编辑:[db:作者] 时间:2024-08-24 23:55:17
设计阶段,AI 凭借其卓越的数据剖析能力和模式识别技能,能够深度挖掘海量数据背后隐蔽的趋势与规律,助力工程师优化构造设计,提升产品性能,同时确保工程项目的经济性和环境适应性。
转向制造环节,AI 引领的智能化转型,通过自动化机器人与智能掌握系统,显著提升了生产效率与精度,减少了物料摧残浪费蹂躏,加速了产品上市周期,同时也为个性化定制与柔性生产开辟了广阔空间。
在工程项目运维期间,AI 的运用犹如全天候的守护者,通过对设备状态的实时监控与故障预测,有效履行预防性掩护,确保了系统的长期稳定运行,大幅降落了因突发故障造成的经济丢失与安全风险。
AI 与工程学的紧密结合,不仅促进了技能效率的飞跃,还为办理繁芜工程问题供应了创新思路与工具。随着 AI 技能的持续演进,这一领域的未来发展前景充满了无限可能,预示着更多打破性成果与运用的呈现。
施普林格∙自然每年出版 900 多本工程学领域的电子图书,不仅涵盖了机器、电气和土木工程等经范例畴的广泛运用,且更为深入地包含了这些领域之间的跨学科领悟和延伸运用,如在通信、纳米技能、智能工程、生物与医学等领域的运用,乃至扩展到社会科学领域的前沿研究成果和创新。
AI 已成为工程运用中的一项主要技能,与打算(数值)方法相媲美。因此,许多新近出版的工程学书本中,只管书名中未必提及 AI,但其身影却无处不在。
• 打算机网络
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• 制造、机器、工具和过程
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• 信息物理系统
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• 安全和保障
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高被引及高利用量电子图书推举
《车辆-轨道耦合动力学》
本书系统地先容了车辆-轨道耦合动力学的理论模型、打算方法、现场试验,以及在城市轨道交通和铁路中的实际运用,是学习车辆-轨道耦合动力学的必备书目。
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《物联网运用中的多媒体大数据打算》
本书研究了物联网运用的多媒体大数据打算的独特性子和繁芜性,包括展示过程模型的案例研究。本书还谈论了MMBD打算的分层架构,并比较了大数据和MMBD的生命周期。
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《流体动力学的打算方法》
本书概述理解决流体力学问题的打算机技能,并对最常用的一些方法进行了重点先容,包含大量给代码开拓职员和用户的实用建议。本书是打算流体力学领域的经典教科书,无论是初学者还是专业人士都能从中获益。
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《人工智能与机器学习》
本书全面先容了人工智能和机器学习的理论和运用,并将这两个领域联系起来,以统一的视角进行阐述。本书较少涉及数学,因此更加直不雅观易懂,适用于高年级本科生和研究生,以及干系领域的专业人士。
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《可持续根本举动步伐发展的土力学》
本书精选了2019年第四届可持续根本举动步伐发展岩土工程国际会议部分论文,紧张议题包括滑坡、侵蚀以及海岸根本工程等。
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《电力电子学根本》
本书重点谈论了电力电子系统设计的基本事理、模型和技能哀求,同时在上一版的根本上做出了大量补充和改进,是电力电子领域的学生和专业人士的主要参考书。
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《工业设计的进展》
本书是2020年人因及人类工程学(AHFE)虚拟会议论文集,谈论了工业设计领域当下的研究趋势和实践运用,涉及做事设计、人机交互和用户体验设计等方面。本书不仅为干系领域的研究生和专业人士供应前沿信息,而且有助于不同学科专家间的互换互助。
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