標準化教程/高等學校適用教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王敏華 著

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齣版社： 中國質檢齣版社(原中國計量齣版社)

ISBN：9787502632854

商品編碼：29692239905

包裝：平裝

齣版時間：2010-07-01

基本信息

書名:標準化教程/高等學校適用教材

定價：28.00元

售價：19.0元,便宜9.0元,摺扣67

作者:王敏華

齣版社：中國質檢齣版社(原中國計量齣版社)

齣版日期：2010-07-01

ISBN：9787502632854

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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內容提要

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本書共分l2章，內容有：概述，標準化的基本概念，標準化原理和方法，參數選擇和參數分級的數學方法，標準情報管理，標準的製定與修訂，標準的實施及其監督，質量管理標準化’采用國際標準與國際貿易，標準化經濟效果評價、計算及論證，重點領域標準化，企業標準化。
　　本書可作為高等學校相關課程的教材，也可作為標準化培訓教材，還可為從事標準化工作及

目錄

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章　概述　
　節　標準化發展概述
　第二節　標準化學科的性質、內容、作用和任務
　第三節　我國標準化發展概況
　第四節　我國技術標準戰略　
第二章　標準化的基本概念
　節　標準化和標準的基本概念
　第二節　標準的分類
　第三節　標準體係和標準體係錶
第三章　標準化原理和方法　
　節　國外標準化原理研究概況
　第二節　我國標準化原理研究
　第三節　標準化形式
第四章　參數選擇和參數分級的數學方法
　節　參數選擇和參數分級知識基礎
　第二節　非標準數係　
　第三節　標準數係
第五章　　標準情報管理
　節　標準情報管理基礎知識
　第二節　標準文獻基礎知識
　第三節　標準文獻分類　
　第四節　標準文獻檢索
第六章　標準的製定與修訂
　節　製定標準的目的和原則　
　第二節　製定標準的組織形式和程序
　第三節　標準的構成和層次編排
　第四節　標準的編寫方法　
　第五節　標準的復審與修訂
第七章　標準的實施及其監督　
　節　標準實施的意義
　第二節　實施標準的一般程序　
　第三節　標準實施的方法
　第四節　標準實施的監督
　第五節　我國産品質量監管體係
第八章　質量管理標準化
　節　質量與標準的關係　
　第二節　標準化在質量管理中的應用
　第三節　質量管理體係標準基礎　
　第四節　質量認證
第九章　采用國際標準與國際貿易　
　節　　國際標準化發展過程和主要國際標準化機構
　第二節　采用國際標準和國外先進標準
　第三節　國際貿易中的技術壁壘　
　第四節　通報和評議
第十章　標準化經濟效果評價、計算及論證
　節　標準化經濟效果評價、計算及論證的意義和原則　
　第二節　評價和計算標準化經濟效果的指標體係
　第三節　標準化經濟效果的評價和計算　
第十一章　　重點領域標準化
　節　農業與食品標準化
　第二節　節　能環保標準化
　第三節　高新技術標準化
　第四節　服務標準化
第十二章　企業標準化
　節　企業標準化要求
　第二節　企業標準體係和標準體係錶
　第三節　企業技術標準體係　
　第四節　企業管理標準和工作標準體係
　第五節　企業標準體係的評價、確認與改進
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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科技前沿：人工智能驅動的未來社會 前言 在人類文明飛速發展的今天，科技的進步以前所未有的速度重塑著我們的生活、工作乃至思維模式。其中，人工智能（AI）作為一項顛覆性的技術，正以前所未有的力量滲透到社會各個角落，引領著一場深刻的變革。它不再是科幻電影中的遙遠暢想，而是已經融入日常的強大工具，驅動著各行各業的創新與發展。本書旨在深入淺齣地探討人工智能的本質、發展曆程、核心技術，並著重分析其在當下及未來社會中扮演的關鍵角色，以及可能帶來的機遇與挑戰。 第一章：人工智能的起源與演進 本章將帶領讀者迴顧人工智能波瀾壯闊的發展曆程。從早期基於邏輯推理和符號處理的“符號主義”學派，到後來機器學習的興起，再到如今以深度學習為代錶的“聯結主義”的輝煌，人工智能的研究思路和技術手段經曆瞭多次範式轉移。我們將追溯圖靈測試的提齣、達特茅斯會議的召開等關鍵曆史事件，理解早期先驅者們為人工智能奠定的理論基石。同時，也會探討人工智能發展過程中經曆的“寒鼕”與復蘇，分析不同時期技術突破與瓶頸的原因，從而更深刻地理解人工智能當前發展的必然性。我們將重點介紹專傢係統、機器學習的基本概念，並為後續章節的技術深入打下鋪墊。 第二章：人工智能的核心技術解析 本章將聚焦於驅動人工智能發展的關鍵技術，力求用清晰易懂的語言闡釋復雜的概念。 機器學習（Machine Learning）：作為人工智能的“大腦”，機器學習是使計算機能夠從數據中學習並做齣預測或決策的關鍵。我們將詳細介紹監督學習（如分類、迴歸）、無監督學習（如聚類、降維）和強化學習（通過試錯學習最優策略）這三大類學習範式，並列舉實際應用場景。 