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202千字 字数
2020-05-01 发行日期
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主编推荐语

人工智能技术及其在各行业的应用案例

内容简介

本书首先介绍了数据及以数据为基础的人工智能技术，然后基于这些技术，介绍了人工智能对工业、出行、医疗和社会生活等行业的影响，并在每个部分给出了几个详细的使用人工智能提高生活质量，或者提高生产效率的案例，使读者可以从案例中进一步学习应用人工智能技术的思路。

目录

  • 封面
  • 前折页
  • 书名页
  • 内容简介
  • 版权页
  • 编委会（按拼音排序）
  • 丛书推荐序一
  • 丛书推荐序二
  • 序　言
  • 前　言
  • 目录
  • 第1章　数据为王
  • 1.1　大数据的特性
  • 1.1.1　数据容量大
  • 1.1.2　数据种类多
  • 1.1.3　更新频率快
  • 1.1.4　准确性高
  • 1.1.5　价值密度低
  • 1.2　大数据的云计算平台
  • 1.2.1　云计算的服务形式
  • 1.2.2　云计算的服务特点
  • 1.2.3　大数据云计算环境
  • 1.3　去中心化的区块链数据库
  • 1.3.1　区块链的架构模型
  • 1.3.2　区块链的技术特征
  • 1.3.3　区块链的发展过程
  • 1.3.4　区块链产品溯源应用实例
  • 1.4　大数据工具
  • 1.4.1　数据存储管理工具
  • 1.4.2　数据清理工具
  • 1.4.3　数据挖掘工具
  • 1.4.4　数据可视化工具
  • 1.5　数据安全
  • 1.5.1　密码技术
  • 1.5.2　企业数据安全
  • 1.5.3　云计算平台安全
  • 1.5.4　区块链数据安全
  • 1.6　机遇与挑战
  • 参考文献
  • 第2章　疯狂的大脑
  • 2.1　人工智能发展历程
  • 2.2　人工智能分类
  • 2.3　人工智能关键技术
  • 2.3.1　知识表示
  • 2.3.2　推理和问题求解
  • 2.3.3　机器学习
  • 2.4　自然语言处理
  • 2.4.1　机器翻译
  • 2.4.2　语义理解
  • 2.4.3　问答系统
  • 2.5　智能化人机交互
  • 2.5.1　语音交互
  • 2.5.2　情感交互
  • 2.5.3　体感交互
  • 2.5.4　脑机交互
  • 2.6　计算机视觉
  • 2.6.1　计算机视觉概述
  • 2.6.2　计算机视觉理论
  • 2.6.3　成像、图像增强计算学
  • 2.6.4　目标检测、物体识别与图像理解
  • 2.6.5　三维视觉重构计算学
  • 2.6.6　动态视觉跟踪计算学
  • 2.7　生物特征识别
  • 2.8　VR/AR/MR
  • 2.9　当前人工智能的局限
  • 参考文献
  • 第3章　技术重构引爆智能+时代
  • 3.1　物联网
  • 3.1.1　物联网的含义
  • 3.1.2　物联网的架构
  • 3.1.3　物联网感知层技术
  • 3.1.4　物联网传输层技术
  • 3.1.5　物联网应用层技术
  • 3.1.6　物联网发展的驱动力
  • 3.1.7　物联网面临的挑战
  • 3.2　物联网和5G的关系
  • 3.2.1　工业与技术革命：从蒸汽机到5G万物互联
  • 3.2.2　5G简介
  • 3.2.3　5G关键技术简介
  • 3.2.4　物联网与5G的关系
  • 3.2.5　5G的前景
  • 3.3　计算能力——人工智能芯片
  • 3.3.1　GPU
  • 3.3.2　FPGA
  • 3.3.3　ASIC
  • 3.3.4　类脑芯片
  • 3.3.5　芯片比较
  • 3.4　量子计算
  • 3.5　边缘计算
  • 3.5.1　边缘计算的含义
  • 3.5.2　边缘计算与云计算
  • 3.5.3　边缘计算的优势
  • 3.5.4　隐私与安全
  • 3.5.5　边缘计算的应用场景
  • 3.6　数字孪生
  • 3.6.1　数字孪生的概念
  • 3.6.2　数字孪生的发展
  • 3.6.3　数字孪生技术体系
