具体描述
《建筑统计》为普通高等教育“十一五”规划教材（高职高专教育）。全书分上、下两篇，上篇为统计学基础知识，共四章，内容包括综合指标、动态分析、统计指数与指数因素分析等；下篇是建筑企业统计，共十一章，主要讲解建筑企业施工生产统计、建筑企业劳动工资统计、建筑企业机械设备统计、建筑企业原材料及能源统计、建筑企业质量统计、附营业务活动统计、财务经营成果统计，建筑业行业统计及统计分析等内容。全书理论联系实际，贴近建筑企业经营和管理实际，案例丰富，数据资料充足，具有很强的实践性。书中叙述深入浅出，通俗易懂，可读性强。《建筑统计》主要作为高职高专建筑工程管理、工程造价专业教材，也可供建筑企业员工培训使用。
《人工智能：从理论到实践》 内容简介 本书是一部全面深入探讨人工智能（AI）的著作，旨在为读者提供一个扎实、系统的理论基础，并引导他们掌握将理论应用于实际问题的能力。我们从人工智能的最基本概念和历史演进出发，逐步深入到当前最前沿的研究领域和技术应用，力求为不同背景的读者构建一个清晰、连贯的学习路径。 第一部分：人工智能的基石——理论与历史 本书的开篇，我们将带领读者回顾人工智能的诞生与发展历程。从图灵测试的哲学思考，到早期符号主义的推理系统，再到联结主义的神经网络兴起，我们将梳理人工智能思想的演变脉络，理解不同学派的观点及其对人工智能发展的影响。这部分将帮助读者理解人工智能并非一日之功，而是几代科学家智慧的结晶。 人工智能的定义与范畴： 我们将深入探讨“人工智能”究竟意味着什么，其核心目标是什么。不同于简单的自动化，人工智能追求的是模拟、延伸甚至超越人类的智能行为，包括学习、推理、感知、决策、语言理解等。我们将区分不同类型的人工智能，如弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI），以及通用人工智能（AGI）的愿景。 历史上的里程碑与关键思想： 从早期逻辑学和计算理论的奠基，到“人工智能”术语的提出，再到专家系统的繁荣与寒冬，本书将详细介绍人工智能发展过程中的重要事件、关键人物和颠覆性思想。我们将重点分析感知器、反向传播算法等早期神经网络模型的突破，以及专家系统在特定领域取得的成功，同时也反思其局限性。 核心理论模型： 我们将系统介绍人工智能的几种核心理论模型。 符号主义（Symbolicism）： 重点阐述基于逻辑和符号操作的推理方法，如逻辑推理、产生式系统、知识表示方法（如语义网络、框架）等。这部分将为读者理解早期人工智能的逻辑性和规则导向性打下基础。 联结主义（Connectionism）： 深入讲解以神经网络为代表的联结主义模型，包括其神经元模型、网络结构（如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络）、学习算法（如反向传播）及其在模式识别、分类等任务中的强大能力。 概率图模型（Probabilistic Graphical Models）： 介绍如何利用概率论和图论相结合的方式来表示和推理不确定性知识，如贝叶斯网络、马尔可夫随机场等，它们在诊断、预测等领域扮演着重要角色。 第二部分：机器学习——人工智能的核心驱动力 机器学习是当前人工智能领域最活跃、最具影响力的分支。本部分将聚焦于机器学习的原理、算法和应用，为读者构建一个深入理解AI如何“学习”的框架。 监督学习（Supervised Learning）： 回归（Regression）： 讲解如何预测连续数值输出，如线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）等，并分析其适用场景和评估指标。 分类（Classification）： 详细介绍如何将数据分到不同类别，包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯等算法。我们将深入剖析这些算法的原理、优缺点以及如何选择合适的模型。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 聚类（Clustering）： 介绍如何发现数据中的隐藏结构，如K-Means、层次聚类、DBSCAN等算法，以及它们在客户细分、异常检测等方面的应用。 降维（Dimensionality Reduction）： 讲解如何减少数据特征的数量，同时保留重要信息，如主成分分析（PCA）、t-SNE等，以及它们在数据可视化、噪声消除等方面的作用。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 介绍如何发现数据项之间的有趣关系，如Apriori算法，常用于购物篮分析等场景。 强化学习（Reinforcement Learning）： 基本概念： 讲解智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）等核心概念，以及马尔可夫决策过程（MDP）。 经典算法： 介绍Q-Learning、SARSA、策略梯度（Policy Gradients）等强化学习算法，以及它们在游戏AI、机器人控制、资源调度等领域的应用。 模型评估与优化： 性能指标： 讲解准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等分类模型评估指标，以及均方误差（MSE）、R²等回归模型评估指标。 过拟合与欠拟合： 分析模型在训练数据和测试数据上表现不一致的原因，并介绍交叉验证、正则化（L1, L2）等技术来缓解过拟合。 超参数调优： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法来寻找最佳模型参数。 第三部分：深度学习——赋能人工智能的新范式 深度学习作为机器学习的一个重要分支，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了革命性的突破。本部分将深入探讨深度学习的原理、网络结构及其应用。 