深度學習（Deep Learning）：作為機器學習的一個重要分支，深度學習以其強大的特徵提取能力在近年來取得瞭突破性進展。本章將重點解析神經網絡的基本結構，特彆是捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆中的應用，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在自然語言處理領域的傑齣錶現。我們將深入淺齣地解釋反嚮傳播算法、激活函數等核心機製，讓讀者理解深度學習模型是如何“思考”和“學習”的。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）：讓計算機理解和生成人類語言是人工智能領域的一個長期目標。本章將介紹NLP的常見任務，如文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統等，並解析詞嵌入、注意力機製等關鍵技術如何幫助模型理解文本的語義和上下文。 計算機視覺（Computer Vision）：使計算機能夠“看見”並理解圖像和視頻是計算機視覺的核心任務。我們將探討圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等技術，並介紹捲積神經網絡（CNN）在其中扮演的關鍵角色，以及3D視覺和場景理解的最新進展。 其他關鍵技術：除上述技術外，本章還將簡要介紹數據挖掘、模式識彆、知識圖譜、推薦係統等與人工智能緊密相關的重要技術，勾勒齣人工智能技術體係的完整圖景。 第三章：人工智能在各行各業的應用 本章將展示人工智能如何打破行業壁壘，為各個領域帶來革命性的變革。 智能製造與工業4.0：人工智能在提升生産效率、優化供應鏈、預測性維護、質量控製等方麵發揮著關鍵作用。我們將探討智能機器人、自動化生産綫、數字孿生等在現代工廠中的應用。 醫療健康領域的革新：從輔助診斷、藥物研發、基因測序到個性化治療方案的製定，人工智能正在重塑醫療服務的麵貌。本章將深入分析AI在醫學影像分析、疾病預測、健康管理等方麵的應用案例。 金融科技與風險管理：人工智能在風險評估、反欺詐、算法交易、智能投顧、客戶服務等方麵展現齣強大的能力，正在深刻改變金融行業的運作模式。 交通齣行智能化：自動駕駛汽車、智能交通管理係統、共享齣行平颱的優化，都離不開人工智能的支持。我們將分析AI如何提升交通安全、效率和用戶體驗。 教育領域的個性化發展：智能輔導係統、個性化學習路徑推薦、教育資源智能匹配，人工智能為實現真正的因材施教提供瞭可能。 媒體、娛樂與內容創作：內容推薦算法、虛擬現實（VR）與增強現實（AR）體驗、AI輔助的藝術創作，人工智能正在豐富我們的娛樂生活，並催生新的內容生産模式。 農業的智慧升級：精準農業、病蟲害監測、作物産量預測，人工智能正在助力農業實現高效、可持續的發展。 智慧城市與公共服務：城市規劃、能源管理、公共安全、環境監測，人工智能為構建更智能、更宜居的城市提供瞭強大支撐。 第四章：人工智能的倫理、安全與社會影響 任何一項顛覆性技術都伴隨著深刻的倫理、安全和社會影響，人工智能也不例外。本章將深入探討這些重要議題。 算法偏見與公平性：人工智能模型在訓練過程中可能繼承甚至放大訓練數據中的偏見，導緻不公平的結果。我們將探討如何識彆、量化和緩解算法偏見，確保AI應用的公平性。 數據隱私與安全：人工智能的發展高度依賴於大量數據，如何保護用戶隱私、防止數據泄露和濫用是至關重要的問題。我們將討論數據加密、匿名化、差分隱私等技術，以及相關的法律法規。 就業市場的挑戰與機遇：人工智能的自動化能力可能取代部分重復性勞動崗位，引發對未來就業的擔憂。本章將分析AI對不同行業和崗位的影響，並探討如何通過技能再培訓和教育轉型來適應新的就業格局。 可解釋性與透明度：許多深度學習模型被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。可解釋AI（XAI）的研究旨在提高AI決策的透明度和可信度，這對關鍵領域的AI應用尤為重要。 自主性與控製權：隨著AI能力的提升，關於AI的自主性、決策權以及人類對AI的最終控製權的問題也日益凸顯。我們將探討人工智能的倫理邊界和安全設計原則。 超級智能的未來暢想與風險：對於通用人工智能（AGI）乃至超級智能的齣現，存在著樂觀與擔憂並存的討論。本章將對相關觀點進行梳理，並強調負責任的AI研發和治理的重要性。 第五章：人工智能的未來展望與發展趨勢 本章將展望人工智能的未來，探討其可能的發展方嚮和新興趨勢。 多模態AI：融閤文本、圖像、語音、視頻等多種信息源的AI模型將擁有更強的理解和交互能力。 具身智能（Embodied AI）：讓AI能夠與物理世界進行交互，例如機器人技術與AI的深度融閤。 聯邦學習與隱私計算：在保護數據隱私的前提下，實現分布式數據的協同訓練。 AI for Science：人工智能正在加速科學研究的進程，從新材料發現到氣候模型預測，AI將成為科學探索的強大助手。 人機協作新範式：未來AI將更多地扮演“協作者”的角色，與人類協同完成更復雜的任務，而非僅僅是替代。 AI治理與國際閤作：隨著AI技術的普及，全球範圍內的AI治理框架和國際閤作將變得愈發重要。 結語 人工智能的浪潮已然到來，它既是技術革命的引擎，也是社會變革的催化劑。理解人工智能的本質，掌握其核心技術，審視其應用前景，並理性應對其帶來的挑戰，是我們每個人都應具備的素養。本書的編寫旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入的視角，幫助大傢更好地認識和適應這個被人工智能深刻影響的時代，並為迎接更加智能化的未來做好準備。

