机器人特工训练营-学生活动手册-(上) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张海兵，徐茜茜 著

图书标签:

• 机器人
• STEM教育
• 青少年科技
• 编程入门
• 动手实践
• 机器人制作
• 教育
• 科普
• 学习手册
• 创新思维

店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302465669

商品编码：29734764432

包装：平装-胶订

开本：32

出版时间：2017-06-01

内容介绍
本书是与《机器人特工训练营——搭建指南（上）A》和《机器人特工训练营——搭建指南（上）B》配套的学生活动 手册，可帮助学生学xi和巩固结构知识以及机械基础知识，激发和*升学生对设计、探究基础结构和机械结构的兴趣。要求 学生结合课程内容分步完成本手册中的题目，认真设计模型，认真完成手册中的实验内容。

关联推荐
◆ &xbsp; &xbsp; du特、创新、跨学科的教学设计，增进孩子们的合作意识。◆ &xbsp; &xbsp; 较强的趣味性、实践性和探索性，激发孩子们的学xi兴趣。◆ &xbsp; &xbsp; 综合运用的多学科知识，让孩子们不断获得新的体验和技能。&xbsp;
目录
目 录 第 1 课 奇特的形状........................................................................................1 第 2 课 望塔...............................................................................................3 第 3 课 桁架桥...............................................................................................5 第 4 课 不同形状的桥....................................................................................7 第 5 课 方便的桌子........................................................................................9 第 6 课 折叠椅.............................................................................................11

目 录

&xbsp;

第 1 课 奇特的形状 ........................................................................................1

&xbsp;

第 2 课 望塔 ...............................................................................................3

&xbsp;

第 3 课 桁架桥 ...............................................................................................5

&xbsp;

第 4 课 不同形状的桥 ....................................................................................7

&xbsp;

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

&xbsp;

第 6 课 折叠椅 .............................................................................................11

&xbsp;

第 7 课 万向推车 .........................................................................................13

&xbsp;

第 8 课 不倒翁 .............................................................................................15

&xbsp;

第 9 课 跷跷板 .............................................................................................17

&xbsp;

第 10 课 天平 ...............................................................................................19

&xbsp;

第 11 课 齿轮组合 .......................................................................................21

&xbsp;

第 12 课 陀螺 ...............................................................................................23

&xbsp;

第 13 课 搅拌器 ...........................................................................................25

&xbsp;

第 14 课 手钻 ...............................................................................................27

&xbsp;

第 15 课 道闸 ...............................................................................................29

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在线试读
第3课 桁 架 桥 ● 力 ● 科学实验 ● 桁架结构 科学 ● 装配组件 ● 工程设计 ● 测试与评估 技术/工程 ● 三角形的稳定性 ● 将二维图建构成三维模型 ● 预测与估算 ● 对称 ● 测试与记录 学xi目标 数学 ● 美观结构设计 ● 描绘第3课
桁 架 桥
● 力
● 科学实验
● 桁架结构
科学
● 装配组件
● 工程设计
● 测试与评估
技术/工程
● 三角形的稳定性
● 将二维图建构成三维模型
● 预测与估算
● 对称
● 测试与记录
学xi目标&xbsp;
数学
● 美观结构设计
● 描绘
● 正确表述
艺术
● 桁架
● 承载
● 对称
● 合作
词汇

建构与反思
1. 请设计1座桁架桥。


2. 请预测，如果分别将表格中的物品放置在桁架桥上，桁架桥能否承受呢？再按表格要求，有顺序地将物品逐个放置在桁架桥上，观察桁架桥是否能承受，并完成实验记录。
物 品 类 别
我的预测
实际情况