神经网络基础： 重温前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）的结构与工作原理，理解激活函数、损失函数、优化器的作用。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks - CNN）： 核心组件： 详细讲解卷积层、池化层、全连接层等CNN的关键组成部分，以及它们如何有效地提取图像特征。 经典架构： 介绍LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等具有里程碑意义的CNN架构，并分析它们的设计思想和优势。 应用： 重点介绍CNN在图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别等领域的广泛应用。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks - RNN）： 序列建模： 解释RNN如何处理序列数据，理解其隐藏状态（Hidden State）的作用。 变体与改进： 介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，并分析它们在文本生成、机器翻译、语音识别等领域的应用。 注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer： 注意力机制： 讲解注意力机制如何让模型在处理序列时更加关注重要部分，提升模型性能。 Transformer模型： 详细介绍Transformer架构，包括其自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等，以及它在自然语言处理（NLP）领域的统治地位（如BERT, GPT系列）。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks - GAN）： 原理与结构： 介绍GAN的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗学习过程。 应用： 探讨GAN在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的强大能力。 第四部分：人工智能的应用领域与前沿探索 本部分将把理论与实践相结合，聚焦于人工智能在各个领域的具体应用，并展望人工智能的未来发展方向。 自然语言处理（Natural Language Processing - NLP）： 文本预处理： 分词、词性标注、命名实体识别等。 语言模型： N-gram模型、神经网络语言模型。 任务应用： 机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、对话生成。 计算机视觉（Computer Vision）： 图像处理与分析： 边缘检测、特征提取、图像增强。 任务应用： 物体识别、人脸识别、图像检索、自动驾驶中的感知系统、医学影像分析。 语音识别与合成（Speech Recognition and Synthesis）： 语音信号处理： 特征提取（MFCCs）、声学模型、语言模型。 应用： 智能助手、语音输入、语音导航。 智能决策与推荐系统（Intelligent Decision Making and Recommender Systems）： 推荐算法： 基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐。 决策支持系统： 利用AI辅助人类进行复杂决策。 机器人学与智能控制（Robotics and Intelligent Control）： 感知与导航： SLAM（同步定位与地图构建）。 运动控制： 学习型运动控制。 人机交互： 情感计算、自然人机交互。 人工智能伦理与安全（AI Ethics and Safety）： 偏见与公平性： 如何识别和缓解AI模型中的偏见。 隐私保护： 数据隐私与AI应用。 可解释性AI（Explainable AI - XAI）： 理解AI决策过程的重要性。 AI的社会影响： 就业、社会结构、安全等方面的考量。 前沿研究方向： 元学习（Meta-Learning）： 让AI具备“学会学习”的能力。 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 利用无标签数据进行预训练。 多模态学习（Multimodal Learning）： 融合文本、图像、声音等多种信息。 图神经网络（Graph Neural Networks - GNNs）： 处理图结构数据的模型。 AI for Science： AI在科学发现中的应用（如药物研发、材料科学）。 第五部分：实践指导与未来展望 本书不仅提供了丰富的理论知识，更注重实践能力的培养。 工具与平台： 介绍主流的AI开发框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等，以及常用的编程语言（Python）。 实战案例： 通过精心设计的案例，引导读者动手实践，将所学知识应用于解决实际问题。这些案例将涵盖从数据预处理、模型选择、训练到评估和部署的全过程。 数据集： 推荐常用的公开数据集，供读者进行模型训练和验证。 发展趋势与挑战： 总结人工智能当前面临的挑战，如数据需求、计算资源、可解释性、通用性等，并对未来人工智能的发展方向进行展望，鼓励读者保持对新技术的关注和学习热情。 本书力求以清晰的逻辑、丰富的案例和严谨的分析，帮助读者建立起对人工智能的系统认知，掌握核心技术，并激发他们在这个充满活力和机遇的领域进行探索和创新。无论是对AI初学者，还是希望深入了解AI的从业者，本书都将是一本宝贵的参考指南。
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