評分☆☆☆☆☆

我購買過很多關於項目管理的書籍，但很多都流於錶麵，充斥著諸如“擁抱變化”、“高效溝通”這類空泛的口號。而這本關於敏捷項目交付的實戰指南，簡直是為我們這種常常需要處理跨部門協作和突發需求的團隊量身定做的。它最吸引我的地方在於，它詳細拆解瞭Scrum和看闆（Kanban）方法的具體落地細節，包括迭代計劃會議的節奏把控、每日站會的效率提升技巧，以及如何設計一個真正反映工作進度的燃盡圖。書中特彆提到瞭一種“風險驅動的優先級排序方法”，這一點極其實用，它指導我們將資源優先投入到那些最可能導緻項目失敗的環節，極大地提高瞭交付的確定性。作者的敘述風格非常坦誠，毫不避諱地提到瞭敏捷轉型過程中常見的陷阱和文化阻力，並提供瞭應對策略。讀完後，我不再覺得敏捷是一種形而上的口號，而是一套可以被量化、被執行的具體流程和工具箱。它幫助我們團隊真正做到瞭從“忙亂”到“有序”的轉變。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深前端開發者，我深知JavaScript生態的快速迭代帶來的焦慮感。新框架、新工具層齣不窮，讓人疲於奔命。這本關於現代Web組件化開發的著作，提供瞭一種難得的心態和方法論上的沉澱。它沒有過度關注某個特定框架（比如React或Vue）的語法細節，而是聚焦於組件化思維本身——如何設計高內聚、低耦閤的UI單元，如何處理跨組件的狀態管理，以及組件的生命周期和通信的最佳實踐。書中對於Web Components標準（如Shadow DOM, Custom Elements）的介紹尤為到位，讓我看到瞭構建不依賴於任何上層框架的、真正可復用的UI庫的可能性。作者倡導的“組閤優於繼承”的設計哲學，在每一個例子中都得到瞭充分體現。它讓我跳齣瞭追逐熱點的怪圈，開始思考如何構建一個更具長期價值和可維護性的前端體係。這本書真正教會瞭我“如何思考”組件，而不是“如何編寫”組件。

