具体描述
《智能建筑理论与工程实践》对构成智能建筑的基础理论与应用技术进行了系统的介绍，并提供了典型智能建筑的工程案例，最后阐述了智能建筑的后续发展问题。书中的观点新颖，涉及领域宽广，工程实践及其分析深入，可供电气工程与自动化、智能建筑专业课程教学使用，亦可作为建筑智能化行业的工程技术人员的技术参考书与高级培训教材。
《人工智能：重塑世界的驱动力》 内容梗概： 本书旨在为广大读者提供一个全面而深入的人工智能（AI）认知框架，从其发展历程、核心技术、关键应用领域，到伦理挑战与未来展望，层层递进，抽丝剥茧，揭示人工智能如何从科幻概念走向现实，并以前所未有的力量重塑着我们生活的方方面面。全书不局限于单一的技术视角，而是强调人工智能的跨学科性、普适性以及其对社会结构、经济模式和人类文明的深远影响。 第一章：人工智能的黎明与演进 本章将带领读者回溯人工智能思想的萌芽，从古希腊神话中的自动装置，到图灵测试的提出，再到早期专家系统的兴起。我们将详细梳理人工智能发展的几个关键时期，包括“黄金时代”、“AI寒冬”以及近期深度学习带来的复兴。通过分析不同时期技术突破的驱动因素、理论模型的演变以及哲学思辨的演进，读者将理解人工智能并非一蹴而就，而是无数先驱者智慧与汗水的结晶。我们将重点介绍早期的符号主义、连接主义以及它们各自的优势与局限，为理解后续更复杂的AI技术奠定基础。本章力求用生动的历史叙事，展现人工智能从实验室走向公众视野的艰辛历程，突出其背后不断涌现的创新精神。 第二章：智能的基石：核心技术解析 本章将深入剖析构成人工智能核心的几大关键技术，并以清晰易懂的方式进行阐释。 机器学习（Machine Learning）： 我们将详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三种主要的学习范式。通过具体的算法实例，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K-均值聚类以及Q-learning等，揭示机器如何从数据中学习规律并做出预测或决策。我们将强调特征工程、模型训练、评估与调优在机器学习过程中的重要性。 深度学习（Deep Learning）： 作为当前人工智能领域最炙手可热的技术，本章将重点聚焦深度学习。我们将详细介绍人工神经网络（ANN）的基本结构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。通过对CNN在图像识别、物体检测等任务上的应用，以及RNN在自然语言处理、序列建模上的优势进行深入剖析，读者将理解深度学习强大的模式识别和特征提取能力。我们会提及一些重要的深度学习模型，如AlexNet、VGG、ResNet、Transformer等，并解释它们在各自领域取得突破的原因。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 本章将探讨机器如何理解、生成和处理人类语言。我们将介绍词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe，以及用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统和文本摘要的常用模型和方法。读者将了解到如何构建能够与人类进行自然交流的智能系统。 计算机视觉（Computer Vision）： 本章将深入研究机器如何“看”世界。我们将讨论图像采集、预处理、特征提取以及图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等关键技术。读者将了解如何利用计算机视觉技术实现智能监控、自动驾驶、医学影像分析等应用。 其他关键技术： 除此之外，我们还将简要介绍专家系统、自然语言生成（NLG）、语音识别（ASR）、规划与推理等技术，并探讨它们在不同AI系统中的作用。 第三章：智慧的触角：人工智能的应用场景 本章将以丰富的案例为载体，展示人工智能如何在各个行业和领域展现出其颠覆性的力量。 医疗健康： 从辅助诊断、药物研发，到个性化治疗方案的制定，AI正在深刻改变医疗服务的模式。我们将讨论AI在医学影像分析（如识别癌症病灶）、疾病预测（基于基因组数据和生活习惯）以及虚拟健康助手等方面的应用。