具体描述
本书是参照《进网作业电工培训考核大纲》和《电力行业职业技能鉴定规范》对运行、维修电工的基本要求编写的。内容包括:电工电子基础知识、电力系统和电力应用、电力变压器、高、低压开关设备、无功补偿和高次谐波、电力线路、过电压保护和绝缘试验、继电保护、二次回路、电工测量技术、用电设备和安全用电知识案例共十二章。本书的特点是理论联系实际，内容新颖，密切结合我国电力工业最新修订颁发的技术标准和运行规程，因而具有实际可操作性。本书对工作票、操作票的具体执行也进行了详细介绍，还提供了大量由于违章作业而引发的电气事故案例，使人读后产生深刻印象，具有生动的警示作用。
本书可作为运行、维修电工参加进网作业考核或电工技能等级鉴定前的培训教材，也可作为电力专业技术学校的教学参考书和各类电工提高技术水平的自学参考书。
好的，这是一份关于与《进网作业电工通用培训教材》内容不相关的图书简介，字数大约1500字。 --- 《人工智能基础与前沿技术应用》 内容简介 本书旨在为读者系统性地介绍人工智能领域的基础理论、核心算法及其在当前技术浪潮中的前沿应用。本书内容涵盖了从经典的机器学习范式到最新的深度学习模型架构，并深入探讨了这些技术如何重塑各个行业的工作流程与决策机制。本书的受众群体包括计算机科学专业学生、数据科学家、软件工程师以及希望将AI技术应用于其业务领域的行业专业人士。 第一部分：人工智能的基石——基础理论与经典算法 本书首先奠定了坚实的数学与统计学基础，这是理解现代人工智能算法的必要前提。我们详细阐述了概率论、线性代数和微积分在算法优化中的作用，特别是梯度下降法及其变体的推导与实现。 随后，本书引入了机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习的范式区别与适用场景。在经典算法部分，我们详尽解析了线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）以及决策树和随机森林的内在机制。对于每种算法，我们不仅展示了理论公式，更侧重于其背后的几何或统计学意义，并结合Python中的Scikit-learn库进行实际操作演示，确保读者能够掌握从理论推导到实际应用的全过程。 第二部分：深度学习的崛起与核心架构 本部分是本书的重点，专注于深度学习的革命性进展。我们从人工神经网络（ANN）的基本结构——神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的演变开始讲起。 卷积神经网络（CNN）的精深剖析： 我们不仅介绍了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN架构的演进脉络，还深入探讨了卷积操作（如空洞卷积、分组卷积）如何有效降低模型复杂度和参数量，同时提升特征提取的效率。在应用层面，本书详细覆盖了图像分类、目标检测（R-CNN系列、YOLO系列）和图像分割（FCN, U-Net）的最新技术方案与评估指标（mAP, IoU）。 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据的处理，本书详细解析了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门控”机制有效捕获长期依赖关系。此外，本书还涵盖了序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的应用，以及如何使用注意力机制（Attention Mechanism）来优化长序列的编码与解码过程。 Transformer架构的革命： 鉴于Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的统治地位，本书用大量篇幅讲解了其核心组件——多头自注意力机制的数学原理。我们详细拆解了BERT、GPT系列模型的预训练任务（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）以及它们在下游任务（如文本生成、问答系统）中的微调策略。 第三部分：前沿技术与交叉领域应用 本部分将理论知识与尖端研究方向相结合，探讨人工智能在实际复杂场景中的落地挑战与前沿解决方案。 生成对抗网络（GANs）的艺术与工程： 我们深入探讨了GAN的基本训练框架，并区分了DCGAN、WGAN、CycleGAN等不同变体在图像合成、风格迁移和超分辨率重建中的差异与应用。重点讨论了如何平衡生成器与判别器之间的博弈，以实现更稳定和高质量的输出。 强化学习（RL）的决策科学： 强化学习是实现自主决策的关键。本书从马尔可夫决策过程（MDP）出发，系统讲解了动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分（TD）学习。重点介绍了DQN、Policy Gradient（如REINFORCE、A2C）以及Actor-Critic方法（如A3C、PPO）在机器人控制、游戏AI以及资源调度等领域的实际部署案例。 可解释性人工智能（XAI）： 随着AI模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本书介绍了LIME、SHAP等局部可解释性方法，以及CAM（Class Activation Mapping）等可视化技术，帮助开发者和监管者评估模型的公平性、鲁棒性与可靠性。 联邦学习与隐私保护计算： 面对数据孤岛和隐私合规的挑战，本书介绍了联邦学习（Federated Learning）的基本框架，以及如何结合差分隐私（Differential Privacy）技术，在不暴露原始数据的情况下实现模型训练的协同优化。 第四部分：工程实践与部署挑战 理论的学习必须与工程实践相结合。本部分重点关注如何将训练好的模型投入生产环境。我们讨论了模型压缩技术（如知识蒸馏、权重剪枝、量化）对边缘设备部署的重要性。此外，我们还探讨了MLOps（机器学习运维）的实践框架，包括数据版本控制、模型监控、性能漂移检测以及自动化再训练流程的搭建，确保AI系统在实际运行中的持续稳定性和高性能。 全书贯穿了大量的代码示例，均采用最新的Python 3.x环境，并基于PyTorch和TensorFlow 2.x框架编写，力求做到理论深度与工程实用性的完美平衡。本书不仅是一本教材，更是一份面向未来技术挑战的实战指南。 ---
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