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。
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◆ &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
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第 8 课 不倒翁 .............................................................................................15
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第 9 课 跷跷板 .............................................................................................17
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第 10 课 天平 ...............................................................................................19
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第 11 课 齿轮组合 .......................................................................................21
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第 12 课 陀螺 ...............................................................................................23
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第 13 课 搅拌器 ...........................................................................................25
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第 14 课 手钻 ...............................................................................................27
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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
1X
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（ ）
（ ）
（ ）
2X
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（ ）
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3X
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4X
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《未来先锋：人工智能探索与实践指南》 前言 我们正处在一个前所未有的时代，人工智能（AI）不再是科幻小说中的遥远设想，而是深刻影响我们生活方方面面的现实力量。从智能助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到个性化推荐，AI的触角已延伸至社会的每一个角落。然而，理解AI的运作原理，掌握其核心技术，并能在实际应用中发挥其潜力，却需要系统性的学习和深入的实践。 《未来先锋：人工智能探索与实践指南》正是为怀揣对AI好奇心，渴望在这一颠覆性领域占据一席之地的学习者们量身打造。本书旨在打破AI的神秘感，以一种既严谨又易于理解的方式，引领读者逐步深入AI的奇妙世界。我们不追求炫目的技术堆砌，而是专注于构建扎实的理论基础，培养解决实际问题的能力，激发无限的创新潜能。 本书并非对某一特定AI应用或狭窄领域的速成手册，而是一套旨在构建学习者全面AI素养的阶梯式学习框架。我们相信，真正的AI能力并非一蹴而就，而是源于对基本概念的深刻理解，对算法原理的透彻把握，以及对编程实践的反复磨练。因此，本书的内容设计注重循序渐进，从最基础的AI概念入手，逐步过渡到复杂的机器学习模型，再到实际应用中的挑战与机遇。 我们鼓励每一个读者，无论你是否具备深厚的编程背景，都能在这本书中找到属于自己的学习路径。本书的语言风格力求简洁明了，避免过多的专业术语，即使是初学者也能轻松入门。我们通过大量的图示、实例和逐步解析，帮助读者形象地理解抽象的AI概念。同时，我们也为有一定基础的学习者提供了深入探讨的方向和挑战，确保本书的深度和广度能够满足不同层次的需求。 《未来先锋》的诞生，源于我们对人工智能教育的深刻思考和不懈追求。我们希望通过这本书，点燃更多人对AI的热情，让他们能够自信地站在科技发展的最前沿，用AI的力量创造更美好的未来。这本书不仅是一本知识的宝库，更是一扇通往无限可能的大门，等待着你的开启。 第一篇：人工智能的基石——概念与历史 在本篇中，我们将为读者构建对人工智能最宏观、最基础的认知。我们将从“人工智能是什么”这一根本性问题出发，探讨其定义、发展历程、核心分支以及在当今社会中的地位和影响。 第一章：你好，人工智能！ 1.1 什么是人工智能？ 我们将从哲学和计算机科学的角度，多维度地定义人工智能，探讨其本质是模拟、延伸还是超越人类智能。我们将区分狭义人工智能（ANI）和广义人工智能（AGI），以及当前AI发展所处的阶段。 1.2 AI 的发展脉络：从图灵测试到深度学习 回顾人工智能波澜壮阔的发展史，重点梳理关键的里程碑事件、重要的思想流派（如符号主义、连接主义）以及它们的兴衰更替。我们将深入了解，是什么驱动了AI的几次“寒冬”和“春天”。 1.3 AI 的主要分支 介绍当前AI领域中最活跃、最具影响力的几个分支，包括： 机器学习（Machine Learning）： AI的核心驱动力，让机器通过数据学习。 深度学习（Deep Learning）： 机器学习的强大子集，模仿人脑神经网络。 自然语言处理（NLP）： 让机器理解和生成人类语言。 计算机视觉（Computer Vision）： 使机器能够“看见”并理解图像和视频。 机器人学（Robotics）： 融合AI的物理实体，执行任务。 专家系统（Expert Systems）： 模拟人类专家的决策能力。 1.4 AI 的应用领域与社会影响 探讨AI在医疗、金融、交通、教育、娱乐等各个行业的广泛应用，并深入分析AI对就业、伦理、隐私、安全等方面带来的深远影响。我们将思考如何应对AI带来的挑战，并最大化其积极作用。 第二章：构建智能的基石——数据与算法 2.1 数据：AI 的“燃料” 强调数据在AI中的核心地位。我们将讨论不同类型的数据（结构化、非结构化），数据的质量、数量、多样性对AI模型性能的影响。 2.2 数据预处理：让数据“说话” 介绍数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、特征工程（特征选择、特征提取）、数据归一化/标准化等关键的数据预处理技术，确保输入给AI模型的数据具有可用性和有效性。 