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出版者:人民邮电出版社

作者:杨帮文 编

出品人:

页数:439

译者:

出版时间:2004-3

价格:19.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115118349

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
• 传感器技术
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• 电子工程
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• 嵌入式系统
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深度学习与神经形态计算：从理论基石到前沿应用 本书导言 在信息时代的浪潮中，计算范式正经历着一场深刻的变革。传统的冯·诺依曼架构在处理海量非结构化数据和复杂认知任务时，其能效与扩展性瓶颈日益凸显。为了突破这一瓶颈，一股以模仿生物神经系统为灵感的计算浪潮正席卷全球——这就是深度学习与神经形态计算的崛起。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，剖析支撑现代人工智能飞速发展的理论框架、关键算法以及新兴的硬件实现路径。我们拒绝浮于表面的概念堆砌，而是致力于揭示驱动这场计算革命的核心原理，并探讨其在各个关键领域的实际落地挑战与未来潜力。 第一部分：深度学习的数学与理论基石 本部分将系统梳理驱动现代深度学习模型的数学基础，为读者建立坚实的理论认知框架。 第一章：概率论与统计学习的再审视 本章从信息论和统计推断的视角重新审视机器学习的本质。我们将重点探讨贝叶斯推断在处理不确定性中的核心作用，并详细解析最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型训练中的权衡与应用。特别地，我们将深入剖析正则化技术（如$L1, L2$，以及Dropout的统计学解释）如何通过影响损失函数的几何形状，有效地控制模型的复杂度和泛化能力。熵、交叉熵以及Kullback-Leibler（KL）散度将作为衡量信息损失和分布差异的工具被详细阐述，揭示其在损失函数设计中的核心地位。 第二章：深度神经网络的结构拓扑与动力学 本章将超越基础的感知机模型，聚焦于现代深度网络的核心拓扑结构。卷积神经网络（CNN）的部分将深入探讨感受野的层次化构建、参数共享机制的效率来源，以及不同池化策略（如最大池化与平均池化）对特征鲁棒性的影响。对于循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），本章将着重分析其内部的“门控”机制如何解决梯度消失/爆炸问题，并从状态更新方程的角度解析时间依赖信息的捕获能力。此外，我们将介绍Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention），详细解析多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现对输入序列中不同子空间特征的并行捕获与加权融合。 第三章：优化算法的收敛性分析与实践 优化是深度学习训练的“发动机”。本章将从凸优化和非凸优化的角度，解析随机梯度下降（SGD）的收敛速度与路径依赖性。我们将详尽分析动量法（Momentum）如何利用历史梯度信息加速收敛，以及自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）背后的核心思想——如何根据参数历史梯度方差动态调整学习率。更进一步，我们还将探讨二阶优化方法（如牛顿法和BFGS的近似应用）在特定场景下的潜力，以及如何利用 Hessian 矩阵的近似信息来指导更精准的搜索方向。 第二部分：前沿模型与认知计算 本部分聚焦于当前人工智能领域中具有代表性的、推动认知能力边界的先进模型。 第四章：生成模型与对抗性学习 生成模型是当前AI研究的热点，它们试图学习数据分布的内在结构以生成高保真内容。本章将详细剖析变分自编码器（VAE）的概率建模框架，重点讨论重参数化技巧（Reparameterization Trick）和证据下界（ELBO）的优化过程。随后，我们将深入研究生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，分析判别器与生成器之间的纳什均衡问题，并探讨WGAN、CycleGAN等变体为解决模式崩溃和提高训练稳定性所做的关键改进。 第五章：图神经网络（GNNs）的拓扑表示学习 在处理非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构）时，传统的CNN和RNN表现乏力。本章将系统介绍图神经网络（GNNs）的核心机制，包括谱域方法（Spectral Methods）和空间域方法（Spatial Methods）。我们将详细解析图卷积网络（GCN）中的信息聚合和变换操作，并探讨图注意力网络（GAT）如何引入注意力机制来动态评估邻居节点的重要性。本章还将讨论如何将GNNs应用于链接预测、节点分类和图分类等复杂任务。 第六章：因果推断与可解释性AI（XAI） 现代AI模型往往被诟病为“黑箱”。本章致力于探索如何从“相关性”迈向“因果性”，并为模型提供透明度。在因果推断方面，我们将介绍Do-Calculus、结构因果模型（SCM）以及反事实推理（Counterfactual Reasoning）的基本概念。在XAI方面，我们将详述事后解释方法（Post-hoc Explanations），如梯度加权类激活图（Grad-CAM）的工作原理，以及LIME和SHAP值如何通过局部代理模型或 Shapley 值分解来解释特定预测的贡献度。 第三部分：神经形态计算的硬件与未来 本部分将目光从软件算法转向底层硬件，探讨受生物学启发的下一代计算范式。 第七章：脉冲神经网络（SNNs）的生物物理基础 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）被视为第三代神经网络，其核心在于模仿生物神经元之间离散的、时间编码的脉冲通讯。本章将详细介绍神经元的数学模型，如整合发放模型（Integrate-and-Fire, LIF）及其变体，并探讨时间编码（Rate Coding vs. Temporal Coding）的优势。我们将分析SNNs中核心的学习规则，特别是基于时间相关性的脉冲时间依赖可塑性（STDP），并将其与反向传播在SNNs中的近似实现进行对比。 第八章：类脑芯片与存算一体技术 SNNs的真正潜力需要专用硬件来实现，以克服冯·诺依曼瓶颈带来的巨大能耗。本章将聚焦于前沿的神经形态硬件平台，包括基于CMOS技术的数字实现（如Intel Loihi）和基于新兴忆阻器（Memristor）技术的模拟/混合信号实现。我们将深入探讨“存算一体”（In-Memory Computing）的架构设计，分析电阻开关存储器（RRAM/ReRAM）如何作为突触权重存储单元，实现数据在存储单元内部直接进行乘加运算，从而在根本上提高能效比。本章还将讨论这些新型硬件在边缘计算和实时感知任务中的应用潜力。 结论：异构智能的融合之路 本书的最后将总结深度学习的理论深度与神经形态计算的硬件潜力，展望未来计算范式将如何走向异构融合。我们认为，真正的通用人工智能将依赖于软件算法的精妙设计与硬件架构的突破性创新相结合，实现对能源的极致节约和对复杂环境的实时响应。本书旨在为研究人员、工程师以及对未来计算技术有浓厚兴趣的读者提供一把通往这一前沿领域的钥匙。