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《人工智能：通往智能未来的探索之旅》 前言 我们正站在一个前所未有的时代门槛上，一个由智能驱动的变革正在深刻地重塑着我们的世界，而人工智能（AI）正是这场变革的核心引擎。从科幻小说中的奇思妙想到如今触手可及的应用，人工智能的发展速度和潜力令人惊叹。它不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种探索未知、解决复杂问题、提升人类能力的强大工具。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的人工智能视角，带领大家穿越这个充满魅力的领域。我们不局限于某个特定的技术分支，而是力图勾勒出人工智能的宏观图景，理解其发展的历史脉络、核心概念、关键技术、伦理挑战以及对未来的深远影响。无论您是初学者，还是希望深化理解的研究者、开发者，亦或是对人工智能的社会影响感到好奇的普通读者，本书都将是您探索智能未来的可靠指南。 第一章：智能的黎明——人工智能的起源与演进 在深入探索人工智能的奥秘之前，理解其发展历程至关重要。人工智能并非横空出世，而是人类对“智能”本质的持续追问和不懈追求的产物。 哲学与早期思想的萌芽： 早在古代，人类就对机器能否拥有思想充满了好奇。从亚里士多德对逻辑推理的探索，到中世纪的机械装置，再到17世纪莱布尼茨的“计算机器”设想，这些都为人工智能的孕育埋下了思想的种子。 图灵测试的诞生： 20世纪中期，艾伦·图灵的开创性工作为人工智能的理论奠定了基础。他提出的“图灵测试”至今仍是衡量机器是否具有智能的重要标准，这个问题直击人工智能的核心——机器能否“思考”？ “人工智能”概念的提出与早期发展（1950s-1970s）： 1956年达特茅斯会议标志着“人工智能”这一术语的正式诞生，也拉开了人工智能研究的序幕。早期的研究者们充满乐观，他们相信在不远的将来就能实现通用人工智能。这一时期涌现了符号主义（Symbolism）等主流研究方向，致力于通过逻辑规则和符号操作来模拟人类的推理过程，诞生了如LISP语言等重要成果。 第一个“AI寒冬”（1970s-1980s）： 然而，早期的乐观主义很快遭遇了现实的挑战。计算机能力的限制、计算资源的匮乏以及算法的瓶颈，使得许多雄心勃勃的项目停滞不前。公众的期望与实际成果之间的巨大差距，导致了资金投入的减少和研究兴趣的衰退，迎来了第一次“AI寒冬”。 专家系统的兴起与短暂复苏（1980s）： 尽管面临挑战，人工智能的研究并未停止。1980年代，专家系统（Expert Systems）的出现带来了新的曙光。这些系统模仿人类专家的知识和推理能力，在特定领域（如医学诊断、化学分析）取得了显著成功，并在商业上获得了一定的应用，为人工智能注入了新的活力。 机器学习的崛起与第二个“AI寒冬”（1980s-1990s）： 随着计算能力的提升和数据量的增长，研究者开始将目光投向从数据中学习的机器学习（Machine Learning）方法。反向传播算法的提出，使得神经网络的研究得以复兴。然而，早期机器学习方法在处理复杂问题时仍显不足，加之商业应用推广的困难，人工智能再次陷入了低谷，迎来了第二个“AI寒冬”。 计算能力爆炸式增长与互联网时代（2000s至今）： 进入21世纪，互联网的普及带来了海量数据的爆炸式增长。与此同时，图形处理器（GPU）等计算硬件的飞速发展，提供了前所未有的计算能力。这些条件共同促成了深度学习（Deep Learning）的突破性进展，标志着人工智能进入了一个全新的黄金时代。 第二章：智能的核心——人工智能的关键技术剖析 人工智能并非一个单一的技术，而是由一系列相互关联、协同工作的技术组成的复杂体系。理解这些核心技术，是把握人工智能全貌的基础。 机器学习（Machine Learning）： 这是人工智能最核心的技术分支之一，其根本思想是让计算机能够从数据中学习，而不是通过明确的编程来执行任务。 监督学习（Supervised Learning）： 利用带有标签的数据进行训练，让模型学习输入与输出之间的映射关系。