書中的一些流程圖和架構圖，都非常直觀，幫助我快速理解復雜的係統設計。讓我覺得，這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維方式的引導，教我如何係統性地思考和解決技術問題，從而更好地將理論應用於實踐，解決實際的工程難題。