  • 3.6.4　数字孪生与仿真模拟
  • 3.6.5　数字孪生技术应用
  • 3.7　人工智能遇上大数据
  • 参考文献
  • 第4章　智能与数据对制造业的重构——工业大脑
  • 4.1　工业4.0概述
  • 4.1.1　工业4.0简介
  • 4.1.2　工业4.0的核心特征
  • 4.1.3　工业4.0和智能制造
  • 4.1.4　智能制造的基本原理
  • 4.1.5　智能制造的核心痛点
  • 4.1.6　智能制造的主要应用
  • 4.2　工业管理系统
  • 4.2.1　MES简介
  • 4.2.2　MES架构
  • 4.3　工业互联网
  • 4.3.1　工业互联网概况
  • 4.3.2　工业互联网平台架构
  • 4.3.3　工业互联网平台的核心作用
  • 4.4　智慧物流
  • 4.4.1　智慧物流概况
  • 4.4.2　物流类别
  • 4.4.3　智慧仓储物流的系统架构及原理
  • 4.5　案例：安尼梅森云动MES在显示行业（LCD/OLED）的应用
  • 4.5.1　显示行业百花齐放
  • 4.5.2　云动MES解决方案
  • 4.5.3　云动MES的核心创新点
  • 4.5.4　云动MES的技术架构
  • 4.5.5　云动MES的实施效果
  • 4.6　案例：汽车零部件制造业项目
  • 4.6.1　汽车零部件行业状况
  • 4.6.2　盖勒普工业互联网解决方案
  • 4.6.3　汽车零部件龙头企业项目概述
  • 4.7　案例：街景店车C2M工业互联网平台
  • 4.7.1　街景店车C2M工业互联网平台背景介绍
  • 4.7.2　街景店车C2M工业互联网平台的特色
  • 4.7.3　街景店车C2M工业互联网平台的先进性
  • 4.7.4　街景店车C2M工业互联网平台的实施效果
  • 4.7.5　街景店车C2M工业互联网平台的经验
  • 4.8　案例：煤矿大脑
  • 4.8.1　背景介绍
  • 4.8.2　人工智能与安全生产
  • 4.8.3　煤矿大脑简介
  • 4.8.4　煤矿大脑的系统架构
  • 4.8.5　煤矿大脑的典型应用
  • 4.9　案例：基于数字孪生的汽车白车身轻量化设计
  • 4.9.1　背景介绍
  • 4.9.2　技术路线
  • 4.9.3　应用成效
  • 4.10　案例：科思通智慧仓储物流解决方案
  • 4.10.1　科思通智慧仓储物流解决方案概述
  • 4.10.2　科思通智慧仓储物流解决方案详解
  • 4.11　工业大脑的机会和趋势
  • 参考文献
  • 第5章　智能与数据对出行的重构——智慧出行
  • 5.1　智慧出行的含义
  • 5.2　智慧出行的发展
  • 5.3　智能驾驶技术的内涵
  • 5.4　智能驾驶的分类
  • 5.5　智能驾驶的原理
  • 5.5.1　环境感知技术
  • 5.5.2　智能网联技术
  • 5.5.3　决策规划技术
  • 5.5.4　智能驾驶控制技术
  • 5.6　智能驾驶的意义
  • 5.7　Mpilot智能驾驶方案
  • 5.7.1　Mpilot的技术原理
  • 5.7.2　Mpilot Highway
  • 5.7.3　Mpilot Parking
  • 5.7.4　Mpilot的发展战略和预期
  • 5.8　智慧机场AET案例
  • 5.8.1　机场行业状况
  • 5.8.2　需要考虑的问题
  • 5.8.3　解决方案
  • 5.8.4　解决方案的核心创新点
  • 5.8.5　方案实施效果及亮点
  • 5.9　江苏W市智慧停车案例
  • 5.9.1　智慧停车的概念
  • 5.9.2　城市通病——停车难
  • 5.9.3　W市智慧停车实施措施
  • 5.9.4　W市智慧停车解决方案
  • 5.9.5　W市智慧停车技术介绍
  • 5.9.6　W市智慧停车模式创新点
  • 5.10　智能交通案例
  • 5.10.1　行业痛点及需求
  • 5.10.2　系统架构
  • 5.10.3　技术优势
  • 5.10.4　实施案例
  • 5.11　无人驾驶公交
  • 5.12　智慧出行的挑战和展望
  • 参考文献
  • 第6章　智能与数据对健康的重构——智慧医疗
  • 6.1　智慧医疗概述
  • 6.1.1　智慧医疗的定义
  • 6.1.2　智慧医疗的分类和组成