常见的应用包括图像识别、垃圾邮件过滤、预测分析等。 回归（Regression）： 预测连续数值，如房价、股票价格。 分类（Classification）： 将数据分配到预定义的类别中，如判断邮件是否为垃圾邮件、识别图片中的物体。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 利用无标签的数据，发现数据中隐藏的模式、结构或关系。 聚类（Clustering）： 将相似的数据点分组，如用户分群、市场细分。 降维（Dimensionality Reduction）： 减少数据的特征数量，同时保留重要信息，如主成分分析（PCA）。 强化学习（Reinforcement Learning）： 通过与环境的交互，学习如何做出最优决策以最大化累积奖励。常用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。 深度学习（Deep Learning）： 机器学习的一个分支，其核心是深度神经网络（Deep Neural Networks）。通过构建具有多层（“深度”）神经元的网络，模型能够自动从原始数据中学习到层层抽象的特征表示，极大地提升了在图像、语音、文本等领域的性能。 卷积神经网络（CNN）： 尤其擅长处理图像数据，通过卷积层提取局部特征，再通过池化层进行降维，广泛应用于图像识别、目标检测。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 适用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列。RNN能够记住之前的信息，而LSTM通过门控机制解决了RNN的长期依赖问题。 Transformer 模型： 近年来在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功，其自注意力机制（Self-Attention）能够捕捉序列中任意位置的依赖关系，成为大型语言模型（LLM）的基石。 自然语言处理（NLP）： 使计算机能够理解、解释、生成和操作人类语言。 词法分析与句法分析： 理解词语的含义和句子结构。 语义理解： 把握文本的深层含义。 机器翻译： 实现不同语言之间的自动翻译。 文本生成： 创作文章、诗歌、代码等。 情感分析： 判断文本所表达的情感倾向。 计算机视觉（Computer Vision）： 使计算机能够“看”和理解图像与视频。 图像识别与分类： 识别图片中的物体和场景。 目标检测与跟踪： 在图像中定位特定物体并追踪其运动。 图像分割： 将图像划分为不同的区域，识别每个像素所属的物体。 人脸识别： 识别和验证个体身份。 语音识别与合成（Speech Recognition & Synthesis）： 语音识别： 将人类语音转换为文本。 语音合成： 将文本转换为人类语音。 机器人学（Robotics）： 将人工智能技术应用于机器人，使其能够感知环境、进行决策并执行任务。 感知： 利用传感器（如摄像头、激光雷达）获取环境信息。 规划： 制定行动路径和策略。 控制： 精确控制机器人的运动。 知识图谱（Knowledge Graphs）： 以图的形式组织和表示知识，将实体、概念及其之间的关系可视化，有助于AI进行更深层次的推理和理解。 第三章：智汇万象——人工智能的广泛应用领域 人工智能早已不再是实验室里的概念，而是深入渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着各行各业的运作模式。 医疗健康： 疾病诊断： AI辅助医生分析医学影像（X光、CT、MRI），提高诊断的准确性和效率。 药物研发： 加速新药的发现和筛选过程，降低研发成本。 个性化医疗： 基于患者的基因、生活习惯等信息，提供定制化的治疗方案。 手术机器人： 辅助外科医生进行微创手术，提高手术精度。 金融服务： 风险评估与欺诈检测： 实时分析交易数据，识别潜在的欺诈行为和信用风险。 算法交易： 利用AI模型进行高频交易，优化投资策略。 智能投顾： 根据用户的风险偏好和财务目标，提供个性化的投资建议。 