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出版者:广西人民出版社

作者:陈时见

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:2001-01

价格:14.50

装帧:平装

isbn号码:9787219041819

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

科技前沿的智慧之光：未来智能系统的设计与实现本书聚焦于构建下一代智能系统的核心技术、架构设计与实践应用，深入探讨了人工智能、物联网、大数据、云计算等前沿科技如何有机融合，以应对日益复杂的现实挑战。本书旨在为系统架构师、高级软件工程师、人工智能研究人员以及对未来科技发展方向抱有浓厚兴趣的读者，提供一套全面且深入的理论框架与实战指南。第一部分：未来智能系统的基石——理论与架构的重塑第一章：超越传统认知的智能范式转型本章首先回顾了人工智能的发展历程，重点剖析了从符号主义到联结主义，再到当前以深度学习和强化学习为主导的范式演变。随后，本书将引入“情境感知智能”（Context-Aware Intelligence）的概念，探讨系统如何从静态数据处理转向动态、多模态信息融合，理解并预测复杂环境中的不确定性。我们将详细阐述“因果推断”在构建可解释和鲁棒性智能系统中的关键作用，区别于传统的相关性分析。章节的重点在于构建一个宏观的智能系统愿景：一个能够自我学习、自我优化并与人类有效协作的有机整体。第二章：分布式与联邦学习的架构革新随着数据量的爆炸性增长和隐私保护法规的日益严格，集中式学习模型面临性能瓶颈和安全风险。本章将深入探讨分布式计算框架（如TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed）的底层机制，重点解析联邦学习（Federated Learning）的各种聚合算法（如FedAvg, FedProx），并针对跨设备、跨机构场景下的数据异构性（Non-IID Data）问题提出优化的训练策略。此外，章节还将涵盖安全多方计算（SMPC）和同态加密在保护模型训练数据隐私方面的集成应用，确保系统在分布式部署中的安全性和效率。第三章：统一异构数据湖与实时决策引擎现代智能系统依赖于海量、多样化的数据源——包括结构化数据库、半结构化的日志文件、非结构化的文本、图像和视频流。本章聚焦于构建一个能够高效处理和融合这些异构数据的统一数据湖架构。我们将详细介绍流处理技术（如Apache Flink, Kafka Streams）在实时特征工程中的应用，以及如何设计高效的元数据管理和数据治理流程。核心内容将围绕如何构建一个低延迟的实时决策引擎，该引擎能够即时从数据流中提取洞察，并驱动模型进行实时响应和干预。第四章：边缘智能与端侧算力的精细化管理为了实现低延迟和高可靠性，将部分计算能力推向数据源头——即边缘设备（IoT传感器、移动设备、工业控制器）——成为必然趋势。本章深入探讨边缘智能（Edge AI）的挑战与机遇。内容涵盖模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝）以适应资源受限的边缘硬件。同时，本书将介绍TinyML的生态系统，并设计一套用于边缘设备上模型生命周期管理的策略，包括模型部署、性能监控和差异化模型更新机制。