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王敏华 著

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出版社： 中国质检出版社(原中国计量出版社)

ISBN：9787502632854

商品编码：29692239905

包装：平装

出版时间：2010-07-01

基本信息

书名:标准化教程/高等学校适用教材

定价：28.00元

售价：19.0元,便宜9.0元,折扣67

作者:王敏华

出版社：中国质检出版社(原中国计量出版社)

出版日期：2010-07-01

ISBN：9787502632854

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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本书共分l2章，内容有：概述，标准化的基本概念，标准化原理和方法，参数选择和参数分级的数学方法，标准情报管理，标准的制定与修订，标准的实施及其监督，质量管理标准化’采用国际标准与国际贸易，标准化经济效果评价、计算及论证，重点领域标准化，企业标准化。
　　本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为标准化培训教材，还可为从事标准化工作及

目录

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章　概述　
　节　标准化发展概述
　第二节　标准化学科的性质、内容、作用和任务
　第三节　我国标准化发展概况
　第四节　我国技术标准战略　
第二章　标准化的基本概念
　节　标准化和标准的基本概念
　第二节　标准的分类
　第三节　标准体系和标准体系表
第三章　标准化原理和方法　
　节　国外标准化原理研究概况
　第二节　我国标准化原理研究
　第三节　标准化形式
第四章　参数选择和参数分级的数学方法
　节　参数选择和参数分级知识基础
　第二节　非标准数系　
　第三节　标准数系
第五章　　标准情报管理
　节　标准情报管理基础知识
　第二节　标准文献基础知识
　第三节　标准文献分类　
　第四节　标准文献检索
第六章　标准的制定与修订
　节　制定标准的目的和原则　
　第二节　制定标准的组织形式和程序
　第三节　标准的构成和层次编排
　第四节　标准的编写方法　
　第五节　标准的复审与修订
第七章　标准的实施及其监督　
　节　标准实施的意义
　第二节　实施标准的一般程序　
　第三节　标准实施的方法
　第四节　标准实施的监督
　第五节　我国产品质量监管体系
第八章　质量管理标准化
　节　质量与标准的关系　
　第二节　标准化在质量管理中的应用
　第三节　质量管理体系标准基础　
　第四节　质量认证
第九章　采用国际标准与国际贸易　
　节　　国际标准化发展过程和主要国际标准化机构
　第二节　采用国际标准和国外先进标准
　第三节　国际贸易中的技术壁垒　
　第四节　通报和评议
第十章　标准化经济效果评价、计算及论证
　节　标准化经济效果评价、计算及论证的意义和原则　
　第二节　评价和计算标准化经济效果的指标体系
　第三节　标准化经济效果的评价和计算　
第十一章　　重点领域标准化
　节　农业与食品标准化
　第二节　节　能环保标准化
　第三节　高新技术标准化
　第四节　服务标准化
第十二章　企业标准化
　节　企业标准化要求
　第二节　企业标准体系和标准体系表
　第三节　企业技术标准体系　
　第四节　企业管理标准和工作标准体系
　第五节　企业标准体系的评价、确认与改进
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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科技前沿：人工智能驱动的未来社会 前言 在人类文明飞速发展的今天，科技的进步以前所未有的速度重塑着我们的生活、工作乃至思维模式。其中，人工智能（AI）作为一项颠覆性的技术，正以前所未有的力量渗透到社会各个角落，引领着一场深刻的变革。它不再是科幻电影中的遥远畅想，而是已经融入日常的强大工具，驱动着各行各业的创新与发展。本书旨在深入浅出地探讨人工智能的本质、发展历程、核心技术，并着重分析其在当下及未来社会中扮演的关键角色，以及可能带来的机遇与挑战。 第一章：人工智能的起源与演进 本章将带领读者回顾人工智能波澜壮阔的发展历程。从早期基于逻辑推理和符号处理的“符号主义”学派，到后来机器学习的兴起，再到如今以深度学习为代表的“联结主义”的辉煌，人工智能的研究思路和技术手段经历了多次范式转移。我们将追溯图灵测试的提出、达特茅斯会议的召开等关键历史事件，理解早期先驱者们为人工智能奠定的理论基石。同时，也会探讨人工智能发展过程中经历的“寒冬”与复苏，分析不同时期技术突破与瓶颈的原因，从而更深刻地理解人工智能当前发展的必然性。我们将重点介绍专家系统、机器学习的基本概念，并为后续章节的技术深入打下铺垫。 第二章：人工智能的核心技术解析 本章将聚焦于驱动人工智能发展的关键技术，力求用清晰易懂的语言阐释复杂的概念。 机器学习（Machine Learning）：作为人工智能的“大脑”，机器学习是使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策的关键。我们将详细介绍监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习（通过试错学习最优策略）这三大类学习范式，并列举实际应用场景。 深度学习（Deep Learning）：作为机器学习的一个重要分支，深度学习以其强大的特征提取能力在近年来取得了突破性进展。本章将重点解析神经网络的基本结构，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在自然语言处理领域的杰出表现。我们将深入浅出地解释反向传播算法、激活函数等核心机制，让读者理解深度学习模型是如何“思考”和“学习”的。