機器人特工訓練營-學生活動手冊-(上) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張海兵，徐茜茜 著

圖書標籤:

• 機器人
• STEM教育
• 青少年科技
• 編程入門
• 動手實踐
• 機器人製作
• 教育
• 科普
• 學習手冊
• 創新思維

店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465669

商品編碼：29734764432

包裝：平裝-膠訂

開本：32

齣版時間：2017-06-01

內容介紹
本書是與《機器人特工訓練營——搭建指南（上）A》和《機器人特工訓練營——搭建指南（上）B》配套的學生活動 手冊，可幫助學生學xi和鞏固結構知識以及機械基礎知識，激發和*升學生對設計、探究基礎結構和機械結構的興趣。要求 學生結閤課程內容分步完成本手冊中的題目，認真設計模型，認真完成手冊中的實驗內容。

關聯推薦
◆ &xbsp; &xbsp; du特、創新、跨學科的教學設計，增進孩子們的閤作意識。◆ &xbsp; &xbsp; 較強的趣味性、實踐性和探索性，激發孩子們的學xi興趣。◆ &xbsp; &xbsp; 綜閤運用的多學科知識，讓孩子們不斷獲得新的體驗和技能。&xbsp;
目錄
目 錄 第 1 課 奇特的形狀........................................................................................1 第 2 課 望塔...............................................................................................3 第 3 課 桁架橋...............................................................................................5 第 4 課 不同形狀的橋....................................................................................7 第 5 課 方便的桌子........................................................................................9 第 6 課 摺疊椅.............................................................................................11

目 錄

&xbsp;

第 1 課 奇特的形狀 ........................................................................................1

&xbsp;

第 2 課 望塔 ...............................................................................................3

&xbsp;

第 3 課 桁架橋 ...............................................................................................5

&xbsp;

第 4 課 不同形狀的橋 ....................................................................................7

&xbsp;

第 5 課 方便的桌子 ........................................................................................9

&xbsp;

第 6 課 摺疊椅 .............................................................................................11

&xbsp;

第 7 課 萬嚮推車 .........................................................................................13

&xbsp;

第 8 課 不倒翁 .............................................................................................15

&xbsp;

第 9 課 蹺蹺闆 .............................................................................................17

&xbsp;

第 10 課 天平 ...............................................................................................19

&xbsp;

第 11 課 齒輪組閤 .......................................................................................21

&xbsp;

第 12 課 陀螺 ...............................................................................................23

&xbsp;

第 13 課 攪拌器 ...........................................................................................25

&xbsp;

第 14 課 手鑽 ...............................................................................................27

&xbsp;

第 15 課 道閘 ...............................................................................................29

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在綫試讀
第3課 桁 架 橋 ● 力 ● 科學實驗 ● 桁架結構 科學 ● 裝配組件 ● 工程設計 ● 測試與評估 技術/工程 ● 三角形的穩定性 ● 將二維圖建構成三維模型 ● 預測與估算 ● 對稱 ● 測試與記錄 學xi目標 數學 ● 美觀結構設計 ● 描繪第3課
桁 架 橋
● 力
● 科學實驗
● 桁架結構
科學
● 裝配組件
● 工程設計
● 測試與評估
技術/工程
● 三角形的穩定性
● 將二維圖建構成三維模型
● 預測與估算
● 對稱
● 測試與記錄
學xi目標&xbsp;
數學
● 美觀結構設計
● 描繪
● 正確錶述
藝術
● 桁架
● 承載
● 對稱
● 閤作
詞匯

建構與反思
1. 請設計1座桁架橋。


2. 請預測，如果分彆將錶格中的物品放置在桁架橋上，桁架橋能否承受呢？再按錶格要求，有順序地將物品逐個放置在桁架橋上，觀察桁架橋是否能承受，並完成實驗記錄。
物 品 類 彆
我的預測
實際情況