第二部分：核心智能模块的深度挖掘与优化第五章：生成式模型与多模态内容理解本章专注于当前最前沿的生成式人工智能技术，特别是大型语言模型（LLMs）和扩散模型（Diffusion Models）。内容将超越基础的Transformer结构介绍，深入探讨注意力机制的优化（如稀疏注意力、线性化注意力），以及如何通过指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）来提升模型的对齐性、安全性和专业领域的适用性。此外，本书将详细讲解如何设计多模态融合架构，实现文本、视觉和听觉信息的无缝集成理解与生成。第六章：深度强化学习在复杂控制中的应用对于需要序列决策和与动态环境交互的智能系统（如机器人、自动驾驶、资源调度），深度强化学习（DRL）是核心驱动力。本章将对比分析DQN、A2C、PPO等主流算法的优劣，重点探讨离线强化学习（Offline RL）在解决样本效率和安全探索问题上的突破。我们将构建一个基于模型（Model-Based RL）的框架，利用世界模型来预测环境反馈，从而加速策略学习并降低试错成本。第七章：可信赖人工智能（Trustworthy AI）的构建要素随着智能系统渗透到关键领域，确保其可信赖性至关重要。本章系统地阐述了可信赖AI的三个核心支柱： 1. 可解释性（Explainability, XAI）：介绍LIME、SHAP等局部和全局解释方法的原理与局限，并探讨如何设计内在可解释的模型结构。 2. 鲁棒性（Robustness）：分析对抗性攻击的机制，并介绍对抗性训练、输入净化等防御策略，以提高模型抵御恶意干扰的能力。 3. 公平性（Fairness）：探讨偏见（Bias）在数据和模型中的来源，并介绍用于量化和减轻不同公平性指标（如平等机会、差异影响）的实用算法。第三部分：系统集成、部署与未来展望第八章：DevOps与MLOps的无缝集成本书将构建一个端到端的智能系统交付流水线。内容覆盖MLOps的完整生命周期管理：从特征存储（Feature Store）的搭建、自动化模型训练与验证、到模型注册与版本控制。重点讲解持续集成/持续部署/持续训练（CI/CD/CT）流程如何应用于机器学习模型，确保模型在生产环境中能够快速、安全地迭代和部署。同时，探讨模型漂移（Model Drift）的实时监控与自动触发再训练的机制。第九章：人机协作界面与增强智能最终的智能系统必须与人类用户高效互动。本章探讨增强智能（Augmented Intelligence）的理念，即技术应作为人类能力的放大器，而非替代品。内容包括设计直观的人机协作（Human-in-the-Loop, HITL）界面，特别是针对复杂诊断和高风险决策场景下的反馈机制设计。我们将分析用户对系统预测结果的信任度（Trust Calibration），并设计动态调整人机决策权重的交互协议。第十章：面向未来：自适应与自主系统本章展望未来十年智能系统的发展方向。重点讨论元学习（Meta-Learning）在快速适应新任务和新领域中的潜力，以及持续学习（Continual Learning）如何解决灾难性遗忘问题，使系统具备终身学习的能力。最后，本书将探讨如何将量子计算的概念初步引入优化算法中，为下一代超大规模智能系统的算力瓶颈寻找潜在的突破口。 --- 本书特色：架构导向：不仅关注算法本身，更强调如何将复杂的AI算法高效、安全地集成到大规模生产环境中。前沿融合：深度结合了分布式计算、隐私保护、边缘计算和生成式AI的最新进展。实践验证：穿插了大量业界领先的架构设计案例和代码实现思路（概念性描述），确保理论指导性与可操作性兼备。