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我是一名在工业自动化领域摸爬滚打多年的老兵，对精度和可靠性有着近乎苛刻的要求。坦白讲，市面上很多传感器书籍往往对工业级应用中的“信噪比”、“漂移补偿”和“电磁兼容性（EMC）”这些关键点轻描淡写。然而，这本《最新传感器实用手册》在这些“硬核”问题上展现出了惊人的深度。书中有一整章专门讨论了如何在强电磁干扰环境中保证超声波测距的准确性，并详细对比了四种滤波算法的优劣。此外，它对新型智能传感器中内置的数字信号处理（DSP）模块的编程逻辑分析得非常透彻，这对于我们设计高可靠性闭环控制系统至关重要。阅读这些内容时，我感觉作者完全站在一线工程师的角度来撰写，每一个建议都饱含着对系统稳定性的深刻理解。这本书的专业性和前瞻性，使其足以成为高端工程项目文档库中的核心参考资料。

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说实话，当我翻开这本书时，我原本预期会看到一本充斥着晦涩难懂的公式和难以消化的物理原理的“学术大部头”。然而，这本书完全超出了我的预期！它的叙事风格非常活泼且极具实操性。作者似乎深谙“做中学”的道理，几乎每介绍完一种新型传感器，紧接着就会附带一个“动手实验”或“快速原型设计”的模块。例如，在讲解空气质量传感器（如PM2.5和TVOC检测）时，它不仅解释了传感器的工作原理（光散射法或金属氧化物半导体原理），还直接给出了一个基于Arduino或树莓派平台的完整代码框架和接线指南。这种“理论与实践无缝衔接”的处理方式，极大地提升了阅读体验和学习效率。对于我这种更偏向应用层面的开发者来说，这本书的价值远超一般的技术参考书，它直接将知识转化为可执行的方案，让复杂的技术变得触手可及。

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这本书的排版和视觉设计也值得称赞。在技术书籍中，清晰的图表和合理的留白往往是提升阅读体验的关键，而这本手册在这方面做得非常出色。每一个传感器的工作原理示意图都色彩分明，标注精准，即便是复杂的内部结构也能一目了然。更令人满意的是，作者在介绍各种接口协议（如I2C, SPI, UART以及最新的IO-Link）时，都提供了清晰的时序图和寄存器对照表，这些都是我们在实际调试中必须查阅的“救命稻草”。我尤其喜欢书中对不同供应商（TI, Bosch, ST等）传感器的兼容性分析，这在实际采购和替换元器件时提供了极大的便利，避免了因接口差异导致的重复开发工作。总而言之，这是一本集全面性、实战性、前瞻性于一体的权威性著作，阅读过程非常顺畅且收获颇丰。

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这本《最新传感器实用手册》简直是为我们这些对新技术充满好奇的电子爱好者和工程师量身定做的！我刚拆开包装，厚实的纸张和精美的印刷就给我留下了极佳的第一印象。迫不及待地翻开目录，我发现它涵盖了从基础的温度、湿度传感器到复杂的光学、生物传感器，内容之全面简直令人咋舌。尤其是关于新型MEMS（微机电系统）传感器的章节，作者没有停留在枯燥的理论讲解，而是深入剖析了它们在物联网（IoT）设备中实际应用的案例，配以清晰的电路图和数据接口说明，即便是初学者也能很快上手。书中对不同传感器的性能参数对比分析做得尤为到位，比如灵敏度、精度、功耗和成本之间的权衡，这对于实际项目选型至关重要。我特别欣赏作者在讲解如何避免常见测量误差时的那种细致入微，那绝对是多年实践经验的结晶，避免了我们在实际工作中走许多弯路。这本书不仅是工具书，更像是一位资深工程师在你身边的实时指导，内容详实、逻辑严谨，绝对是案头必备的宝典。

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对于刚接触电子工程的学生群体而言，这本书无疑是一盏明灯，但它的魅力绝不仅仅局限于初学者。我发现它最大的亮点在于其对“前沿技术融合”的探讨。比如，书中深入剖析了如何将柔性电子技术与生物电化学传感器相结合，以实现无创式健康监测。这种跨学科的视角在传统的教科书中是很少见的。此外，关于“边缘计算与传感器融合”的章节，详细阐述了如何利用低功耗FPGA对传感器数据进行初步压缩和特征提取，以减轻主控芯片的负担，这对于开发下一代低功耗智能终端至关重要。阅读过程中，我多次被启发，思考如何将这些前沿概念应用到我现有的项目中去。这本书的视野很广，不仅关注“现在能用什么”，更重要的是指明了“未来应该往哪个方向去探索”。

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