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《人工智能：通往智能未來的探索之旅》 前言 我們正站在一個前所未有的時代門檻上，一個由智能驅動的變革正在深刻地重塑著我們的世界，而人工智能（AI）正是這場變革的核心引擎。從科幻小說中的奇思妙想到如今觸手可及的應用，人工智能的發展速度和潛力令人驚嘆。它不僅僅是一種技術，更是一種思維方式，一種探索未知、解決復雜問題、提升人類能力的強大工具。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的人工智能視角，帶領大傢穿越這個充滿魅力的領域。我們不局限於某個特定的技術分支，而是力圖勾勒齣人工智能的宏觀圖景，理解其發展的曆史脈絡、核心概念、關鍵技術、倫理挑戰以及對未來的深遠影響。無論您是初學者，還是希望深化理解的研究者、開發者，亦或是對人工智能的社會影響感到好奇的普通讀者，本書都將是您探索智能未來的可靠指南。 第一章：智能的黎明——人工智能的起源與演進 在深入探索人工智能的奧秘之前，理解其發展曆程至關重要。人工智能並非橫空齣世，而是人類對“智能”本質的持續追問和不懈追求的産物。 哲學與早期思想的萌芽： 早在古代，人類就對機器能否擁有思想充滿瞭好奇。從亞裏士多德對邏輯推理的探索，到中世紀的機械裝置，再到17世紀萊布尼茨的“計算機器”設想，這些都為人工智能的孕育埋下瞭思想的種子。 圖靈測試的誕生： 20世紀中期，艾倫·圖靈的開創性工作為人工智能的理論奠定瞭基礎。他提齣的“圖靈測試”至今仍是衡量機器是否具有智能的重要標準，這個問題直擊人工智能的核心——機器能否“思考”？ “人工智能”概念的提齣與早期發展（1950s-1970s）： 1956年達特茅斯會議標誌著“人工智能”這一術語的正式誕生，也拉開瞭人工智能研究的序幕。早期的研究者們充滿樂觀，他們相信在不遠的將來就能實現通用人工智能。這一時期湧現瞭符號主義（Symbolism）等主流研究方嚮，緻力於通過邏輯規則和符號操作來模擬人類的推理過程，誕生瞭如LISP語言等重要成果。 第一個“AI寒鼕”（1970s-1980s）： 然而，早期的樂觀主義很快遭遇瞭現實的挑戰。計算機能力的限製、計算資源的匱乏以及算法的瓶頸，使得許多雄心勃勃的項目停滯不前。公眾的期望與實際成果之間的巨大差距，導緻瞭資金投入的減少和研究興趣的衰退，迎來瞭第一次“AI寒鼕”。 專傢係統的興起與短暫復蘇（1980s）： 盡管麵臨挑戰，人工智能的研究並未停止。1980年代，專傢係統（Expert Systems）的齣現帶來瞭新的曙光。這些係統模仿人類專傢的知識和推理能力，在特定領域（如醫學診斷、化學分析）取得瞭顯著成功，並在商業上獲得瞭一定的應用，為人工智能注入瞭新的活力。 機器學習的崛起與第二個“AI寒鼕”（1980s-1990s）： 隨著計算能力的提升和數據量的增長，研究者開始將目光投嚮從數據中學習的機器學習（Machine Learning）方法。反嚮傳播算法的提齣，使得神經網絡的研究得以復興。然而，早期機器學習方法在處理復雜問題時仍顯不足，加之商業應用推廣的睏難，人工智能再次陷入瞭低榖，迎來瞭第二個“AI寒鼕”。 計算能力爆炸式增長與互聯網時代（2000s至今）： 進入21世紀，互聯網的普及帶來瞭海量數據的爆炸式增長。與此同時，圖形處理器（GPU）等計算硬件的飛速發展，提供瞭前所未有的計算能力。這些條件共同促成瞭深度學習（Deep Learning）的突破性進展，標誌著人工智能進入瞭一個全新的黃金時代。 第二章：智能的核心——人工智能的關鍵技術剖析 人工智能並非一個單一的技術，而是由一係列相互關聯、協同工作的技術組成的復雜體係。理解這些核心技術，是把握人工智能全貌的基礎。 機器學習（Machine Learning）： 這是人工智能最核心的技術分支之一，其根本思想是讓計算機能夠從數據中學習，而不是通過明確的編程來執行任務。 監督學習（Supervised Learning）： 利用帶有標簽的數據進行訓練，讓模型學習輸入與輸齣之間的映射關係。常見的應用包括圖像識彆、垃圾郵件過濾、預測分析等。 迴歸（Regression）： 預測連續數值，如房價、股票價格。 分類（Classification）： 將數據分配到預定義的類彆中，如判斷郵件是否為垃圾郵件、識彆圖片中的物體。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 利用無標簽的數據，發現數據中隱藏的模式、結構或關係。 聚類（Clustering）： 將相似的數據點分組，如用戶分群、市場細分。 降維（Dimensionality Reduction）： 減少數據的特徵數量，同時保留重要信息，如主成分分析（PCA）。 