工业机器人

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出版者:湖北华中科技大学
作者:吴振彪,王正家主
出品人:
页数:217
译者:
出版时间:2006-2
价格:22.80元
装帧:
isbn号码:9787560936253
丛书系列:
图书标签:
  • 机器人
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  • 机械工程
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具体描述

本书系统地介绍了工业机器人的基本原理、机械系统设计、传感技术、控制技术、轨迹规划与编程方法、工程应用实例等内容。本书是一本理论与实用技术兼顾、机电并重的工业机器人入门教材,书中不仅介绍了有关的基础知识,还介绍了一些工业机器人的新知识和新技术内容。

本书可作为机电一体化、机械工程、自动化等专业的专科教材和相近专业的本科教材以及职业与成人高等教育的相应专业教学用书,也可作为有关工程技术人员的参考书。

《人工智能的黎明:智能系统如何重塑我们的未来》 序言 我们正站在一个前所未有的技术变革的风口浪尖。几个世纪以来,人类一直梦想着创造能够思考、学习并执行复杂任务的机器。如今,这个梦想正以惊人的速度成为现实。人工智能(AI),曾经只存在于科幻小说的领域,如今已渗透到我们生活的方方面面,从优化通勤路线到辅助疾病诊断,再到驱动金融市场的波动。 《人工智能的黎明》并非一本描绘冰冷金属手臂在生产线上挥舞的教科书,它是一次深入探索智能系统核心奥秘的旅程,旨在揭示人工智能如何从根本上改变我们理解世界、与世界互动以及创造未来的方式。本书将带您超越“机器人”这一具象的表征,去感受驱动这一切的底层逻辑、算法的精妙以及数据的力量。 第一章:智能的种子——从图灵测试到神经网络的萌芽 本章将追溯人工智能概念的起源。我们将一同回顾艾伦·图灵及其提出的“图灵测试”,这个看似简单的问题——“机器能否思考?”——为整个AI领域奠定了哲学基础。我们会探讨早期逻辑推理和符号主义AI的尝试,了解它们如何试图用规则和符号来模拟人类的认知过程。 接着,我们将深入了解连接主义的兴起,重点介绍人工神经网络的早期模型。您将了解到感知器(Perceptron)的诞生,以及它如何为更复杂的网络模型铺平道路。本章将以通俗易懂的方式解释神经元的工作原理、激活函数的作用以及多层感知器的出现,为理解现代深度学习打下坚实基础。我们将强调,智能并非神秘莫测,而是可以通过模仿生物神经系统的工作机制来逐步构建。 第二章:数据洪流与算法革命——机器学习的崛起 在20世纪末和21世纪初,计算能力的指数级增长和互联网带来的海量数据,为人工智能的发展注入了前所未有的活力。本章将重点阐述机器学习(Machine Learning)的核心概念。我们将区分监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning),并解释它们各自的应用场景。 您将了解到,如何通过“喂养”大量的标记数据来训练模型,例如图像识别中的猫狗分类,或者语言翻译中的句对。同时,我们也会探讨无监督学习如何从无标签数据中发现模式和结构,例如用户行为的聚类分析。强化学习的精彩之处在于其“试错”学习机制,就像孩子学习走路一样,通过与环境互动,不断优化决策以获得奖励。 本书将详细介绍一些经典的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)和决策树。我们将用直观的比喻来解释它们的原理,避免冗余的数学推导,让您理解算法是如何从数据中提取知识的。 第三章:深度学习的奇迹——神经网络的飞跃 如果说机器学习是AI的引擎,那么深度学习(Deep Learning)无疑是这个引擎目前最强大的燃料。本章将带领您走进深度学习的世界,聚焦于多层神经网络的强大能力。我们将深入探讨卷积神经网络(CNNs)如何在图像识别领域取得突破性进展,解释其感受野、权值共享等关键机制。 您将了解到,RNNs(循环神经网络)和LSTMs(长短期记忆网络)如何处理序列数据,在自然语言处理(NLP)和语音识别中发挥核心作用。我们将通过生动的例子,例如机器翻译、文本生成和情感分析,来展示深度学习模型如何理解和生成人类语言。 