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：让计算机理解和生成人类语言是人工智能领域的一个长期目标。本章将介绍NLP的常见任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等，并解析词嵌入、注意力机制等关键技术如何帮助模型理解文本的语义和上下文。 计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够“看见”并理解图像和视频是计算机视觉的核心任务。我们将探讨图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等技术，并介绍卷积神经网络（CNN）在其中扮演的关键角色，以及3D视觉和场景理解的最新进展。 其他关键技术：除上述技术外，本章还将简要介绍数据挖掘、模式识别、知识图谱、推荐系统等与人工智能紧密相关的重要技术，勾勒出人工智能技术体系的完整图景。 第三章：人工智能在各行各业的应用 本章将展示人工智能如何打破行业壁垒，为各个领域带来革命性的变革。 智能制造与工业4.0：人工智能在提升生产效率、优化供应链、预测性维护、质量控制等方面发挥着关键作用。我们将探讨智能机器人、自动化生产线、数字孪生等在现代工厂中的应用。 医疗健康领域的革新：从辅助诊断、药物研发、基因测序到个性化治疗方案的制定，人工智能正在重塑医疗服务的面貌。本章将深入分析AI在医学影像分析、疾病预测、健康管理等方面的应用案例。 金融科技与风险管理：人工智能在风险评估、反欺诈、算法交易、智能投顾、客户服务等方面展现出强大的能力，正在深刻改变金融行业的运作模式。 交通出行智能化：自动驾驶汽车、智能交通管理系统、共享出行平台的优化，都离不开人工智能的支持。我们将分析AI如何提升交通安全、效率和用户体验。 教育领域的个性化发展：智能辅导系统、个性化学习路径推荐、教育资源智能匹配，人工智能为实现真正的因材施教提供了可能。 媒体、娱乐与内容创作：内容推荐算法、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）体验、AI辅助的艺术创作，人工智能正在丰富我们的娱乐生活，并催生新的内容生产模式。 农业的智慧升级：精准农业、病虫害监测、作物产量预测，人工智能正在助力农业实现高效、可持续的发展。 智慧城市与公共服务：城市规划、能源管理、公共安全、环境监测，人工智能为构建更智能、更宜居的城市提供了强大支撑。 第四章：人工智能的伦理、安全与社会影响 任何一项颠覆性技术都伴随着深刻的伦理、安全和社会影响，人工智能也不例外。本章将深入探讨这些重要议题。 算法偏见与公平性：人工智能模型在训练过程中可能继承甚至放大训练数据中的偏见，导致不公平的结果。我们将探讨如何识别、量化和缓解算法偏见，确保AI应用的公平性。 数据隐私与安全：人工智能的发展高度依赖于大量数据，如何保护用户隐私、防止数据泄露和滥用是至关重要的问题。我们将讨论数据加密、匿名化、差分隐私等技术，以及相关的法律法规。 就业市场的挑战与机遇：人工智能的自动化能力可能取代部分重复性劳动岗位，引发对未来就业的担忧。本章将分析AI对不同行业和岗位的影响，并探讨如何通过技能再培训和教育转型来适应新的就业格局。 可解释性与透明度：许多深度学习模型被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。可解释AI（XAI）的研究旨在提高AI决策的透明度和可信度，这对关键领域的AI应用尤为重要。 自主性与控制权：随着AI能力的提升，关于AI的自主性、决策权以及人类对AI的最终控制权的问题也日益凸显。我们将探讨人工智能的伦理边界和安全设计原则。 超级智能的未来畅想与风险：对于通用人工智能（AGI）乃至超级智能的出现，存在着乐观与担忧并存的讨论。本章将对相关观点进行梳理，并强调负责任的AI研发和治理的重要性。 第五章：人工智能的未来展望与发展趋势 本章将展望人工智能的未来，探讨其可能的发展方向和新兴趋势。 多模态AI：融合文本、图像、语音、视频等多种信息源的AI模型将拥有更强的理解和交互能力。 具身智能（Embodied AI）：让AI能够与物理世界进行交互，例如机器人技术与AI的深度融合。 联邦学习与隐私计算：在保护数据隐私的前提下，实现分布式数据的协同训练。 AI for Science：人工智能正在加速科学研究的进程，从新材料发现到气候模型预测，AI将成为科学探索的强大助手。 人机协作新范式：未来AI将更多地扮演“协作者”的角色，与人类协同完成更复杂的任务，而非仅仅是替代。 AI治理与国际合作：随着AI技术的普及，全球范围内的AI治理框架和国际合作将变得愈发重要。 结语 人工智能的浪潮已然到来，它既是技术革命的引擎，也是社会变革的催化剂。理解人工智能的本质，掌握其核心技术，审视其应用前景，并理性应对其带来的挑战，是我们每个人都应具备的素养。本书的编写旨在为广大读者提供一个全面、深入的视角，帮助大家更好地认识和适应这个被人工智能深刻影响的时代，并为迎接更加智能化的未来做好准备。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深前端开发者，我深知JavaScript生态的快速迭代带来的焦虑感。新框架、新工具层出不穷，让人疲于奔命。这本关于现代Web组件化开发的著作，提供了一种难得的心态和方法论上的沉淀。它没有过度关注某个特定框架（比如React或Vue）的语法细节，而是聚焦于组件化思维本身——如何设计高内聚、低耦合的UI单元，如何处理跨组件的状态管理，以及组件的生命周期和通信的最佳实践。书中对于Web Components标准（如Shadow DOM, Custom Elements）的介绍尤为到位，让我看到了构建不依赖于任何上层框架的、真正可复用的UI库的可能性。作者倡导的“组合优于继承”的设计哲学，在每一个例子中都得到了充分体现。它让我跳出了追逐热点的怪圈，开始思考如何构建一个更具长期价值和可维护性的前端体系。这本书真正教会了我“如何思考”组件，而不是“如何编写”组件。