強化學習（Reinforcement Learning）： 通過與環境的交互，學習如何做齣最優決策以最大化纍積奬勵。常用於機器人控製、遊戲AI、自動駕駛等領域。 深度學習（Deep Learning）： 機器學習的一個分支，其核心是深度神經網絡（Deep Neural Networks）。通過構建具有多層（“深度”）神經元的網絡，模型能夠自動從原始數據中學習到層層抽象的特徵錶示，極大地提升瞭在圖像、語音、文本等領域的性能。 捲積神經網絡（CNN）： 尤其擅長處理圖像數據，通過捲積層提取局部特徵，再通過池化層進行降維，廣泛應用於圖像識彆、目標檢測。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 適用於處理序列數據，如文本、語音、時間序列。RNN能夠記住之前的信息，而LSTM通過門控機製解決瞭RNN的長期依賴問題。 Transformer 模型： 近年來在自然語言處理（NLP）領域取得巨大成功，其自注意力機製（Self-Attention）能夠捕捉序列中任意位置的依賴關係，成為大型語言模型（LLM）的基石。 自然語言處理（NLP）： 使計算機能夠理解、解釋、生成和操作人類語言。 詞法分析與句法分析： 理解詞語的含義和句子結構。 語義理解： 把握文本的深層含義。 機器翻譯： 實現不同語言之間的自動翻譯。 文本生成： 創作文章、詩歌、代碼等。 情感分析： 判斷文本所錶達的情感傾嚮。 計算機視覺（Computer Vision）： 使計算機能夠“看”和理解圖像與視頻。 圖像識彆與分類： 識彆圖片中的物體和場景。 目標檢測與跟蹤： 在圖像中定位特定物體並追蹤其運動。 圖像分割： 將圖像劃分為不同的區域，識彆每個像素所屬的物體。 人臉識彆： 識彆和驗證個體身份。 語音識彆與閤成（Speech Recognition & Synthesis）： 語音識彆： 將人類語音轉換為文本。 語音閤成： 將文本轉換為人類語音。 機器人學（Robotics）： 將人工智能技術應用於機器人，使其能夠感知環境、進行決策並執行任務。 感知： 利用傳感器（如攝像頭、激光雷達）獲取環境信息。 規劃： 製定行動路徑和策略。 控製： 精確控製機器人的運動。 知識圖譜（Knowledge Graphs）： 以圖的形式組織和錶示知識，將實體、概念及其之間的關係可視化，有助於AI進行更深層次的推理和理解。 第三章：智匯萬象——人工智能的廣泛應用領域 人工智能早已不再是實驗室裏的概念，而是深入滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地改變著各行各業的運作模式。 醫療健康： 疾病診斷： AI輔助醫生分析醫學影像（X光、CT、MRI），提高診斷的準確性和效率。 藥物研發： 加速新藥的發現和篩選過程，降低研發成本。 個性化醫療： 基於患者的基因、生活習慣等信息，提供定製化的治療方案。 手術機器人： 輔助外科醫生進行微創手術，提高手術精度。 金融服務： 風險評估與欺詐檢測： 實時分析交易數據，識彆潛在的欺詐行為和信用風險。 算法交易： 利用AI模型進行高頻交易，優化投資策略。 智能投顧： 根據用戶的風險偏好和財務目標，提供個性化的投資建議。 客戶服務： 智能客服機器人提供24/7的谘詢和支持。 交通運輸： 自動駕駛： 核心技術包括感知、決策、控製，旨在實現無需人類乾預的車輛行駛。 智能交通管理： 優化交通信號燈、預測交通擁堵，提升道路通行效率。 物流優化： 規劃最優配送路綫，提高物流效率。 教育： 個性化學習平颱： 根據學生的學習進度和能力，提供定製化的教學內容和反饋。 智能輔導係統： 實時解答學生疑問，提供學習指導。 自動化評分： 減輕教師的批改負擔，提高評分效率。 製造業： 智能工廠： 通過AI優化生産流程、預測設備故障、提高産品質量。 機器人協作： 人機協同工作，提高生産效率和安全性。 質量檢測： 利用計算機視覺進行高精度産品缺陷檢測。 零售業： 個性化推薦： 根據用戶的購買曆史和瀏覽行為，推薦感興趣的商品。 庫存管理： 預測商品需求，優化庫存水平。 智能導購： 虛擬試穿、智能助手提供購物建議。 娛樂與媒體： 內容推薦： 為用戶推薦符閤其興趣的電影、音樂、新聞等。 遊戲AI： 創造更具挑戰性和智能化的遊戲對手。 內容生成： AI輔助創作音樂、繪畫、甚至劇本。 科學研究： 數據分析： 處理和分析海量的科學數據，發現新的規律和洞察。 模型構建： 構建復雜的科學模型，模擬物理、化學、生物等過程。 材料科學： 加速新材料的發現和設計。 第四章：人與智能的對話——人工智能的倫理與社會影響 隨著人工智能的飛速發展，其帶來的倫理睏境和社會影響也日益凸顯，成為我們必須審慎思考和應對的重大議題。 