Техническая литература
Различные книги в жанре Техническая литератураТехника и технология ручной дуговой сварки (наплавки, резки) покрытыми электродами. (СПО). Учебник.
Александр Александрович Черепахин
Изложены физические основы ручной дуговой сварки, наплавки и резки черных и цветных сплавов. Рассмотрены источники питания сварочной дуги, типы сварных соединений и классификация швов. Подробно рассмотрены: подготовительные работы, технология и техника ручной дуговой сварки, наплавки и резки. Приведена классификация сварных дефектов, причины их появления и методы предотвращения. Соответствует ФГОС СПО последнего поколения. Для студентов среднего профессионального образования, обучающихся по специальности «Сварщик (электросварочные и газосварочные работы)».
Reliability Analysis, Safety Assessment and Optimization
This book is a comprehensive overview of the recently developed methods for assessing and optimizing system reliability and safety. It consists of two main parts, for assessment and optimization methods, respectively. The former covers multi-state system modelling and reliability evaluation, Markov processes, Monte Carlo simulation and uncertainty treatments under poor knowledge. The reviewed methods range from piecewise-deterministic Markov process to belief functions. The latter covers mathematical programs, evolutionary algorithms, multi-objective optimization and optimization under uncertainty. The reviewed methods range from non-dominated sorting genetic algorithm to robust optimization. This book also includes the applications of the assessment and optimization method on real world cases, particularly for the reliability and safety of renewable energy systems. From this point of view, the book bridges the gap between theoretical development and engineering practice.
История электричества
Рассмотрена изобилующая событиями, полная драматизма, насыщенная большими и малыми открытиями история развития учения об электрических явлениях и областях их практического применения, простирающаяся из глубины веков и продолжающаяся поныне. Большая часть величайших открытий и изобретений в области электричества произошла за последние полтораста лет. Итоги ее стремительного развития мы наблюдем буквально на глазах. Это радио, телевидение, компьютерные технологии, сотовая связь, интернет, различные электронные гаджеты, без которых люди свободно обходились всего лет тридцать назад. В книге на основе многочисленных и ранее не публиковавшихся в связи с их малой доступностью исторических материалов по возможности объективно описаны научные подвиги сотен и сотен изобретателей и подвижников науки, сделавших достоянием широких масс народов всех стран свои передовые идеи, ускоривших течение времени, приблизивших будущее. Сведения, приводимые в книге, будут интересны профессиональным историкам науки и техники, студентам, школьникам, начинающим исследователям и убеленным сединами корифеям науки и техники, словом, самому широкому кругу читателей.
Основы искусственного интеллекта. Нетехническое введение
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как «топлива» для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие.
Основы искусственного интеллекта в примерах на Python
Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.
Статистические методы интеллектуального анализа данных
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.