变频器基础与技能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:变频器基础与技能

定价：39.50元

售价：26.9元,便宜12.6元,折扣68

作者:王易平

出版社：重庆大学出版社

出版日期：2013-02-01

ISBN：9787562471868

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大16开

商品重量：0.009kg

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内容提要

　　《变频器基础与技能》以项目为导向，任务为，将变频器基础知识和运用技能，按认知结构的内在逻辑关系，本着“实用、够用”的选材原则，分为7个项目编撰而成：交流调速技术，变频器控制电路及控制方式，变频器的选型，变频器的运用技能，高压变频器，变频器的安装、调试与维护，变频器的应用。项目内容突出针对性、典型性和实用性。在每个项目中，都设立了若干任务，并提出明确的任务要求。
　　编者从应用的角度出发，在介绍交流拖动系统中运用变频器的基本技能的同时，还介绍了变频器在工业控制领域的应用，从而将PLC、微机、总线等与变频器输入／输出功能相结合，扩大了变频器的应用领域。
　　《变频器基础与技能》可作为高职高专院校工业电气自动化、电气工程及自动化、机电一体化等相关专业的教材，同时也可供变频调速工程技术人员在设计、安装、调试、维护工作中作为阅读参考。本书由西安铁路职业技术学院王易平担任主编。