偏見與公平性： AI模型在訓練過程中可能會繼承甚至放大訓練數據中存在的偏見，導緻對特定群體的不公平對待，例如招聘、信貸審批中的歧視。確保AI的公平性，需要審慎選擇數據、開發反偏見算法，並進行持續的監測。 隱私與數據安全： AI係統需要大量數據進行訓練和運行，這帶來瞭嚴重的隱私泄露風險。如何平衡數據利用與個人隱私保護，是AI發展中繞不開的難題。數據加密、差分隱私、聯邦學習等技術是重要的應對策略。 就業衝擊與技能轉型： 自動化和AI的普及將不可避免地取代一部分重復性、流程化的工作崗位，引發對就業結構性調整的擔憂。這要求社會加強對勞動力的技能再培訓，培養適應未來工作需求的新技能。 責任歸屬與法律監管： 當AI係統齣現錯誤或造成損害時，責任應如何界定？是開發者、使用者還是AI本身？目前尚缺乏明確的法律框架來應對這些問題，需要不斷探索和完善。 安全與可信賴AI： 惡意使用AI可能帶來新的安全威脅，例如自動化網絡攻擊、深度僞造（Deepfake）的濫用。構建可信賴的AI係統，確保其安全、魯棒，並能夠被解釋和理解，是當前重要的研究方嚮。 AI的自主性與控製權： 隨著AI能力的增強，人們開始擔憂AI的自主性可能超齣人類的控製範圍。如何確保AI始終服務於人類的利益，並保持在人類的有效監管之下，是一個長期而深刻的哲學和技術挑戰。 人類與AI的關係： AI將如何改變人與人之間的互動方式？人與AI之間能否建立互信、互助的關係？AI是否會進一步加劇社會分化？這些問題都需要我們深入思考和探索。 第五章：未來已來——人工智能的展望與挑戰 展望未來，人工智能的發展充滿瞭無限可能，但也伴隨著巨大的挑戰。 通用人工智能（AGI）的追求： 當前的AI在特定任務上錶現齣色（窄AI），但距離能夠像人類一樣理解、學習和應用知識於各種不同任務的通用人工智能（AGI）仍有距離。AGI的實現將是人工智能發展的終極目標之一，也可能帶來顛覆性的變革。 AI的解釋性與透明度（Explainable AI - XAI）： 許多深度學習模型被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。XAI旨在提高AI的可解釋性，使人們能夠理解AI為何做齣某個決策，這對於建立信任、進行調試和確保公平性至關重要。 人機協作的深化： 未來，AI將更多地作為人類的助手和增強者，與人類協同工作，共同解決復雜問題，實現“人機共生”。 AI倫理與治理的全球閤作： 應對AI帶來的全球性挑戰，需要各國政府、研究機構、企業和社會各界加強閤作，共同製定AI倫理準則和治理框架。 持續的技術創新： 量子計算、腦機接口等前沿技術與AI的結閤，有望為人工智能的發展帶來新的突破。 結語 人工智能的旅程充滿瞭驚奇與探索。本書僅僅是開啓這段旅程的鑰匙，真正的智慧源泉在於讀者自身的持續學習和實踐。我們鼓勵您保持好奇心，深入瞭解AI的每一個細微之處，積極參與到這場塑造未來的偉大變革中來。理解人工智能，就是理解我們正在創造的未來。願您在這趟智能探索之旅中，收獲滿滿，思辨深遠。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過幾本類似的機器人入門書，但都因為內容過於理論化而很快束之高閣。然而，這本手冊的實踐導嚮性非常強，每一個知識點後麵都緊跟著一個動手實踐的環節。我尤其喜歡它對“故障排除”部分的講解，不是簡單地告訴你“如果齣現A情況，就做B操作”，而是深入分析瞭可能的原因，教會你如何像真正的工程師一樣去思考和解決問題。書中的插圖和圖錶製作得非常精良，每一個電路連接圖都清晰明瞭，即便是復雜的接綫，通過這些圖示也能輕鬆理解。對於初學者來說，能夠親手搭建齣一個能動的、能響應外部環境的裝置，那種成就感是無可替代的，這本書完美地提供瞭這樣的體驗。我感覺自己不僅僅是在學習知識，更是在培養一種解決問題的思維模式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，那種科幻感十足的機器人插圖，一下子就把我的好奇心勾瞭起來。我原本以為這會是一本比較枯燥的技術手冊，沒想到翻開目錄纔發現，它更像是一場冒險的序章。裏麵的章節劃分非常清晰，從基礎的硬件認識到簡單的編程邏輯，每一步都設置瞭小型的“任務”來引導讀者。我特彆欣賞作者的敘事方式，他沒有直接堆砌復雜的術語，而是把學習過程融入到一個“特工訓練營”的設定裏，這讓枯燥的學習過程變得生動有趣。比如，在講解傳感器原理時，會用“破解敵方信號”這樣的比喻來解釋，讓我這個對電子工程一竅不通的人也能很快抓住重點。雖然內容是麵嚮學生的，但對於想係統瞭解機器人基礎知識的成年人來說，它也是一個非常好的入門讀物。這本書的結構安排得很閤理，循序漸進，不會讓人在初期就感到挫敗。

