自动识别技术导论

自动识别技术导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:武汉大学
作者:本社
出品人:
页数:225
译者:
出版时间:2007-5
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787307055179
丛书系列:
图书标签:
  • 自动识别
  • 条码技术
  • RFID
  • 二维码
  • 生物识别
  • 图像识别
  • 模式识别
  • 传感器技术
  • 物联网
  • 工业自动化
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具体描述

随着我国信息化建设和国际化发展进程的加快,自动识别技术已广泛应用于零售、物流运输、邮政通讯、电子政务、工业制造、交通运输等各个领域,在我国国民经济发展中发挥着越来越重要的作用。《自动识别技术导论》共分为七章,对条码识别技术、射频识别技术、语音识别技术、图像识别技术以及生物特征识别技术等进行了全面和概括性介绍,对自动识别技术的基础部分——编码技术作了较为详细的论述。通过《自动识别技术导论》,读者能对自动识别技术的发展有—个整体和全面的了解。

《自动识别技术导论》可作为高校自动识别技术专业教材,也适合于从事自动识别技术研究与应用及物流信息系统规划等工作的人员,以及自动识别行业相关企业、管理部门的读者参考。

触碰未知:探索人机交互的未来前沿 在这本书中,我们并非聚焦于已然成熟的自动识别技术,而是将目光投向了更广阔、更具颠覆性的领域——人机交互的未来前沿。本书将带您深入探索那些正在悄然改变我们与技术互动方式的革命性概念,以及驱动这些变革的核心驱动力。 第一部分:超越感知的界限——沉浸式体验的构建 我们已经习惯于通过屏幕和键盘与机器对话,但未来的交互将更加无缝、直观,甚至超越我们现有的感知方式。 虚拟现实(VR)与增强现实(AR)的深度融合: 我们将超越简单的虚拟环境,探索如何通过更精细的触觉反馈、嗅觉模拟,甚至味觉传达,来构建令人信服的沉浸式体验。想象一下,在虚拟世界中感受微风拂过脸颊,闻到雨后泥土的芬芳,甚至品尝到虚拟食物的滋味——这些不再是科幻的设想,而是正在加速实现的未来。我们将深入研究如何通过多模态传感器阵列、生物反馈技术以及先进的神经接口,将虚拟与现实的界限模糊化。 情感计算与共情式交互: 机器是否能够理解我们的情绪?未来的交互系统不仅要响应我们的指令,更要能够感知我们的喜怒哀乐,并做出恰当的回应。本书将探讨情感计算的最新进展,包括面部表情识别、语音语调分析、生理信号检测(如心率、皮肤电导率)等技术,以及如何将这些情感洞察转化为更具人情味的交互设计。我们将研究如何构建能够与用户建立情感连接的智能助手、虚拟伴侣,甚至能够提供个性化心理支持的系统。 脑机接口(BCI)的伦理与应用: 脑机接口技术为我们打开了一扇通往全新交互模式的大门。本书将审视这项突破性技术在非侵入式与侵入式领域的最新发展,重点关注其在康复医疗、辅助沟通、甚至意念控制等方面的潜力。我们不仅会深入探讨BCI的神经科学基础和工程实现,更会着重分析其可能带来的伦理挑战,例如隐私保护、数据安全以及用户自主性等问题,并思考如何在推动技术进步的同时,确保人类的福祉。 第二部分:智能的涌现——自主性与协作的演进 当机器拥有了更强的自主性,它们将如何与我们协同工作,甚至超越我们的期待? 通用人工智能(AGI)的曙光与边缘: 虽然距离实现真正意义上的通用人工智能尚有距离,但本书将探讨当前人工智能研究在泛化能力、学习效率以及推理机制方面所取得的突破性进展。我们将分析深度学习、强化学习、迁移学习等方法在模拟人类认知能力方面的潜力,并展望AGI可能带来的颠覆性影响,包括科研、创作、决策等领域的范式转移。 协作式人工智能与人类智能的协同: 未来的AI并非是孤立的个体,而是能够与人类深度协作的智能体。本书将研究如何设计能够与人类无缝协作的AI系统,包括任务分配、信息共享、意图理解以及错误纠正等关键机制。我们将探讨“人机协同”的理论模型,以及如何通过智能化的工作流设计,实现人类与AI在智慧上的互补,共同解决复杂问题,创造更大的价值。 意图识别与预测性交互: 智能系统不再仅仅被动地响应命令,而是能够主动预测用户的需求和意图,并提前采取行动。本书将深入研究意图识别的多种技术,包括自然语言处理(NLP)、上下文感知计算、用户行为建模等,以及如何利用这些技术构建真正“懂你”的智能产品和服务。想象一下,在您开口之前,智能家居系统已经为您调好了舒适的灯光和音乐;在您面临困境时,智能助手已经为您准备好了解决方案。 第三部分:重塑物理世界——可交互的数字孪生与智能材料 技术的发展不仅局限于数字空间,更将深刻地影响我们所处的物理环境。 数字孪生与物理世界的无缝对接: 数字孪生技术将现实世界的物体、系统甚至整个城市在数字空间中进行精确复制,并实现双向的实时同步。本书将探讨数字孪生在设计、制造、运维、城市管理等领域的应用,以及如何通过增强现实等技术,将数字信息叠加到物理世界,实现前所未有的交互体验。想象一下,您可以通过AR眼镜“看到”设备的内部结构,实时监测其运行状态,并进行远程维护。 可编程材料与自适应交互: 智能材料不再是静态的,而是能够根据环境变化或用户指令改变其形状、颜色、质地甚至功能的“活”材料。本书将介绍形状记忆合金、电活性聚合物、光响应材料等前沿材料的科学原理,以及它们在可穿戴设备、柔性电子、自适应家具等领域的应用前景。我们将探索如何通过这些材料,构建能够与使用者进行物理层面互动的智能产品。 触觉反馈与人机情感沟通的延伸: 除了视觉和听觉,触觉作为人类最直接的感知方式,将在未来的交互中扮演越来越重要的角色。本书将深入研究先进的触觉反馈技术,包括压电效应、静电吸附、超声波等,以及它们如何在虚拟现实、远程操控、甚至远程情感交流中发挥作用。您将了解到如何通过精妙的触觉信号,传递虚拟物体的纹理、温度、甚至情感的细微差别。 本书旨在激发您对未来人机交互的无限想象,并为您提供一个关于前沿技术发展方向的全面视角。我们相信,通过对这些未知领域的探索,您将能够更好地理解正在发生的变革,并为未来的科技发展贡献自己的力量。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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更让我感到惊喜的是,本书不仅仅聚焦于“是什么”和“怎么做”,还花了大量的篇幅探讨了这些技术背后的伦理和社会影响。这一点在很多技术导论书籍中是常常被忽略的。作者对于数据隐私、算法偏见以及自动化决策的社会责任等前沿议题进行了深入的剖析。例如,在讨论生物特征识别的章节后,书中专门开辟了一节来探讨数据泄露的潜在风险,以及如何设计更具隐私保护意识的识别系统。这种人文关怀和技术视野的结合,使得整本书的格局被极大地拓宽了。它促使我不仅要关注技术本身的技术实现是否精妙,更要思考这项技术被应用到社会中会产生什么样的深远影响。对于想要从事这个领域长期发展的人来说,这种前瞻性的视角比单纯掌握一门技术更为宝贵。

