具体描述
《动物产科疾病诊疗技术》讲述的是动物产科疾病诊疗技术，内容丰富、新颖，语言平流畅，易懂易学，融知识性、科普性、实用性和可操作性于一体。动物疫病是当前困扰养殖业发展和影响人类公共卫生安全的难题之一，近年来禽流感、口蹄疫等重大动物疫病在全球范围暴发，加强动物疫病防控工作愈发具有重要性。
基层兽医人员要做到“应变迅速、业务精通、技术精湛、防控到位”，必须掌握基本技能，对动物疫病诊断、治疗和防控具有关键性的作用。只有掌握了兽医基础知识和兽医基本操作技能，才能积极预防畜禽疾病的发生，及时、正确地诊断和治疗各种畜禽疾病，确保畜牧业的健康发展。
好的，这是一本关于《人工智能在智能制造中的应用与实践》的图书简介，内容详细，力求贴近专业书籍的风格： --- 图书简介：《人工智能在智能制造中的应用与实践》 概述：迈向工业4.0的核心驱动力 随着全球制造业向数字化、网络化和智能化转型的浪潮日益汹涌，人工智能（AI）已不再是遥远的未来概念，而是重塑现代工业面貌的关键技术。本书《人工智能在智能制造中的应用与实践》系统、深入地探讨了如何将前沿的AI技术——包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理（NLP）以及强化学习——与复杂的制造流程深度融合，以实现生产效率的革命性提升、产品质量的精细化控制以及供应链管理的柔性化和优化。 本书旨在为工业界的技术工程师、企业管理者、AI研发人员以及相关专业的师生提供一本兼具理论深度与实战指导的参考手册。它不仅阐述了AI在智能制造中的理论基础和技术框架，更侧重于剖析当前工业界部署AI系统的典型场景、关键挑战与成功案例。 第一部分：智能制造的理论基石与AI技术栈 本部分构建了理解AI赋能智能制造的理论框架。首先，我们回顾了工业4.0、工业互联网（IIoT）和智能工厂的定义与核心要素，明确了AI在其中所扮演的连接、分析和决策中心的角色。 1.1 工业数据生态系统构建： 详细介绍了传感器技术（如MEMS、RFID）、边缘计算设备（Edge Computing）在数据采集中的作用。重点阐述了如何处理海量的、多模态（时间序列、图像、文本）的工业异构数据，包括数据清洗、标准化和联邦学习在保护数据隐私下的应用策略。 1.2 核心AI技术在工业中的映射： 监督与无监督学习在预测性维护中的应用： 分析了如何利用历史故障数据训练分类和回归模型，预测设备剩余使用寿命（RUL）。探讨了聚类分析在识别未标记异常模式中的价值。 深度学习与特征工程的革新： 重点介绍卷积神经网络（CNN）在复杂表面缺陷检测中的高精度实现，以及循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在处理长序列生产过程数据、优化工艺参数控制方面的优势。 强化学习（RL）的工艺优化潜力： 探讨了RL智能体如何通过与仿真环境（Digital Twin）的交互，自主学习并制定最优的机器人路径规划、能耗管理和动态调度策略，实现“试错式”的自我优化。 第二部分：AI在关键制造环节的具体实践 本部分深入到车间和供应链的实际应用场景，提供了详尽的技术路线图和部署考量。 2.1 质量控制的自动化与智能化： 机器视觉检测系统的构建： 不仅仅停留在算法层面，更侧重于工业相机选型、光源设计、实时推理部署（On-device AI）的工程化挑战。覆盖了从亚微米级缺陷识别到复杂装配体完整性验证的全流程。 过程参数的实时闭环控制： 讨论如何利用AI模型对生产线上的关键过程变量（如温度、压力、流量）进行实时预测和调整，以确保产品始终处于最佳质量窗口，减少次品率和返工。 2.2 预测性维护与资产性能管理（APM）： 从状态监测到智能决策： 详细分解了如何集成振动、声学、热成像等多源数据，构建多层次的故障诊断与预警系统。探讨了故障树分析（FTA）与AI模型的融合，以提高故障根源分析的准确性。 备件库存的动态优化： 结合RUL预测结果，利用时间序列模型优化备件的安全库存水平和采购计划，平衡停机风险与库存成本。 2.3 供应链的韧性与敏捷性提升： 需求预测的精细化： 引入外部宏观经济数据、社交媒体情绪分析等非传统数据源，利用先进的集成模型提高短期和长期的需求预测精度。 物流路径的动态优化： 探讨基于强化学习和图神经网络（GNN）的运输网络优化，应对突发事件（如交通管制、天气变化）导致的供应链中断，实现更快的响应时间。 第三部分：智能工厂的系统集成与未来展望 本部分聚焦于将分散的AI应用整合成高效、安全、可持续的智能生态系统，并展望了下一代技术的趋势。 3.1 数字孪生（Digital Twin）与仿真驱动的AI训练： 深入剖析如何利用高保真度的数字孪生模型，在虚拟环境中安全、快速地迭代和训练AI控制策略，极大地缩短了模型从实验室到生产线的部署周期。 3.2 工业AI的安全性、可解释性与伦理： XAI（可解释性AI）在工业决策中的重要性： 强调了在关键控制环节，操作人员必须理解AI模型为何做出特定决策，以确保信任和合规性。介绍了LIME、SHAP等方法在工业场景下的应用局限与调整。 对抗性攻击防御与系统安全： 讨论了工业控制系统（ICS）面临的特定AI安全威胁，并提出了针对性的数据投毒和模型篡改防御策略。 3.3 前沿趋势：自主机器人与人机协作（Cobots）： 探讨了基于情境感知的AI如何使机器人具备更强的环境适应能力，实现复杂、非结构化环境下的自主操作，以及AI驱动的界面如何提升人机协作的效率和安全性。 本书的特色与价值 本书的特色在于其“问题导向、技术驱动、工程实践”的结构。每一章都配有丰富的工业案例分析和算法实现的关键步骤说明。作者团队结合多年的产学研经验，确保了所介绍的技术不仅是前沿的，更是经过验证、可落地的。它不仅是技术的“说明书”，更是推动企业实现真正意义上智能制造转型的“路线图”。阅读本书，读者将掌握将复杂AI技术转化为实际生产力所需的系统性思维和工程化能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有