2.3 算法：AI 的“大脑” 引入算法的概念，解释算法是解决问题或执行任务的明确指令集。我们将概述一些基础但重要的AI算法类型，为后续章节的深入学习打下基础。 2.4 评估指标：衡量智能的标尺 介绍如何量化AI模型的性能，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等，理解它们各自的含义和适用场景。 第二篇：机器学习的奥秘——理论与实践 本篇将是本书的核心部分，我们深入探讨机器学习这一AI的基石。我们将从监督学习、无监督学习、强化学习三大主要范式出发，详细解析各类经典算法的原理、优缺点以及适用场景，并通过丰富的实践案例，引导读者动手实践，构建自己的机器学习模型。 第三章：学习的起点——监督学习 3.1 监督学习的核心思想 解释监督学习的工作方式：通过带有标签的训练数据来学习输入与输出之间的映射关系。 3.2 回归算法：预测数值 线性回归（Linear Regression）： 从最简单的模型开始，理解如何用直线拟合数据，以及其局限性。 多项式回归（Polynomial Regression）： 扩展线性回归，处理非线性关系。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）： 学习如何防止过拟合，提高模型的泛化能力。 3.3 分类算法：划分边界 逻辑回归（Logistic Regression）： 虽名“回归”，实为强大的二分类算法。 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基于“物以类聚”的思想进行分类。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 寻找最优的分类超平面，处理高维数据。 决策树（Decision Trees）： 直观易懂的树状分类模型。 随机森林（Random Forests）： 集成学习的代表，通过多棵决策树提升分类性能。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于概率的分类器，在文本分类等领域表现出色。 第四章：发现的智慧——无监督学习 4.1 无监督学习的挑战与魅力 阐述无监督学习的任务：在没有标签的数据中发现隐藏的模式和结构。 4.2 聚类算法：寻找相似的群体 K-Means聚类： 最常用、最直观的聚类算法。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 构建数据点的层级结构。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基于密度的聚类，能发现任意形状的簇。 4.3 降维算法：压缩数据，提取精华 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 寻找数据的主方向，最大化方差。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 适用于高维数据可视化，保留局部结构。 4.4 关联规则挖掘：发现潜在联系 Apriori算法： 经典的市场篮子分析算法，发现项集之间的频繁关联。 第五章：行动的艺术——强化学习 5.1 强化学习的基本概念 介绍智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）等核心要素。 5.2 Q-Learning：学习最优策略 深入理解价值函数和策略的概念，以及Q-Learning如何通过与环境交互来学习最优动作价值。 5.3 Deep Q-Networks (DQN)：深度强化学习的开端 介绍如何将深度学习与Q-Learning结合，处理高维状态空间。 5.4 强化学习的应用场景 探讨强化学习在游戏（如AlphaGo）、机器人控制、资源调度等领域的突破性进展。 第三篇：神经网络与深度学习——模拟大脑的强大力量 本篇将重点介绍神经网络，特别是深度学习，这是当前AI领域最炙手可热的技术之一。我们将从神经网络的基本结构开始，逐步深入到各种复杂的网络模型，并介绍其在图像识别、自然语言处理等领域的强大应用。 第六章：神经网络的起源与结构 6.1 人工神经元：模仿生物神经元 介绍感知机（Perceptron）模型，理解神经网络的基本组成单元。 6.2 多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP） 讲解隐藏层的概念，以及激活函数的引入（如Sigmoid, ReLU）如何赋予神经网络非线性表达能力。 6.3 训练神经网络：反向传播算法 详细解析反向传播算法的工作原理，理解梯度下降如何驱动网络参数的优化。 第七章：深度学习模型与应用 7.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） 专为图像处理设计的强大模型。我们将详细讲解卷积层、池化层、全连接层的作用，以及CNN在图像识别、目标检测、图像分割等任务中的应用。 7.2 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN） 适用于处理序列数据的模型。我们将介绍RNN的循环结构，以及它在文本生成、机器翻译、语音识别等任务中的应用。 7.3 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）与门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 解决传统RNN的长期依赖问题，进一步提升序列建模能力。 7.4 Transformer 模型： Attention 机制的革命 介绍Attention机制如何让模型更关注输入序列中的重要部分，以及Transformer在自然语言处理领域带来的革命性突破。 第四篇：AI 实践与前沿展望 在本篇中，我们将回归实践，引导读者进行实际的AI项目开发，并对AI的未来发展进行展望。 第八章：AI 开发工具与实践 8.1 常用编程语言与库 介绍Python及其在AI领域的核心库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。 8.2 构建第一个AI模型 提供从数据加载、模型构建、训练到评估的完整实践流程，让读者亲手体验AI项目的全貌。 8.3 模型部署与优化 简要介绍如何将训练好的模型应用于实际场景，并讨论模型性能优化、计算效率提升等问题。 第九章：AI 的未来之路 9.1 迁移学习与预训练模型 介绍如何利用已有的强大预训练模型，加速新任务的学习。 9.2 可解释性AI（Explainable AI, XAI） 探讨AI模型“黑箱”问题，以及提高AI透明度的重要性。 9.3 AI伦理与社会责任 再次强调AI发展中的伦理考量，如偏见、公平性、隐私保护等，引导读者思考负责任的AI开发。 9.4 AI 的前沿趋势 展望AI未来的发展方向，如生成式AI、联邦学习、边缘AI等。 结语 《未来先锋：人工智能探索与实践指南》是一次关于智能的探索之旅，也是一次关于创造的实践历程。本书的编写，旨在为每一位渴望理解和掌握AI技术的学习者提供一个坚实可靠的起点。我们希望通过深入浅出的讲解，丰富的案例，以及循序渐进的结构，帮助读者建立起对AI的全面认知，掌握核心的算法原理，并具备将理论应用于实践的能力。 我们鼓励读者在学习过程中，积极动手尝试，进行编码实践，解决实际问题。AI的学习之路充满挑战，但也乐趣无穷。每一次代码的敲击，每一次模型的训练，都将带领你更深入地理解智能的奥秘。 人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，它将深刻重塑我们的世界。掌握AI，就是掌握未来。愿《未来先锋》成为你在这场智能革命中，最得力的伙伴和向导。
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