评分☆☆☆☆☆

我对人工智能和机器学习的理解一直停留在“会用API调用”的层面，对于其背后的数学基础和算法逻辑总是感觉隔了一层纱。这本教材的出现，就像为我搭建了一座坚实的桥梁。它从最基础的线性代数和概率论讲起，但绝不是枯燥的数学推导，而是紧密地联系到神经网络是如何通过这些数学工具来实现“学习”的。作者在讲解反向传播算法时，用了一种非常直观的“梯度下降”的形象比喻，配合精心设计的算例，让我终于明白了梯度是如何一步步指导网络参数修正的。更值得称赞的是，它并没有止步于经典的算法，还对近几年兴起的Transformer结构进行了深入浅出的介绍，即便我不是科班出身，也能大致把握其核心思想。读完这本书，我感觉自己对“深度学习”这四个字有了更深刻、更具敬畏感的理解，不再是停留在应用层面，而是能初步探究其原理，为后续的深入研究打下了极其扎实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我购买过很多关于项目管理的书籍，但很多都流于表面，充斥着诸如“拥抱变化”、“高效沟通”这类空泛的口号。而这本关于敏捷项目交付的实战指南，简直是为我们这种常常需要处理跨部门协作和突发需求的团队量身定做的。它最吸引我的地方在于，它详细拆解了Scrum和看板（Kanban）方法的具体落地细节，包括迭代计划会议的节奏把控、每日站会的效率提升技巧，以及如何设计一个真正反映工作进度的燃尽图。书中特别提到了一种“风险驱动的优先级排序方法”，这一点极其实用，它指导我们将资源优先投入到那些最可能导致项目失败的环节，极大地提高了交付的确定性。作者的叙述风格非常坦诚，毫不避讳地提到了敏捷转型过程中常见的陷阱和文化阻力，并提供了应对策略。读完后，我不再觉得敏捷是一种形而上的口号，而是一套可以被量化、被执行的具体流程和工具箱。它帮助我们团队真正做到了从“忙乱”到“有序”的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本关于软件架构的书简直是我的救星！我最近在负责一个大型项目的技术选型，面对市面上纷繁复杂的架构模式，我简直无从下手。这本书的厉害之处在于，它没有陷入那些晦涩难懂的理论泥潭，而是非常务实地从实际工程的角度出发，将微服务、事件驱动、分层架构等核心概念讲解得透彻又易懂。特别是它在讲解如何权衡不同架构的优缺点时，给出了大量的真实案例分析，让我清楚地认识到，没有“完美”的架构，只有“最适合当前场景”的架构。书中关于如何进行架构演进的章节尤其精彩，它教会了我如何在一个不断变化的需求环境中，保持系统的灵活性和可扩展性。我特别喜欢作者那种“工程师思维”，不搞虚头巴脑的概念，而是直击痛点，提供可操作的解决方案。读完之后，我感觉自己对未来技术路线的把控能力大大增强了，不再是盲目追逐热点，而是能够基于业务目标做出深思熟虑的技术决策。这本书绝对是项目负责人和架构师案头必备的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对这类技术书籍是抱有很大怀疑态度的，总觉得它们无非是把网上能找到的零散知识点东拼西凑，换个封面就拿出来卖。然而，这本关于数据库性能优化的教材彻底颠覆了我的看法。它的内容深度和广度都令人印象深刻，从底层的存储引擎原理，到SQL语句的执行计划分析，再到索引设计的艺术，作者都进行了极其细致的剖析。最让我眼前一亮的是，书中专门开辟了一章讲解“慢查询的系统性排查流程”，这个流程严谨到几乎可以作为SOP（标准操作程序）来使用，避免了我们团队过去那种靠经验猜测的低效做法。作者在阐述复杂概念时，总能巧妙地配上清晰的图示和代码片段，使得那些原本让人头疼的锁机制、事务隔离级别等概念，变得立体起来。对于我们这种日常与海量数据打交道的人来说，这本书提供的优化技巧和思维模型，直接转化成了生产力，显著提升了系统的响应速度。它远超一本普通的教程，更像是一部精心打磨的专家手册。