目录

作者介绍

文摘

序言

探索未知的边界：人工智能的崛起与未来 序言 人类文明的长河中，总有那么一些划时代的科技突破，它们如同黑夜中的灯塔，照亮了前行的道路，深刻地改变着我们的生活方式、思维模式乃至对宇宙的认知。而如今，我们正处在一个前所未有的科技变革浪潮的中心——人工智能（AI）的时代。它不再是科幻小说中的遥远幻想，而是以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到科学研究，AI正在重塑世界的格局，并以前所未有的力量推动着人类社会的进步。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，去理解人工智能的本质、发展脉络、核心技术、广泛应用以及它为我们带来的深刻影响与未来展望。我们不追求枯燥的技术细节堆砌，而是力求用清晰的语言、生动的案例，揭示AI的魅力与力量，带领读者一同探索这个充满无限可能的新领域。 第一章：何为人工智能？——智能的本质与机器的思考 在本章，我们将拨开笼罩在“人工智能”这个词语上的神秘面纱。什么是智能？它是人类独有的特质，还是一个可以被量化的、可被模拟的计算过程？我们将追溯智能概念的哲学渊源，探讨不同学派对智能的理解，并在此基础上，阐述人工智能在不同历史阶段的定义演变。 我们会深入浅出地解析人工智能的核心目标：让机器能够感知、理解、学习、推理、决策，并最终能够执行任务。我们将介绍人工智能的几个主要分支，例如机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）以及机器人学（Robotics）。每一分支都将以通俗易懂的方式进行介绍，并配以简单的类比，帮助读者建立起初步的认知框架。 此外，本章还将触及人工智能与人类智能的比较，探讨机器在哪些方面已经超越人类，又在哪些方面仍然存在显著差距。我们也会简要讨论人工智能伦理的一些早期思考，为后续章节的深入探讨埋下伏笔。 第二章：人工智能的发展简史——从图灵测试到深度学习的飞跃 要理解当下的AI浪潮，就必须回顾它的发展历程。本章将带领读者穿越时空，回顾人工智能跌宕起伏的发展史。我们将从20世纪中期，以艾伦·图灵提出的“图灵测试”为起点，讲述早期人工智能研究的尝试和遇到的挑战。 我们会介绍符号主义（Symbolism）和连接主义（Connectionism）两大早期人工智能学派的争鸣，以及它们在不同时期的兴衰。接着，我们将聚焦于“AI的寒冬”，探讨那些导致人工智能发展停滞不前的技术瓶颈、资金短缺以及社会期望的破灭。 然而，挑战也孕育着希望。本章将重点介绍21世纪以来，特别是近十年来，人工智能所取得的突破性进展。我们将详细介绍机器学习的崛起，特别是统计学习方法的兴盛，以及支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）等经典算法的贡献。 而深度学习的出现，无疑是人工智能发展史上的一个里程碑。我们将揭示人工神经网络（Artificial Neural Networks）的演进，特别是多层感知机（Multi-layer Perceptrons）的复兴，以及卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等关键模型的诞生。我们将解释它们是如何通过模仿人脑的结构和学习方式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得惊人成就的。 第三章：机器学习的基石——从数据到洞察的转化 机器学习是人工智能的核心驱动力。本章将深入探讨机器学习的原理和方法，帮助读者理解机器是如何从数据中学习的。我们将首先区分监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）这三大主流机器学习范式。 在监督学习部分，我们将介绍回归（Regression）和分类（Classification）问题，并讲解线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）等基础算法，以及更高级的模型如支持向量机（SVM）和集成学习（Ensemble Learning）方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）。 无监督学习部分，我们将重点介绍聚类（Clustering）和降维（Dimensionality Reduction）技术。我们将探讨K-means聚类算法、层次聚类（Hierarchical Clustering）以及主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等方法，理解它们如何帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。 强化学习是让机器通过与环境互动来学习最优策略的范式。本章将介绍马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDP）的核心概念，以及Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）等经典强化学习算法，并展示它们在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 此外，本章还将强调数据在机器学习中的重要性，包括数据预处理、特征工程、模型评估与选择等关键环节。 第四章：深度学习的奥秘——神经网络的层层递进 深度学习是当前人工智能领域最炙手可热的技术之一。本章将深入剖析深度学习的强大之处，揭示人工神经网络的内在机制。我们将从最基本的感知机开始，逐步构建起多层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）的结构。 我们将详细解释激活函数（Activation Functions）的作用，例如Sigmoid、ReLU等，以及它们如何引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。然后，我们将深入讲解反向传播算法（Backpropagation Algorithm），这是训练神经网络的核心算法，解释它如何计算梯度并更新权重，从而实现模型的学习。 本章将重点介绍两种对现代AI发展至关重要的神经网络架构： 卷积神经网络（CNNs）：我们将详细阐述卷积层（Convolutional Layers）、池化层（Pooling Layers）和全连接层（Fully Connected Layers）的工作原理，以及它们如何有效地处理图像数据，实现图像识别、目标检测等任务。我们将以著名的AlexNet、VGG、ResNet等模型为例，展示CNNs的演进和能力。 循环神经网络（RNNs）：我们将讲解RNNs如何处理序列数据，特别是它们的记忆能力。我们将介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体，以及它们在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域的广泛应用。 此外，我们还将简要介绍一些新兴的深度学习技术，如生成对抗网络（GANs）、Transformer模型等，展现深度学习技术的不断创新与突破。 第五章：人工智能的应用场景——重塑我们的世界 人工智能已经不再是实验室里的概念，而是深刻地改变着我们生活的方方面面。本章将通过大量的实际案例，展示人工智能在各个领域的广泛应用，让读者直观地感受到AI的力量。 智能助手与自然语言处理：我们将探讨智能语音助手（如Siri、Alexa）、机器翻译、文本摘要、情感分析等技术，它们如何让机器更好地理解和响应人类的语言。 计算机视觉：我们将介绍人脸识别、图像搜索、自动驾驶汽车中的感知系统、医学影像分析等应用，展现机器“看见”世界的能力。 医疗健康：我们将探讨AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案制定、辅助手术等方面的潜力，为人类健康保驾护航。 金融服务：我们将了解AI在欺诈检测、风险评估、算法交易、智能投顾等方面的应用，提升金融行业的效率和安全性。 智能制造与工业4.0：我们将探讨AI在预测性维护、质量控制、生产流程优化、机器人协作等方面的作用，推动制造业的智能化升级。 交通出行：除了自动驾驶，我们还将关注AI在交通流量预测、智能导航、公共交通调度等方面的贡献。 教育与科研：AI如何个性化学习、辅助科研人员进行数据分析、发现新知识，推动知识的传播与创造。 娱乐与媒体：AI在内容推荐、游戏开发、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）体验等方面的创新。 通过这些丰富多彩的应用案例，读者将清晰地认识到人工智能作为一项通用技术，其颠覆性的力量以及它正在为社会带来的深刻变革。 第六章：人工智能的挑战与未来——责任、伦理与无限可能 尽管人工智能取得了辉煌的成就，但我们也必须正视它所带来的挑战与争议。本章将深入探讨人工智能发展过程中面临的诸多难题，并展望其未来的发展趋势。 数据隐私与安全：随着AI对数据的依赖日益加深，如何保护个人隐私，防止数据泄露和滥用，成为一个亟待解决的问题。 算法偏见与公平性：AI模型可能继承训练数据中的偏见，导致不公平的决策，例如在招聘、信贷审批等领域。我们将探讨如何识别和缓解算法偏见。 失业与劳动力市场变革：人工智能的自动化能力可能会导致部分岗位的消失，我们需要思考如何应对由此带来的社会经济挑战，并为未来劳动力市场做好准备。 AI的“黑箱”问题与可解释性：特别是深度学习模型，其决策过程往往难以被人类理解，这在关键领域（如医疗、金融）带来了挑战。可解释AI（Explainable AI, XAI）的研究意义重大。 人工智能的伦理困境：我们将探讨关于AI的自主性、责任归属、以及在军事、监控等敏感领域的应用所引发的伦理道德讨论。 通用人工智能（AGI）与超人工智能（ASI）的探索：我们将讨论当前AI与人类智能的差距，以及实现真正意义上的通用人工智能和可能出现的超人工智能的设想，并探讨其潜在的机遇与风险。 人机协作的未来：未来，人类与AI并非是竞争关系，而是更加紧密的协作伙伴。我们将展望人机协同工作模式，以及AI如何增强人类的能力，而不是取代人类。 人工智能治理与国际合作：面对AI的全球性影响，建立有效的治理框架和促进国际合作至关重要，以确保AI技术能够造福全人类。 结语 人工智能的探索永无止境。本书从基础概念、发展历程，到核心技术、广泛应用，再到挑战与未来，力求为读者构建一个立体、全面的AI认知图景。我们相信，理解人工智能，就是理解未来。希望本书能激发读者对这个激动人心的领域产生更浓厚的兴趣，并能以更加理性、开放的态度去迎接人工智能带来的深刻变革。 在这个充满变革的时代，让我们以知识为舟，以探索为桨，一同驶向人工智能描绘的未来新世界。