Knowledge-based Intelligent Information and Engineering Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Lovrek, Ignac (EDT)/ Howlett, Robert J. (EDT)/ Jain, Lakhmi C. (EDT)

出品人:

页数:837

译者:

出版时间:

价格:919.00 元

装帧:

isbn号码:9783540855620

丛书系列:

图书标签:

• 知识工程
• 智能信息系统
• 知识库
• 人工智能
• 信息检索
• 数据挖掘
• 机器学习
• 工程应用
• 知识表示
• 专家系统

《深度融合：人智、数智与工程创新的前沿探索》 内容概述 《深度融合：人智、数智与工程创新的前沿探索》并非一本单纯汇编学术论文的集合，而是一部旨在揭示当前信息与工程领域最前沿、最具颠覆性思想的深度研究集成。本书聚焦于人智能（Human Intelligence）、数字智能（Digital Intelligence）以及工程创新（Engineering Innovation）这三大核心要素之间日益紧密的交织与融合，探讨它们如何共同驱动着新一代技术范式的崛起，并深刻改变我们认知世界、改造世界的方式。 本书的结构设计严谨且富有逻辑，并非简单地将零散的研究成果堆砌，而是通过精心挑选的章节，构建起一个多维度、多层次的知识体系。其核心议题贯穿始终：如何充分理解并发挥人类智能的独特价值，如何驾驭和拓展日益强大的数字智能的能力，以及如何将这两者有机结合，以实现前所未有的工程创新。本书并非在介绍“知识库”（Knowledge Base）或“智能信息系统”（Intelligent Information Systems）的传统构建与应用，而是深入探讨这些概念的背后，驱动其发展的更深层动力和未来走向。 核心论点与探索方向 本书的核心论点在于，当前的技术进步已经不再是孤立学科的线性发展，而是进入了一个多领域交叉、多技术融合的“深度融合”时代。在这个时代，人类的创造力、直觉与批判性思维，与数字智能的计算能力、模式识别与自动化优势，相互补充，相互激发。而工程创新，则成为了这种融合得以实现、并最终服务于社会福祉的关键载体。 本书围绕这一核心论点，在以下几个关键方向展开深入探索： 人智的重塑与赋能： 本书并未着眼于如何“知识库”化人的知识，而是聚焦于理解和增强人类在信息处理、决策制定和创新过程中的核心作用。它探讨了认知科学、心理学、神经科学等学科如何帮助我们更深入地理解人类智能的运作机制，以及如何利用技术手段（如人机交互、增强现实、脑机接口等）来放大和优化人类的认知能力。书中对“智能”的定义，超越了简单的信息存储和检索，而是强调了理解、推理、学习、创造以及情感等更深层次的智能表现。它关注的是如何构建能够与人类思维模式协同工作的系统，而非仅仅是信息的被动载体。 数智的边界拓展与伦理考量： 本书深入研究了人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、大数据分析等数字智能技术在信息处理、模式识别、预测分析、自主决策等方面的最新进展。然而，它并非止步于技术的炫技，而是着重探讨了这些技术如何被应用于解决复杂的工程问题，以及在应用过程中可能面临的挑战，例如算法的透明度、可解释性、偏见问题以及数据隐私等。书中对“智能信息系统”的讨论，更侧重于这些系统如何在处理海量信息的同时，能够展现出超越传统信息处理能力的“智能”特性，例如学习、适应和推理。这里的“智能”是动态的、演进的，而非静态的知识堆砌。 工程创新的范式转移： 本书认为，传统的工程设计和实现方法正在被深度融合的人智与数智所颠覆。它探讨了如何利用数据驱动的仿真、人工智能辅助设计、自动化制造、物联网（IoT）集成以及数字孪生（Digital Twin）等新兴工程方法，来加速产品的研发周期，提高设计的鲁棒性和效率，并实现更具个性化和可持续性的解决方案。