家居空间设计与材料选用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:辽宁科技

作者:汤留泉

出品人:

页数:64

译者:

出版时间:2008-4

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787538153873

丛书系列:

图书标签:

• 室内设计
• 家居设计
• 空间设计
• 材料选用
• 室内设计
• 装修设计
• 家居装修
• 设计灵感
• 色彩搭配
• 软装搭配
• 家居美学

好的，以下是一本名为《智造未来：人工智能与机器人技术的前沿探索》的图书简介，内容详实，不涉及您提供的“家居空间设计与材料选用”一书的任何信息。 --- 智造未来：人工智能与机器人技术的前沿探索 卷首语：人类智能的边界与机器的崛起 自图灵提出“机器能否思考”的命题以来，人工智能（AI）已不再是科幻小说的专属素材，而是深刻重塑我们社会结构、经济模式乃至日常生活方式的核心驱动力。我们正站在一个技术奇点的前夜，一个由深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）以及先进机器人工程共同定义的时代。本书《智造未来：人工智能与机器人技术的前沿探索》，旨在为读者描绘一幅清晰而深入的未来图景，解析支撑这场技术革命的底层逻辑、最新突破以及潜藏的伦理挑战。 本书并非一本停留在基础概念的入门读物，而是聚焦于当前学术研究的尖端领域和产业应用的前沿实践，力求提供一个跨越理论到应用的全面视角。我们不仅探讨了“机器如何学习”，更深入剖析了“机器如何推理、创造和协作”。 第一部分：深度学习的演进与认知革命 人工智能的核心引擎无疑是深度学习。本部分将追溯其发展脉络，从早期的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的统治地位，再到循环神经网络（RNN）及其后续的Transformer架构在序列数据处理中的颠覆性变革。 1.1 架构的精细化与模型的高效能 我们将详细剖析近年来最引人注目的模型架构，例如： 自注意力机制（Self-Attention）的威力： 解释Transformer如何通过并行化处理彻底改变了NLP的范式，并开始渗透到计算机视觉（Vision Transformers, ViT）领域。我们将对比其与传统RNN/LSTM在长距离依赖捕捉上的效率差异。 生成对抗网络（GANs）的成熟： 不仅限于生成逼真的图像（StyleGAN），更关注其在数据增强、模拟复杂系统（如气候模型、物理仿真）中的应用拓展。深入探讨其训练过程中的模式崩溃（Mode Collapse）问题及最新的稳定化策略。 扩散模型（Diffusion Models）的崛起： 分析DALL-E 2、Stable Diffusion等模型背后的数学原理——如何通过逐步去噪实现高质量的图像和音频合成，并预测其在视频生成和3D建模中的潜力。 1.2 基础模型的泛化能力与涌现现象 本书重点关注超大规模基础模型（Foundation Models）的研究，如GPT系列、BERT等。我们探讨了“模型规模的效应”：当参数量突破某个阈值后，模型会展现出哪些未被明确训练的、突现的（Emergent）能力，例如零样本学习（Zero-shot Learning）和情境学习（In-Context Learning）。同时，也将审视这些模型在知识表示、推理链（Chain-of-Thought Prompting）构建上的最新进展。 1.3 迈向可解释性人工智能（XAI） 随着模型决策影响力的增加，理解“为什么”变得至关重要。本部分将系统介绍当前解释性技术，包括基于梯度的方法（如Grad-CAM）、局部代理模型（如LIME）以及因果推断在AI解释中的应用，探讨如何量化模型决策的可靠性和透明度。 第二部分：机器人学的复兴与具身智能 人工智能不再仅仅存在于云端服务器中，它正被赋予“身体”，进入物理世界。本部分聚焦于机器人技术如何吸收AI的最新成果，实现真正的环境感知、决策和操作能力。 2.1 深度强化学习在机器人控制中的应用 机器人控制的核心在于处理高维、连续的动作空间和不确定的环境反馈。我们将深入探讨： 离线强化学习（Offline RL）： 如何利用大规模历史数据进行策略学习，克服在线探索的成本和风险，这对于工业机器人和自动驾驶至关重要。 模仿学习与模仿迁移： 从人类专家的演示中学习复杂技能，并探讨如何将这些技能从仿真环境（Sim-to-Real Gap）有效迁移到真实物理世界中，解决环境差异导致的性能衰减问题。 2.2 具身智能（Embodied AI）的挑战与突破 具身智能强调智能体必须通过与环境的互动来学习。本书将分析在实现通用具身智能方面遇到的关键瓶颈： 多模态感知与融合： 如何有效地整合来自视觉、触觉、听觉等多种传感器的信息，构建统一的环境表征。 操作技能的精细化： 探讨如柔性抓取、非刚体操作（如布料、液体处理）等在传统机器人学中难以解决的问题，如何通过AI驱动的接触力反馈和预测模型得以解决。 2.3 新一代机器人硬件与人机协作 从仿生机器人到协作机器人（Cobots），硬件的进步为AI算法提供了更广阔的试验场。我们将考察具备高自由度（DoF）的仿人机器人（Humanoids）在复杂室内导航和任务执行中的最新进展，并讨论安全标准和交互协议的制定，以确保人与机器人在共享工作空间中的高效、安全协作。 第三部分：前沿应用领域与伦理治理 AI和机器人的融合正在重塑多个关键产业，但伴随而来的是深刻的社会、法律和伦理问题。 3.1 智能体的自主决策与系统安全 本章关注AI系统在关键基础设施中的部署，如智能电网管理、自动驾驶决策系统和医疗诊断辅助。重点讨论： 鲁棒性与对抗性攻击： 探讨如何防御针对神经网络的微小扰动攻击（Adversarial Attacks），确保AI决策在现实世界的噪声和恶意干扰下依然稳健。 形式化验证（Formal Verification）： 如何运用数学工具来证明AI系统在特定约束条件下不会做出危险或错误的决策。 3.2 创造力、意识与通用人工智能（AGI）的路径 本书对AI的终极目标——通用人工智能——保持审慎的乐观态度。我们将分析当前迈向AGI的几种主要研究方向：神经符号结合（Neuro-Symbolic AI）、情景记忆与长期规划的能力构建。同时，也将严肃探讨“机器意识”的哲学定义和科学探索，以及我们该如何识别和应对潜在的超级智能。 3.3 治理、监管与社会影响 技术的发展速度远超立法速度。本部分将探讨全球范围内对AI和机器人技术的监管框架，包括数据隐私（如联邦学习的应用）、偏见与公平性（Bias and Fairness）、以及对劳动力市场转型的社会经济应对策略。探讨如何建立一个既能鼓励创新，又能确保技术发展符合人类共同利益的治理体系。 结语：人类心智的延伸 《智造未来》认为，人工智能与机器人技术的发展，本质上是对人类自身智能极限的探索与延伸。它们是工具，也是伙伴。理解其工作原理，掌握其前沿趋势，是每一位希望站在未来浪潮之巅的决策者、工程师和研究人员的必修课。本书力求提供知识的深度、视野的广度，激发读者对这个激动人心领域的深入思考。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