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3D智能數(shù)字化與3D打印的一本新書(shū) 已有11人參與
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推薦最近出的一本3D智能數(shù)字化與3D打印的新書(shū)：《3D打�。喝S智能數(shù)字化創(chuàng)造》（3D Printing: Three-Dimensional Creation via Intelligent Digitization），詳細(xì)介紹見(jiàn)： http://www.sigvc.org/why/book/3dp/index.htm 。 以3D打印為代表的第三次工業(yè)革命，以數(shù)字化、人工智能化制造與新型材料的應(yīng)用為標(biāo)志，其典型特征為“智能數(shù)字化”。不同于以往產(chǎn)品千篇一律的“大規(guī)模生產(chǎn)”模式，3D打印使得每一個(gè)產(chǎn)品都能有所不同的“個(gè)性化定制”成為可能；而“3D智能數(shù)字化”則是3D打印實(shí)現(xiàn)“低成本大規(guī)模定制”的關(guān)鍵，以區(qū)別于傳統(tǒng)“昂貴費(fèi)時(shí)的手工化定制”。 這本書(shū)詳細(xì)論述了3D打印和人工智能的現(xiàn)狀和未來(lái)，包括各種“3D智能數(shù)字化”理論和方法的最新進(jìn)展，如三維掃描、立體視覺(jué)重建、形狀檢索、形狀分析、形狀的自平衡處理、形狀優(yōu)化生成輕質(zhì)結(jié)構(gòu)以節(jié)省耗材等等。涉及3D計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，包括MVS、SVM、AAM、Adaboost、粒子濾波、Mean Shift、Visual Hull、深度學(xué)習(xí)等工具方法的介紹。 附：全書(shū)目錄 推薦序——張正友（美國(guó)微軟研究院 首席研究員、IEEE院士、ACM院士） 推薦序——楊明玄（美國(guó)加州大學(xué) 終身教授、IEEE Transactions on PAMI、IJCV副主編） 推薦序——楊睿剛（美國(guó)肯塔基大學(xué) 終身教授） 推薦序——舒 暢（加拿大國(guó)家研究委員會(huì) 資深科學(xué)家） 推薦序——王飛躍（中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所 研究員、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì) 秘書(shū)長(zhǎng)） 推薦序——黃明明（《中國(guó)科學(xué)報(bào)》 主編） 前言 第1章 3D打印與“全球第三次工業(yè)革命” 1.1 3D打�。后w驗(yàn)造物奇跡 1.2 全球第三次工業(yè)革命的導(dǎo)火索 1.2.1 從“第一次工業(yè)革命”到“第三次工業(yè)革命” 1.2.2 3D打印的顯著優(yōu)勢(shì) 1.2.3 3D打印的應(yīng)用現(xiàn)狀 1.3 對(duì)3D打印的質(zhì)疑 1.3.1 來(lái)自傳統(tǒng)制造業(yè)大佬的質(zhì)疑：不看好3D打印 1.3.2 關(guān)于“3D打印技術(shù)的可實(shí)現(xiàn)性”釋疑 1.3.3 關(guān)于“3D打印技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性”釋疑 1.3.4 關(guān)于“3D打印產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)性”釋疑 1.4 3D智能數(shù)字化與3D打�。