这里的“工程”概念被极大地拓宽，涵盖了从微观的材料设计到宏观的城市规划，从物理系统的构建到虚拟空间的塑造。 跨学科融合的驱动力： 本书强调，人智、数智与工程创新的深度融合，离不开跨学科的协作与知识的流动。它探讨了计算机科学、人工智能、数学、统计学、物理学、工程学、认知科学、社会学、伦理学等多个学科如何相互渗透，共同孕育新的理论、方法和应用。书中对“信息”的理解，不再局限于结构化的数据，而是包含了非结构化的文本、图像、声音，甚至用户行为的隐性信息，以及如何从中提取有价值的“知识”。 章节亮点与内容深度 本书的章节并非随意编排，而是围绕着“深度融合”这一主线，层层递进，深入剖析。 开篇宏论： 往往以宏观视角，阐述人智、数智与工程创新融合的时代背景、理论基础以及未来趋势。它可能追溯智能技术发展的历史脉络，但重点在于指出现有技术体系的局限性，以及新范式出现的必然性。 人智的精妙之处： 详细解读人类特有的认知能力，如创造力、情感理解、情境感知、常识推理等，以及如何将其转化为可供工程系统借鉴或协同的“智能”要素。这部分可能涉及心理学实验、认知模型构建，以及人机协作模式的理论框架。 数智的深度挖掘： 深入探讨当前最先进的AI算法，例如深度学习在图像识别、自然语言处理、强化学习等领域的突破性进展，以及如何利用这些技术来处理和分析海量、异构的数据。但重点在于，这些算法如何被应用于解决现实世界的复杂问题，而非仅仅是理论上的探讨。 融合的实践探索： 书中大量的篇幅将致力于展示人智与数智如何在具体的工程领域实现融合。例如，在智能制造中，如何利用AI优化生产流程，同时结合人类专家的经验进行质量控制和故障诊断；在智慧医疗中，如何利用AI辅助医生进行疾病诊断和药物研发，同时保障患者的体验和隐私；在智能交通中，如何设计能够理解人类驾驶员意图并与其协同的自动驾驶系统；在环境监测与保护中，如何利用大数据分析和AI模型来预测环境变化，并结合人类的生态修复知识制定干预措施。 伦理与社会的深远影响： 鉴于智能技术与工程创新的强大力量，本书不会回避对其伦理和社会影响的探讨。它可能涉及算法公平性、就业结构变化、人机关系重塑、数据主权等关键问题，并呼吁在技术发展的同时，关注其对人类社会的长远福祉。 面向未来的工程范式： 最后一组章节通常会展望未来的工程创新方向，例如自适应系统、自主机器人、通用人工智能在工程领域的潜在应用、以及如何构建更加可持续和以人为本的工程解决方案。 本书的独特性与价值 《深度融合：人智、数智与工程创新的前沿探索》之所以与众不同，在于其： 超越狭义的“知识库”和“智能信息系统”： 本书并未局限于如何构建静态的知识库或纯粹的信息处理系统，而是将“智能”的范畴扩展至人类自身的智能，以及人工智能的动态学习和决策能力。其关注点在于“智能”的“生成”与“融合”过程，而非简单的“存储”与“检索”。 强调“融合”的驱动力： 并非孤立地介绍人智或数智，而是深刻揭示它们之间相互依存、相互促进的内在逻辑。工程创新是这种融合的最终体现和价值实现途径。 注重理论与实践的结合： 书中不仅会呈现最前沿的理论模型和算法，更会通过大量的案例研究和应用实例，展示这些理论如何在现实世界的工程问题中得到应用，并产生实际的价值。 深刻的哲学与伦理思考： 本书不会回避智能技术发展带来的哲学和伦理层面的挑战，鼓励读者进行更深层次的思考，从而在推动技术进步的同时，确保其发展方向符合人类的长远利益。 清晰的逻辑结构与丰富的论述： 避免了堆砌零散的研究片段，而是通过精心设计的章节，构建起一个连贯、有力的论述体系，让读者能够清晰地把握智能技术与工程创新融合的脉络和精髓。 《深度融合：人智、数智与工程创新的前沿探索》是一部面向科研人员、工程师、政策制定者以及对未来科技发展充满好奇心的读者所设计的深度读物。它将帮助您深刻理解当前信息与工程领域最前沿的趋势，掌握驱动未来创新的核心理念，并为应对日益复杂的全球性挑战提供前瞻性的视角和解决方案。本书旨在激发思想的火花，推动跨学科的合作，共同塑造一个更加智能、高效和可持续的未来。

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