此外,本章还将介绍一些前沿的深度学习架构,如Transformer模型,它如何通过注意力机制(Attention Mechanism)彻底改变了NLP领域,并成为大型语言模型(LLMs)的基石。我们将强调,深度学习的成功很大程度上归功于其强大的特征提取能力,能够自动从原始数据中学习到层次化的、越来越抽象的表示。 第四章:无处不在的智能——AI的应用场景 人工智能并非只存在于实验室或科技公司的服务器中,它已悄然融入我们的日常生活,并正在重塑几乎每一个行业。本章将汇集人工智能在各个领域的广泛应用,让您切身感受到智能技术的力量。 在医疗健康领域,AI正在加速新药研发,辅助医生进行精准诊断,例如通过分析医学影像来检测癌症,或通过基因组学数据来预测疾病风险。在金融领域,AI被用于风险评估、欺诈检测、算法交易和个性化投资建议。 自动驾驶汽车,这个曾经遥不可及的梦想,正逐渐成为现实,AI在其感知、决策和控制系统中扮演着至关重要的角色。在零售业,AI驱动的推荐系统能够理解消费者的偏好,提供定制化的购物体验,并优化库存管理。 我们还将探讨AI在教育、农业、能源、娱乐等领域的创新应用,例如智能辅导系统、精准农业的作物监测、能源消耗的优化预测,以及内容生成和推荐的个性化。本章的目标是展现AI的普适性和颠覆性,让读者意识到智能技术正在构建一个更高效、更便捷、更个性化的未来。 第五章:智能的边界与未来——挑战与机遇 尽管人工智能取得了令人瞩目的成就,但它并非万能,也面临着诸多挑战和伦论考量。本章将审视人工智能发展过程中亟待解决的问题。 我们将探讨“黑箱问题”,即深度学习模型内部决策过程的不透明性,以及可解释性AI(Explainable AI, XAI)的研究方向。算法偏见(Algorithmic Bias)是另一个严峻的挑战,如何确保AI系统在训练数据不均衡或存在歧视性信息时,依然能够做出公平公正的决策? 数据隐私和安全问题同样不容忽视。随着AI应用越来越广泛,如何保护用户的个人信息不被滥用?自动化对就业市场的冲击,以及如何应对可能出现的“技术性失业”?“强人工智能”是否真的能够实现?以及通用人工智能(AGI)可能带来的长远影响。 最后,我们将展望人工智能的未来发展趋势,例如多模态AI(Multimodal AI)对文本、图像、音频等多种信息的融合处理,以及AI在科学发现、材料设计、气候变化等宏观领域的应用潜力。本书将鼓励读者以批判性思维审视AI,在拥抱技术进步的同时,也积极参与到关于AI伦理、安全和治理的讨论中。 结语 《人工智能的黎明》是一次对智能系统演进历程的深入洞察,一次对数据与算法交织出未来图景的描绘。本书旨在揭示人工智能的深层逻辑,而非仅仅罗列其应用。它邀请您一同思考,智能的本质是什么?我们如何驾驭这股强大的力量,使其服务于人类的福祉? 我们相信,理解人工智能,就是理解我们自己正在塑造的未来。这不仅是一场技术革命,更是一场关于智慧、伦理与人类自身潜能的深刻探索。愿这本书能为您点亮智能时代的前进之路。

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读后感

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用户评价

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这本书的深度和广度都令人惊叹,我原以为它会集中在某个特定的自动化领域,结果却像打开了一扇通往整个制造业未来之门的钥匙。作者的叙述方式非常引人入胜,没有那种枯燥的教科书腔调,反而是像一位经验丰富的老工程师在跟你分享他亲身的见解和踩过的那些“坑”。尤其值得称赞的是,它对不同品牌、不同世代的机械臂的底层逻辑分析得极为透彻,从关节的运动学到末端执行器的选择,每一个细节都处理得恰到好处。我记得有一章专门讲解了视觉引导系统与机器人协作的复杂性,那段文字把我从一个只了解基础编程的门外汉,一下子提升到了能理解系统集成难点的层次。书中大量穿插的实际案例,比如汽车装配线上的高精度焊接流程优化,或者医疗手术机器人对微小震动的抑制技术,都让我对“工业”这两个字有了更具象、更震撼的理解。它不仅仅是教你如何操作,更重要的是让你理解“为什么”要这么做,那种对效率和精度的极致追求,读完后感觉对整个现代工业的脉络都清晰了不少。