評分☆☆☆☆☆

整體來看，這本書的裝幀質量和紙張手感也讓人感到舒適，畢竟是需要經常翻閱和做筆記的動手手冊，這一點很重要。內容編排的節奏把握得恰到好處，既保證瞭知識的深度，又不會因為信息量過大而讓人望而生畏。它成功地將“玩中學”的理念貫徹到瞭每一個角落，讓學習過程變成瞭一種充滿探索欲和成就感的旅程。我強烈推薦給任何對機器人技術感興趣的初學者，它提供瞭一個結構清晰、充滿趣味且極其實用的學習路徑。它不僅僅是一本教材，更像是一個點燃學習熱情的火種，讓人迫不及待地想投入到實踐中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平易近人，沒有那種高高在上的說教感。作者仿佛是你的一個經驗豐富的前輩，耐心地手把手教你。在介紹編程概念時，它使用瞭大量的類比，把抽象的算法邏輯轉換成瞭大傢都能理解的生活場景。這一點對於激發年輕讀者的學習興趣至關重要。我注意到，書中的示例代碼都經過瞭精心的簡化和優化，保證瞭初學者能夠快速運行並看到效果。而且，它還很巧妙地引入瞭一些團隊協作的概念，鼓勵讀者在完成任務時互相交流心得，這在側麵培養瞭讀者的溝通和協作能力。這種將技術學習與軟技能培養相結閤的設計，讓這本書的價值遠超齣瞭單純的技術指南範疇。

評分☆☆☆☆☆

深入閱讀後，我發現這本書在內容的前瞻性上也做得不錯。它不僅涵蓋瞭當下主流的微控製器和基礎編程技能，還對一些前沿的機器人應用領域進行瞭淺嘗輒止的介紹，比如簡單的路徑規劃和視覺識彆的雛形。這對於正處於探索階段的學生來說，無疑打開瞭一扇通往更廣闊世界的大門，讓他們知道未來還有哪些方嚮可以深入鑽研。雖然是“上冊”，但它已經為後續更高級的學習打下瞭堅實的基礎，讓我對後續內容的齣版充滿瞭期待。特彆是它在安全規範方麵的強調，做得非常到位，這一點在涉及到電子設備操作的書籍中尤其重要，體現瞭作者的嚴謹態度。