評分☆☆☆☆☆

這本關於軟件架構的書簡直是我的救星！我最近在負責一個大型項目的技術選型，麵對市麵上紛繁復雜的架構模式，我簡直無從下手。這本書的厲害之處在於，它沒有陷入那些晦澀難懂的理論泥潭，而是非常務實地從實際工程的角度齣發，將微服務、事件驅動、分層架構等核心概念講解得透徹又易懂。特彆是它在講解如何權衡不同架構的優缺點時，給齣瞭大量的真實案例分析，讓我清楚地認識到，沒有“完美”的架構，隻有“最適閤當前場景”的架構。書中關於如何進行架構演進的章節尤其精彩，它教會瞭我如何在一個不斷變化的需求環境中，保持係統的靈活性和可擴展性。我特彆喜歡作者那種“工程師思維”，不搞虛頭巴腦的概念，而是直擊痛點，提供可操作的解決方案。讀完之後，我感覺自己對未來技術路綫的把控能力大大增強瞭，不再是盲目追逐熱點，而是能夠基於業務目標做齣深思熟慮的技術決策。這本書絕對是項目負責人和架構師案頭必備的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對這類技術書籍是抱有很大懷疑態度的，總覺得它們無非是把網上能找到的零散知識點東拼西湊，換個封麵就拿齣來賣。然而，這本關於數據庫性能優化的教材徹底顛覆瞭我的看法。它的內容深度和廣度都令人印象深刻，從底層的存儲引擎原理，到SQL語句的執行計劃分析，再到索引設計的藝術，作者都進行瞭極其細緻的剖析。最讓我眼前一亮的是，書中專門開闢瞭一章講解“慢查詢的係統性排查流程”，這個流程嚴謹到幾乎可以作為SOP（標準操作程序）來使用，避免瞭我們團隊過去那種靠經驗猜測的低效做法。作者在闡述復雜概念時，總能巧妙地配上清晰的圖示和代碼片段，使得那些原本讓人頭疼的鎖機製、事務隔離級彆等概念，變得立體起來。對於我們這種日常與海量數據打交道的人來說，這本書提供的優化技巧和思維模型，直接轉化成瞭生産力，顯著提升瞭係統的響應速度。它遠超一本普通的教程，更像是一部精心打磨的專傢手冊。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能和機器學習的理解一直停留在“會用API調用”的層麵，對於其背後的數學基礎和算法邏輯總是感覺隔瞭一層紗。這本教材的齣現，就像為我搭建瞭一座堅實的橋梁。它從最基礎的綫性代數和概率論講起，但絕不是枯燥的數學推導，而是緊密地聯係到神經網絡是如何通過這些數學工具來實現“學習”的。作者在講解反嚮傳播算法時，用瞭一種非常直觀的“梯度下降”的形象比喻，配閤精心設計的算例，讓我終於明白瞭梯度是如何一步步指導網絡參數修正的。更值得稱贊的是，它並沒有止步於經典的算法，還對近幾年興起的Transformer結構進行瞭深入淺齣的介紹，即便我不是科班齣身，也能大緻把握其核心思想。讀完這本書，我感覺自己對“深度學習”這四個字有瞭更深刻、更具敬畏感的理解，不再是停留在應用層麵，而是能初步探究其原理，為後續的深入研究打下瞭極其紮實的基礎。