电子游戏的教育性分类和评价体系 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:王蔚

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2010-4

价格:65.00元

装帧:

isbn号码:9787030272492

丛书系列:

图书标签:

游戏
消遣
电子游戏
教育游戏
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具体描述

《电子游戏的教育性分类和评价体系》在多元智能等教育理论的指导下，以电子游戏对青少年多元智能影响性作用为基准，首次提出将电子游戏分成：语言型(L)、音乐型(M)、逻辑型(R)、视觉型(V)、运动型(P)、社交型(S)、内省型(I)、观察型(W)八种教育类型，并根据电子游戏对每类智能影响力的强弱，将每种类型的教育性强弱等级分成A、B、C三个等级。由电子游戏构成元素提炼的评价指标体系包含一级指标11项、二级指标63项，最终形成了“类型标注”和“等级标注”两套教育性标注。全书结构分为三大部分，首先介绍了电子游戏的分类方法，依据多元智能理论将电子游戏分为八种类型，然后对每种类型的游戏评价方法以递进式展开，即每项智能的培养方法、电子游戏对此项智能的影响指标提取、该类型电子游戏的指标体系及评测标准建立、该类型游戏的评测案例；其次建立教育性综合评价体系和标注方法；最后制定该体系的综合评测标准，形成电子游戏的教育性标注，并提供了电子游戏的综合评测标注案例。

《电子游戏的教育性分类和评价体系》适合教育工作者、电子游戏设计人员、游戏产业管理者等游戏产业的专业人士学习参考，也可供中小学生家长和学生阅读。

计算机视觉中的深度学习：从基础理论到前沿应用本书深入探讨了计算机视觉领域的核心技术——深度学习，旨在为读者提供一个全面、系统且与时俱进的知识框架。它不仅涵盖了深度学习模型在图像和视频处理中的基础理论，更侧重于其实际应用中的最新进展和挑战。 --- 第一部分：深度学习与计算机视觉的基石本部分为读者打下坚实的理论基础，明确深度学习范式如何彻底革新了传统的计算机视觉流程。第一章：计算机视觉的范式转变传统方法的局限性回顾：详细分析了基于手工特征（如SIFT、HOG）的算法在复杂场景和大规模数据下的瓶颈。神经网络的复兴：概述了人工神经网络的历史脉络，并重点介绍深度学习（Deep Learning）如何通过多层抽象自动学习特征表示的优势。核心概念解析：解释了深度学习在视觉任务中扮演的关键角色——从像素到语义的层次化理解。第二章：卷积神经网络（CNN）的原理与结构卷积操作的数学基础：深入剖析卷积层、池化层（Pooling）的数学定义、参数共享机制及其对图像特征提取的有效性。经典CNN架构的演进：详细解析LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）等里程碑式网络的内部结构、创新点及其对后续模型的影响。现代网络设计哲学：讨论残差连接（ResNet）、密集连接（DenseNet）如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，以及如何平衡模型深度与计算效率。第三章：优化与正则化技术损失函数的选择与设计：区分不同视觉任务（分类、检测、分割）适用的损失函数，例如交叉熵损失、焦点损失（Focal Loss）在类别不平衡问题中的应用。优化器详解：全面对比随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adam、RMSProp等优化算法的收敛特性和实际调优策略。防止过拟合的策略：详述了数据增强（Data Augmentation）的高级技巧、Dropout机制的变体（如Spatial Dropout）、批量归一化（Batch Normalization）及其对训练稳定性的贡献。 --- 第二部分：核心视觉任务的深度实现本部分将深度学习技术应用于计算机视觉的几大核心领域，展现其强大的解决能力。第四章：图像分类的精细化细粒度图像分类（FGVC）：探讨如何区分高度相似的子类（如不同品种的鸟类），介绍注意力机制（Attention Mechanism）在定位关键区域中的应用。多标签与层次化分类：讨论图像中同时存在多个概念时的处理方法，以及如何利用标签间的结构关系优化分类性能。可解释性（XAI）初步：介绍Grad-CAM、Guided Backpropagation等技术，帮助读者理解CNN做出决策的依据。第五章：目标检测的飞跃两阶段检测器（Two-Stage Detectors）：深入分析R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中区域提议网络（RPN）的工作原理，及其在保证精度的同时如何优化速度。一阶段检测器（One-Stage Detectors）：重点讲解YOLO（You Only Look Once）系列（v3到v7/v8）和SSD（Single Shot Detector）的设计思想，强调其实时处理能力。 Anchor-Free 模型：介绍CornerNet、CenterNet等不依赖预设锚框（Anchor Box）的新型检测框架及其优势。第六章：语义与实例分割语义分割（Semantic Segmentation）：剖析全卷积网络（FCN）的结构，重点研究空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野的同时保持高分辨率特征图的作用。实例分割（Instance Segmentation）：详细解读Mask R-CNN如何将目标检测与像素级分割相结合，并讨论其在复杂场景下的性能表现。高效分割模型：介绍轻量化和实时分割网络（如轻量级UNet变体）在边缘设备上的部署考量。 --- 第三部分：高级主题与前沿研究本部分聚焦于更复杂的视觉理解任务，以及当前研究的热点方向。第七章：深度生成模型变分自编码器（VAE）：阐述其基于概率分布的生成原理，及其在图像去噪和潜在空间学习中的应用。生成对抗网络（GANs）：详尽解析判别器与生成器的博弈过程，深入分析DCGAN、WGAN、StyleGAN等模型在高质量图像合成方面的突破。扩散模型（Diffusion Models）：介绍近年来在图像生成领域占据主导地位的扩散模型，阐述其前向加噪与反向去噪过程的数学原理。第八章：视觉与序列数据的融合——视频理解时空特征提取：介绍3D CNN（C3D）和Two-Stream Networks（空间流与时间流）如何有效捕捉视频中的运动信息。视频动作识别：讨论如何将Transformer架构引入视频领域，以捕获长距离时间依赖性（如ViViT）。视频预测与生成：探讨基于深度学习模型对未来帧的预测方法，及其在自动驾驶和行为分析中的潜力。第九章：自监督与弱监督学习自监督学习（SSL）的范式：深入研究如何利用数据本身的结构（如对比学习，SimCLR, MoCo）来学习强大的视觉表征，而无需人工标注。弱监督与多模态：讨论仅使用图像级标签进行目标定位（如Class Activation Maps的深化应用）的技术，以及如何结合文本信息（如CLIP模型）进行跨模态学习。 --- 第四部分：工程实践与模型部署本部分关注将理论模型转化为实际可用的高效系统所需的工程知识。第十章：模型加速与部署模型压缩技术：详述剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在减小模型体积和提高推理速度上的实践方法。硬件加速与框架优化：介绍如何利用TensorRT、OpenVINO等推理引擎对模型进行部署优化，并讨论GPU、TPU等专用硬件对深度学习性能的影响。边缘计算部署：针对资源受限的环境，讨论MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络的设计原则及其在移动设备上的实际应用案例。结语：展望计算机视觉的未来本书的每一章节都力求平衡理论的深度与工程的实践性，引导读者不仅掌握“如何做”，更理解“为何如此做”。通过对经典与前沿技术的系统梳理，本书旨在培养读者独立分析、设计和优化复杂视觉系统的能力，以应对未来人工智能领域的持续挑战。