作者简介

目录信息

第一章教育研究与教育论文概述
一、教育研究的特点与类别
二、教育研究的基本方法
三、教育论文的撰写步骤与样式选析
第二章教育论文的选题
一、教育论文选题的来源
二、教育论文选题的原则与方法
三、教育论文选题通常应注意的问题
四、教育论文选题点评
第三章教育论文文献查阅
一、教育文献的种类
二、文献检索的基本方法、步骤与实例
三、文献的分析与处理
四、查阅教育文献通常应注意的问题
五、优秀教育论文文献索弓怖评
第四章教育论文设计
一、选择研究的方法和确定论文的类型
二、选择研究对象与分析研究变量
三、形成论文分析框架
四、论文设计通常应注意的问题
五、优秀教育论文设计选评
第五章教育论文的撰写
一、教育论文的基本结构
二、教育论文的撰写方法与技巧
三、教育论文的修改与定稿
四、教育论文撰写易出的弊病
五、教育论文撰写常见的问题选评
第六章教育学类论文写作
一、教育学研究的主要领域
二、教育学研究的前沿课题
三、教育学类论文写作的文献与查找
四、教育学类论文选评
第七章心理学类论文写作
一、心理学的主要研究领域及研究热点
二、心理学论文写作的文献与查找
三、心理学类论文选评
第八章教育管理学类论文写作
一、教育管理学研究的主要领域
二、教育管理学研究的前沿课题
三、教育管理学论文写作的文献与查找
四、教育管理学论文选评
主要参考书目
后记
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对“创新性”的论述角度，它没有把创新描绘成一种遥不可及的天赋，而是将其分解为一系列可以学习和训练的思维步骤。它探讨了如何通过巧妙地重构现有知识体系来发掘新的研究空间，这种可操作性的指导，极大地解放了那些在选题阶段感到迷茫的探索者。书中对于研究伦理和学术诚信部分的讨论，也展现了作者高度的责任感，这种对学术良知的坚守，对于任何想在学界立足的人来说，都是比技巧本身更重要的基石。整本书读下来，我感觉自己不仅仅是学到了一套写作方法，更重要的是，建立起了一套更为成熟、更为负责任的学术思维模式，这才是任何一本真正优秀的专业书籍所能赋予读者的最大价值——提升思维层级，而不仅仅是技能水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，那种沉稳又不失活力的设计风格，让人一拿到手上就觉得内容一定很有分量。我尤其欣赏封面上字体排版的考究，疏密得当，既有学术的严谨，又不失现代感，很符合当下对学术著作的审美期待。内页的纸张选择也相当不错，触感温润，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛干涩疲劳，这对于需要精读的专业书籍来说，是一个非常重要的细节。至于内容的组织，虽然我还没来得及深入研读每一个章节，但从目录的宏观布局来看，作者显然是下了一番苦功的，它似乎能引导读者从宏大的理论框架一步步深入到具体的实操层面，这种循序渐进的结构安排，对于初涉该领域的读者来说，无疑是极大的福音，能有效降低入门的心理门槛，让人更有信心去啃下那些看似艰涩的知识点。翻阅其中几页，那些清晰的图表和引文标注也看得出，作者对学术规范的尊重和对信息准确性的执着追求，这点在任何领域的专业书籍中都是最核心的价值体现。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对于很多工具书式的出版物总是抱持着一种审慎的态度，总担心它们要么流于表面，要么过度理论化。然而，这本书在平衡“理论深度”与“实践指导”上做得相当出色，这从其对具体写作环节的细致拆解中可见一斑。例如，在处理文献综述这一让无数人头疼的环节时，它不仅仅是教你“怎么找文献”，更重要的是教你“如何构建一个有说服力的对话空间”，如何让自己的研究不是孤立的存在，而是能精准地嵌入到既有的学术脉络中去。这种对“学术对话”本质的把握，远超出了普通写作指南的范畴。此外，书中对不同学术规范体系的对比介绍也十分到位，这对于那些希望将自己的研究推向国际舞台的读者而言，无疑是提供了宝贵的“通行证”，确保了作品在跨文化传播中的规范性和专业性。

评分☆☆☆☆☆

初翻此书，我最大的感受是其行文的流畅与逻辑的缜密，简直就像是在听一位经验丰富的大师在娓娓道来，而非面对一本枯燥的教条汇编。作者似乎深谙如何将那些晦涩难懂的学术概念“翻译”成日常可理解的语言，中间穿插的那些恰到好处的案例剖析，更是如画龙点睛之笔，使得原本抽象的理论立刻变得鲜活和可操作。我特别留意了其中关于研究设计部分的阐述，其对不同方法论优劣势的辨析极其到位，没有简单地推崇某一种“万能”模式，而是强调根据具体的研究问题灵活选择和调整，这体现了一种成熟的、去标签化的学术视角。更难能可贵的是，作者在论述过程中保持了一种批判性的反思，时不时会抛出一些发人深省的问题，促使读者停下来思考自己既有的认知框架，这种“带着问题去阅读”的体验，远比单向的知识灌输要高效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局，简直是为需要快速检索和查阅的读者量身定做的。我注意到，章节之间的过渡非常自然，几乎没有那种生硬的章节断裂感，使得整体阅读体验非常连贯。我尤其赞赏它在关键概念旁设置的小提示框或者重点标记，这些地方往往是作者多年经验的结晶，用最简洁的语言点破了最容易被忽视的陷阱。这种设计非常人性化，意味着即便是抱着“查漏补缺”目的翻阅，也能迅速定位到自己薄弱的环节。同时，全书的引用和参考格式高度统一且专业，这不仅仅是对学术严谨性的展示，也无形中为读者提供了一套可以直接模仿和套用的规范模板。它不像某些书籍那样高高在上，而是像一位耐心且见多识广的前辈，在你写作的每一步都提供精准的支持和鼓励，让人感觉“原来我也可以把这件事做好”。

评分☆☆☆☆☆