  • 6.1.3　人工智能在智慧医疗中的应用[3]
  • 6.1.4　智慧医疗面临的任务
  • 6.2　“医疗万事通”——轻医疗辅助平台
  • 6.3　“身边的医生”——远程心脏康复评估管理体系
  • 6.4　“在家住院”——移动病房
  • 6.4.1　移动病房的概念
  • 6.4.2　移动病房的特点
  • 6.4.3　移动病房的核心
  • 6.5　从“可穿戴”到“不穿戴”——新型智能医疗仪器
  • 6.5.1　“可穿戴”的产生及局限
  • 6.5.2　“不穿戴”的崛起
  • 6.6　“虚拟医生”——AI无人诊断系统
  • 6.7　“智慧养老”——老龄健康管理
  • 6.7.1　智慧养老的背景
  • 6.7.2　智慧养老的设计理念
  • 6.7.3　智慧养老系统
  • 6.8　人机交互及脑机接口探讨
  • 6.8.1　背景
  • 6.8.2　脑机接口技术原理
  • 6.8.3　医疗健康应用场景
  • 6.8.4　智能机械义肢技术原理及特点
  • 6.9　智慧医疗实践中的陷阱
  • 6.9.1　监管陷阱
  • 6.9.2　专业陷阱
  • 6.9.3　主体陷阱
  • 6.9.4　安全与责任陷阱
  • 6.9.5　隐私和保密陷阱
  • 6.9.6　时间陷阱
  • 6.9.7　智慧医疗的特点
  • 6.10　智慧医疗的机遇与挑战
  • 6.10.1　中国特色的智慧医疗[8]
  • 6.10.2　精准与个性化医疗
  • 6.10.3　5G时代的智慧医疗
  • 参考文献
  • 第7章　智能与数据对生活的重构——智慧生活
  • 7.1　智慧生活概述
  • 7.1.1　智慧生活的定义
  • 7.1.2　智慧生活的本质
  • 7.2　智慧生活的组成
  • 7.3　智慧城市的总体架构及关键性技术
  • 7.3.1　智慧城市与大数据总体架构
  • 7.3.2　智慧城市的系统架构
  • 7.3.3　智慧城市的关键性技术
  • 7.3.4　网络信息基础设施与大数据中心建设
  • 7.3.5　城市大脑在智慧城市中发挥重要作用
  • 7.3.6　智慧城市构建城市发展新模式
  • 7.4　各国/地区智慧城市发展对比
  • 7.5　案例：贵阳花果园智慧社区项目
  • 7.5.1　智慧社区的定位和意义
  • 7.5.2　项目背景
  • 7.5.3　支撑技术
  • 7.5.4　项目亮点
  • 7.5.5　运营效果
  • 7.6　案例：智慧旅游项目
  • 7.6.1　智慧旅游的基本理念
  • 7.6.2　智慧旅游系统的建设目标与总体思路
  • 7.6.3　智慧旅游系统建设模块
  • 7.6.4　智慧旅游系统特色
  • 7.7　案例：智慧园林解决方案
  • 7.7.1　智慧园林的基本理念
  • 7.7.2　滴翠智能解决方案介绍
  • 7.7.3　解决方案的技术原理
  • 7.7.4　解决方案实施效果及亮点
  • 7.8　案例：智慧城市项目
  • 7.8.1　项目背景
  • 7.8.2　项目建设
  • 7.8.3　项目功能及特色
  • 7.8.4　项目效益分析
  • 7.9　案例：智能水务项目
  • 7.9.1　智能水务概述
  • 7.9.2　智能水务的智能设备及核心技术
  • 7.9.3　智能水务解决方案
  • 7.9.4　智能水务的优势
  • 7.10　案例：智慧差旅项目
  • 7.10.1　市场及行业状况
  • 7.10.2　邸客解决方案介绍
  • 7.10.3　关键技术及创新
  • 7.11　案例：基于教育大脑的智慧校园
  • 7.11.1　关于智慧校园
  • 7.11.2　教育大脑架构及解决方案
  • 7.11.3　解决方案的核心创新点
  • 7.11.4　运营效果
  • 7.12　案例：智慧门店项目
  • 7.12.1　项目背景
  • 7.12.2　项目实施
  • 7.12.3　项目实施效果
  • 7.13　案例：深圳智慧关爱项目
  • 7.13.1　项目背景介绍
  • 7.13.2　项目实施
  • 7.13.3　项目社会效益
  • 7.14　智慧生活的未来
  • 参考文献
  • 后　记
  • 反侵权盗版声明
  • 后折页
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。