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、量化交易、智能投顾等都是AI在金融领域的重要应用。本章将探讨AI如何通过分析海量交易数据，提高决策效率和准确性，降低运营成本。 智能制造与工业自动化： AI驱动的机器人、预测性维护、质量控制和供应链优化，正在引领制造业迈向智能化和高效化。我们将介绍AI在生产线上的应用，如何通过机器视觉检测产品缺陷，以及如何通过数据分析优化生产流程。 交通出行： 自动驾驶汽车、智能交通管理系统、共享出行平台的优化，都离不开AI的支持。本章将探讨AI在感知环境、决策规划、路径优化等方面的核心作用，以及其对未来城市交通的设想。 零售与电商： 个性化推荐、智能客服、库存管理、需求预测，AI正在重塑消费者的购物体验和企业的运营效率。我们将展示AI如何通过分析用户行为数据，提供精准的商品推荐，并优化物流配送。 教育领域： 个性化学习平台、智能辅导系统、教育资源推荐，AI正在为学生提供更具针对性和效率的学习体验。本章将探讨AI如何根据学生的学习进度和特点，调整教学内容和方式。 媒体与娱乐： 内容生成（如新闻报道、音乐创作）、个性化内容推荐、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的结合，AI正在丰富我们的娱乐生活。 科学研究： AI在数据分析、模式识别、科学模拟和新材料发现等方面的应用，正加速科学研究的进程，帮助科学家解决前沿难题。 第四章：伦理的边界与社会的挑战 伴随着人工智能技术的飞速发展，其带来的伦理困境和社会挑战也日益凸显。本章将聚焦这些关键问题，引导读者进行深入思考。 偏见与公平性： AI模型可能继承或放大训练数据中的偏见，导致不公平的决策，尤其是在招聘、信贷审批和司法判决等敏感领域。我们将探讨如何识别和缓解AI的偏见问题，确保其公平性。 隐私与数据安全： AI的运行高度依赖大量数据，如何保护个人隐私，防止数据泄露和滥用，是亟待解决的问题。本章将讨论数据脱敏、差分隐私等技术，以及相关的法律法规。 就业与经济转型： AI的自动化能力可能导致部分岗位的消失，引发失业担忧。我们将分析AI对劳动力市场的影响，以及如何通过教育和再培训来应对经济转型带来的挑战，探讨“人机协作”的新模式。 责任归属： 当AI系统发生错误并造成损害时，责任应如何界定？是开发者、使用者还是AI本身？本章将探讨AI责任的法律和哲学层面的讨论。 透明度与可解释性： 许多深度学习模型如同“黑箱”，其决策过程难以理解。提高AI的可解释性（XAI），对于建立信任和进行有效的监管至关重要。 自主性与控制： 随着AI能力的增强，对其自主性和潜在的失控风险的担忧也随之而来。本章将探讨如何设计安全可靠的AI系统，以及保持人类对AI的最终控制。 第五章：展望未来：人工智能的无限可能 本章将放眼未来，畅想人工智能将如何进一步演进，并深刻影响人类社会的走向。 通用人工智能（AGI）的探索： 我们将讨论AGI的概念，即拥有与人类相当或超越人类智能的AI，并分析实现AGI的可能性、挑战以及其潜在的颠覆性影响。 人机共生与增强智能： AI并非仅仅是取代人类，更可能成为人类能力的延伸。本章将探讨人机协同工作模式，以及如何通过AI增强人类的认知和创造力。 AI在解决全球性问题中的作用： 从气候变化、疾病防治到贫困消除，AI有望成为解决人类面临的重大挑战的强大工具。我们将探讨AI在可持续发展、环境保护等领域的应用前景。 AI治理与国际合作： 面对AI带来的全球性影响，建立有效的AI治理框架和加强国际合作将是关键。本章将讨论AI伦理规范、安全标准和监管机制的建立。 AI与人类文明的未来： 最终，本章将引发读者对AI与人类文明长期共存的深刻思考，以及人类如何在这个由智能驱动的新时代中找到自己的位置和价值。 《人工智能：重塑世界的驱动力》力求以严谨的学术态度，结合前沿的研究成果和生动的应用案例，为读者构建一个清晰、全面且富有启发性的人工智能认知图景。无论您是技术从业者、学生，还是对未来充满好奇的普通读者，本书都将为您提供宝贵的洞见。
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