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读完这本书,我最大的感受是作者对“人机协作”这个未来趋势的深刻洞察力。它没有陷入技术细节的泥潭,而是更侧重于哲学层面的探讨——在高度自动化的工厂里,人类的角色将如何演变?书中对敏捷制造和柔性生产线的论述尤其精辟,它清晰地勾勒出了一条从大规模标准化生产到个性化小批量定制的转变路径,而这些转变的核心驱动力就是技术的可重构性和学习能力。我特别欣赏作者在风险评估和安全规范这部分着墨颇多,这体现了作者的严谨态度,毕竟,高速运行的精密机械所带来的潜在危险是任何工程师都不能忽视的。书中提供的故障排除手册部分,虽然是基于理论模型构建的,但其系统性的思维逻辑,远比市面上那些零散的故障代码速查表要有效得多,它教会你的是一套解决问题的思维框架,而不是死记硬背的答案。对于正在筹备建立新生产线或者进行技术升级的企业管理者来说,这本书无疑是一份极具前瞻性的战略参考。

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这本书的语言风格极其凝练有力,很少有冗余的词藻,每一个段落似乎都经过了反复的打磨和推敲,信息密度极高。对我这种需要快速吸收知识的读者来说,简直是效率的福音。最让我印象深刻的是它对“算法优化”在离线编程中的应用分析。作者没有停留在基础的路径规划层面,而是深入探讨了如何利用机器学习模型来实时调整机器人的运动轨迹,以适应工作环境中不可避免的微小偏差。这部分内容需要一定的数学功底,但作者巧妙地通过流程图和类比,使得非专业背景的读者也能抓住核心思想。此外,对不同工业标准的对比分析也做得非常到位,比如北美标准、欧洲标准和亚洲标准在实施细节上的差异,这对于有跨国合作需求的工程师来说,简直是宝典级的参考资料。总的来说,这本书的阅读体验是一种持续的、被挑战和被启发的过程,绝不是那种可以轻松翻阅的书籍。

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这本书在“定制化服务”模块的处理上,显示出极高的行业敏感度。它不仅仅罗列了现有解决方案,更深入剖析了如何构建一个能够快速适应新产品、新工艺的柔性生产单元。作者对“数字化孪生”概念的阐述尤为精彩,通过构建虚拟环境来预演和调试真实的物理操作,极大地缩短了调试周期并降低了试错成本。我尤其欣赏作者在讨论新技术引入时所保持的审慎态度,比如对新兴的软体机器人技术的前景和局限性进行了冷静的评估,没有盲目鼓吹,而是基于现有技术成熟度和成本效益进行了客观分析。这本书的价值在于,它既包含了扎实的工程原理,又紧跟行业前沿,为我们提供了一个既脚踏实地又敢于想象的视角来看待现代制造的挑战与机遇。读完后,我感觉对整个产业链条的相互依赖性有了更清晰的认识,不再是孤立地看待某一个环节的技术突破。

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我必须承认,这本书的排版和插图质量让我略感意外,超出了我对一本专业技术书籍的预期。那些高分辨率的剖面图和流程示意图,极大地降低了理解复杂机械结构的门槛。特别是关于力矩传感器和触觉反馈系统的介绍部分,图文并茂地展示了传感器如何“感知”到外部世界,并即时反馈给控制系统,这种直观性是纯文字描述无法比拟的。另外,书中关于“可持续发展”和“绿色制造”的章节,将技术进步与环境保护紧密地联系起来,提出了如何通过优化运动轨迹来减少能耗的创新思路,这让我看到了技术背后的社会责任感。这本书的视野非常开阔,它将冰冷的机械技术置于更广阔的社会经济背景下进行审视,使得阅读过程充满了人文关怀。它不止是一本工具书,更像是一部关于未来工业文明构建蓝图的宣言。

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