客户服务： 智能客服机器人提供24/7的咨询和支持。 交通运输： 自动驾驶： 核心技术包括感知、决策、控制，旨在实现无需人类干预的车辆行驶。 智能交通管理： 优化交通信号灯、预测交通拥堵，提升道路通行效率。 物流优化： 规划最优配送路线，提高物流效率。 教育： 个性化学习平台： 根据学生的学习进度和能力，提供定制化的教学内容和反馈。 智能辅导系统： 实时解答学生疑问，提供学习指导。 自动化评分： 减轻教师的批改负担，提高评分效率。 制造业： 智能工厂： 通过AI优化生产流程、预测设备故障、提高产品质量。 机器人协作： 人机协同工作，提高生产效率和安全性。 质量检测： 利用计算机视觉进行高精度产品缺陷检测。 零售业： 个性化推荐： 根据用户的购买历史和浏览行为，推荐感兴趣的商品。 库存管理： 预测商品需求，优化库存水平。 智能导购： 虚拟试穿、智能助手提供购物建议。 娱乐与媒体： 内容推荐： 为用户推荐符合其兴趣的电影、音乐、新闻等。 游戏AI： 创造更具挑战性和智能化的游戏对手。 内容生成： AI辅助创作音乐、绘画、甚至剧本。 科学研究： 数据分析： 处理和分析海量的科学数据，发现新的规律和洞察。 模型构建： 构建复杂的科学模型，模拟物理、化学、生物等过程。 材料科学： 加速新材料的发现和设计。 第四章：人与智能的对话——人工智能的伦理与社会影响 随着人工智能的飞速发展，其带来的伦理困境和社会影响也日益凸显，成为我们必须审慎思考和应对的重大议题。 偏见与公平性： AI模型在训练过程中可能会继承甚至放大训练数据中存在的偏见，导致对特定群体的不公平对待，例如招聘、信贷审批中的歧视。确保AI的公平性，需要审慎选择数据、开发反偏见算法，并进行持续的监测。 隐私与数据安全： AI系统需要大量数据进行训练和运行，这带来了严重的隐私泄露风险。如何平衡数据利用与个人隐私保护，是AI发展中绕不开的难题。数据加密、差分隐私、联邦学习等技术是重要的应对策略。 就业冲击与技能转型： 自动化和AI的普及将不可避免地取代一部分重复性、流程化的工作岗位，引发对就业结构性调整的担忧。这要求社会加强对劳动力的技能再培训，培养适应未来工作需求的新技能。 责任归属与法律监管： 当AI系统出现错误或造成损害时，责任应如何界定？是开发者、使用者还是AI本身？目前尚缺乏明确的法律框架来应对这些问题，需要不断探索和完善。 安全与可信赖AI： 恶意使用AI可能带来新的安全威胁，例如自动化网络攻击、深度伪造（Deepfake）的滥用。构建可信赖的AI系统，确保其安全、鲁棒，并能够被解释和理解，是当前重要的研究方向。 AI的自主性与控制权： 随着AI能力的增强，人们开始担忧AI的自主性可能超出人类的控制范围。如何确保AI始终服务于人类的利益，并保持在人类的有效监管之下，是一个长期而深刻的哲学和技术挑战。 人类与AI的关系： AI将如何改变人与人之间的互动方式？人与AI之间能否建立互信、互助的关系？AI是否会进一步加剧社会分化？这些问题都需要我们深入思考和探索。 第五章：未来已来——人工智能的展望与挑战 展望未来，人工智能的发展充满了无限可能，但也伴随着巨大的挑战。 通用人工智能（AGI）的追求： 当前的AI在特定任务上表现出色（窄AI），但距离能够像人类一样理解、学习和应用知识于各种不同任务的通用人工智能（AGI）仍有距离。AGI的实现将是人工智能发展的终极目标之一，也可能带来颠覆性的变革。 AI的解释性与透明度（Explainable AI - XAI）： 许多深度学习模型被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。XAI旨在提高AI的可解释性，使人们能够理解AI为何做出某个决策，这对于建立信任、进行调试和确保公平性至关重要。 人机协作的深化： 未来，AI将更多地作为人类的助手和增强者，与人类协同工作，共同解决复杂问题，实现“人机共生”。 AI伦理与治理的全球合作： 应对AI带来的全球性挑战，需要各国政府、研究机构、企业和社会各界加强合作，共同制定AI伦理准则和治理框架。 持续的技术创新： 量子计算、脑机接口等前沿技术与AI的结合，有望为人工智能的发展带来新的突破。 