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阅读体验方面,这本书的编排设计堪称一流。我尤其喜欢它在每个章节末尾设置的“思考与拓展”环节。这些问题往往不是简单的知识点回顾,而是需要结合本章内容进行综合分析和批判性思考的开放性题目。例如,它会要求读者比较几种不同识别技术在特定场景下的成本效益分析,或者设计一个结合多种技术的混合识别方案。这种主动学习的设计极大地提升了学习的参与感和记忆深度。而且,书中配图和图表的质量非常高,那些复杂的系统流程图和数据流向图,通过精心设计的颜色和布局,即使是初次接触也能迅速把握其核心逻辑,避免了阅读过程中因图表混乱而产生的挫败感。可以说,这本书在内容广度和阅读体验上都做到了行业内的标杆水平。

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这本书的精彩之处,还在于它对技术细节的把握达到了一个非常令人满意的平衡点——既不失深度,又保持了极佳的可读性。我特别欣赏其中关于图像处理算法的部分,它并没有停留在理论介绍的层面,而是详细剖析了影响识别精度的各种环境因素,比如光照变化、遮挡、甚至是不同材质表面的反光特性。书中对这些“噪声”的处理策略进行了详尽的论述,甚至给出了一些实用的调试技巧,这对于那些希望将理论付诸实践的工程师来说,简直是如获至宝。举个例子,书中关于模板匹配和特征提取的章节,通过对比不同算法在处理复杂背景时的性能差异,让我深刻理解到没有“万能”的最佳算法,只有“最适用”的解决方案。这种辩证性的思维贯穿全书,使得读者在学习知识的同时,也培养了一种审慎分析问题的能力,而不是盲目地相信某一种技术是绝对的真理。

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总的来说,这本书为我打开了一扇通往自动识别世界的宏伟之门。它不是一本仅仅罗列知识点的参考手册,而更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地带领我探索这个技术领域的奥秘。最让我受益匪浅的是,它没有将识别技术视为一个孤立的学科,而是将其置于整个信息科学、系统工程乃至社会变革的大背景下进行考察。通过对各个子系统(如传感器、信号处理、模式识别、决策系统)之间相互依赖关系的清晰阐述,我建立起了一个完整的知识框架。这种系统化的学习路径,让我不仅理解了每种技术的原理,更理解了它们如何有机地结合起来,构成一个高效、可靠的自动化识别系统。对于任何想系统、深入、且不失趣味性地了解现代自动识别技术的读者而言,这本导论无疑是一部不可多得的佳作。

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拿到这本《自动识别技术导论》的时候,我其实是带着一点忐忑的。毕竟,我对这个领域知之甚少,担心内容会过于晦涩难懂,变成一本只能供专业人士翻阅的“天书”。然而,初读之下,这种担忧便烟消云散了。作者显然深谙如何引导一个完全的门外汉进入复杂的技术世界。开篇并没有直接抛出高深的公式或复杂的系统架构,而是从我们日常生活中无处不在的“识别”现象入手,比如超市结账时的条形码扫描,或是手机的人脸解锁。这种叙事方式非常巧妙,一下子拉近了与读者的距离,让人觉得这门技术并非高高在上,而是与我们的生活息息相关。接着,书中花了相当大的篇幅来梳理各类识别技术的发展脉络,从早期的光学字符识别(OCR)到后来的射频识别(RFID),再到如今炙手可热的机器视觉,历史的梳理清晰而有条理,为后续深入理解打下了坚实的基础。特别是对每种技术的原理介绍,没有过多纠缠于底层的数学推导,而是用形象的比喻和实际的应用案例来阐释其核心思想,使得那些原本抽象的概念变得具体可感。

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