结语 人工智能的旅程充满了惊奇与探索。本书仅仅是开启这段旅程的钥匙，真正的智慧源泉在于读者自身的持续学习和实践。我们鼓励您保持好奇心，深入了解AI的每一个细微之处，积极参与到这场塑造未来的伟大变革中来。理解人工智能，就是理解我们正在创造的未来。愿您在这趟智能探索之旅中，收获满满，思辨深远。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平易近人，没有那种高高在上的说教感。作者仿佛是你的一个经验丰富的前辈，耐心地手把手教你。在介绍编程概念时，它使用了大量的类比，把抽象的算法逻辑转换成了大家都能理解的生活场景。这一点对于激发年轻读者的学习兴趣至关重要。我注意到，书中的示例代码都经过了精心的简化和优化，保证了初学者能够快速运行并看到效果。而且，它还很巧妙地引入了一些团队协作的概念，鼓励读者在完成任务时互相交流心得，这在侧面培养了读者的沟通和协作能力。这种将技术学习与软技能培养相结合的设计，让这本书的价值远超出了单纯的技术指南范畴。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现这本书在内容的前瞻性上也做得不错。它不仅涵盖了当下主流的微控制器和基础编程技能，还对一些前沿的机器人应用领域进行了浅尝辄止的介绍，比如简单的路径规划和视觉识别的雏形。这对于正处于探索阶段的学生来说，无疑打开了一扇通往更广阔世界的大门，让他们知道未来还有哪些方向可以深入钻研。虽然是“上册”，但它已经为后续更高级的学习打下了坚实的基础，让我对后续内容的出版充满了期待。特别是它在安全规范方面的强调，做得非常到位，这一点在涉及到电子设备操作的书籍中尤其重要，体现了作者的严谨态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，那种科幻感十足的机器人插图，一下子就把我的好奇心勾了起来。我原本以为这会是一本比较枯燥的技术手册，没想到翻开目录才发现，它更像是一场冒险的序章。里面的章节划分非常清晰，从基础的硬件认识到简单的编程逻辑，每一步都设置了小型的“任务”来引导读者。我特别欣赏作者的叙事方式，他没有直接堆砌复杂的术语，而是把学习过程融入到一个“特工训练营”的设定里，这让枯燥的学习过程变得生动有趣。比如，在讲解传感器原理时，会用“破解敌方信号”这样的比喻来解释，让我这个对电子工程一窍不通的人也能很快抓住重点。虽然内容是面向学生的，但对于想系统了解机器人基础知识的成年人来说，它也是一个非常好的入门读物。这本书的结构安排得很合理，循序渐进，不会让人在初期就感到挫败。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过几本类似的机器人入门书，但都因为内容过于理论化而很快束之高阁。然而，这本手册的实践导向性非常强，每一个知识点后面都紧跟着一个动手实践的环节。我尤其喜欢它对“故障排除”部分的讲解，不是简单地告诉你“如果出现A情况，就做B操作”，而是深入分析了可能的原因，教会你如何像真正的工程师一样去思考和解决问题。书中的插图和图表制作得非常精良，每一个电路连接图都清晰明了，即便是复杂的接线，通过这些图示也能轻松理解。对于初学者来说，能够亲手搭建出一个能动的、能响应外部环境的装置，那种成就感是无可替代的，这本书完美地提供了这样的体验。我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种解决问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

整体来看，这本书的装帧质量和纸张手感也让人感到舒适，毕竟是需要经常翻阅和做笔记的动手手册，这一点很重要。内容编排的节奏把握得恰到好处，既保证了知识的深度，又不会因为信息量过大而让人望而生畏。它成功地将“玩中学”的理念贯彻到了每一个角落，让学习过程变成了一种充满探索欲和成就感的旅程。我强烈推荐给任何对机器人技术感兴趣的初学者，它提供了一个结构清晰、充满趣味且极其实用的学习路径。它不仅仅是一本教材，更像是一个点燃学习热情的火种，让人迫不及待地想投入到实践中去。