� 用“虛擬”再造“現(xiàn)實(shí)” 1.4.1 3D智能數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 1.4.2 3D智能數(shù)字化掃描技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 1.4.3 智能云網(wǎng)：云端智能服務(wù)和云制造 1.4.4 3D打印技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 1.5 創(chuàng)客DIY：新工業(yè)革命的啟蒙運(yùn)動(dòng) 1.5.1 以小博大：創(chuàng)客挑戰(zhàn)巨頭公司 1.5.2 聚沙成塔：改變工業(yè)社會(huì)的組成結(jié)構(gòu) 1.6 “中國(guó)制造”向“中國(guó)智造”轉(zhuǎn)變的機(jī)遇 1.6.1 “中國(guó)制造”需轉(zhuǎn)型升級(jí) 1.6.2 來(lái)自“德國(guó)制造”的啟示 1.6.3 “中國(guó)智造”的發(fā)展機(jī)遇 第2章 3D打印機(jī)的原理與種類 2.1 3D打印時(shí)間簡(jiǎn)史──源自1860 2.2 3D打印機(jī)的工作原理和家族 2.2.1 3D打印機(jī)的工作原理與流程 2.2.2 FDM：熔融沉積成形（FFF：熔絲制造） 2.2.3 3DP：三維打印粘結(jié)成形（噴墨沉積） 2.2.4 SLS：選擇性激光燒結(jié) 2.2.5 SLA：光固化立體成形（立體光刻） 2.2.6 Polyjet：多頭噴射技術(shù) 2.2.7 DLP：數(shù)字光處理 2.2.8 LOM：分層實(shí)體制造 2.3 塑料還是石膏？3D打印機(jī)的各種耗材 2.4 金屬3D打印技術(shù)大盤點(diǎn) 2.4.1 SLS、SLM和DMLS技術(shù) 2.4.2 LCF：激光熔覆成形 2.4.3 LENS/LNSF：激光近凈成形 2.4.4 EBM：電子束熔融技術(shù) 2.4.5 EBDM：電子束直接制造技術(shù) 2.4.6 金屬3D打印技術(shù)小結(jié) 2.5 兩大陣營(yíng)：工業(yè)級(jí)打印機(jī)與桌面級(jí)打印機(jī) 2.5.1 工業(yè)級(jí)打印機(jī)：兩個(gè)巨頭的主戰(zhàn)場(chǎng) 2.5.2 桌面級(jí)打印機(jī)：創(chuàng)客們的多樣世界 2.6 3D打印與傳統(tǒng)手辦模型制作 2.7 3D打印機(jī)購(gòu)買指南 第3章 剖析3D打印機(jī)：輪子是怎樣發(fā)明的 3.1 REPRAP：開(kāi)源3D打印機(jī)的鼻祖和奠基石 3.2 ULTIMAKER與MAKERBOT：桌面雙雄 3.3 ULTIMAKER組裝實(shí)戰(zhàn) 3.3.1 Ultimaker新到貨開(kāi)箱照 3.3.2 搭建框架 3.3.3 X/Y/Z電機(jī) 3.3.4 X/Y軸承 3.3.5 擠出頭 3.3.6 Z軸載物平臺(tái) 3.3.7 送料機(jī) 3.3.8 Ultimaker的大腦：電路板 3.3.9 大功告成：一臺(tái)完整的打印機(jī) 3.3.10 Gcode與前臺(tái)軟件Cura使用指南 3.3.11 Ultimaker打印成果實(shí)例 3.4 MAKERBOT REPLICATOR 2與MAKERWARE打印實(shí)戰(zhàn) 3.4.1 ReplicatorG控制前臺(tái)的設(shè)置：雙噴頭打印雙色模型 3.4.2 Makerbot R2打印成果實(shí)例 3.5 用輔助盤（HELPER DISKS）解決翹邊問(wèn)題 3.6 3D打印疑問(wèn)與故障排解小貼士 3.6.1 模型的水密性（Watertight） 3.6.2 模型必須為流形（Manifold） 3.6.3 切片（Slice）與橫切面 3.6.4 層厚度（Layer Thickness） 3.6.5 支撐材料（Support Material） 3.6.6 如何開(kāi)始打�。� 3.6.7 如何調(diào)平打印平臺(tái)？（粗調(diào)和精調(diào)） 3.6.8 如何更換耗材（上料、退料）？ 3.6.9 我裝不了塑料絲 3.6.10 我取不出塑料絲導(dǎo)管 3.6.11 為什么我的送料機(jī)挖坑，但就是不吐絲？ 3.6.12 噴頭堵塞，如何處理？ 3.6.13 擠出的料無(wú)法粘牢打印平臺(tái) 3.6.14 打印出的東西粘不牢平臺(tái) 3.6.15 噴頭位置偏移，擠出頭坐標(biāo)異常 3.6.16 為什么打印的圓是橢圓？ 3.6.17 電機(jī)不轉(zhuǎn)，像得了帕金森癥抖個(gè)不停? 3.6.18 如何讓模型表面更光滑？ 3.6.19 我的打印機(jī)需要日常維護(hù)嗎？ 3.6.20 異常情況如何中斷打��？ 3.6.21 如何將金屬零件放入我的3D塑料模型中？ 3.6.22 用CNCSimulator進(jìn)行打印模擬和打印預(yù)覽 3.6.23 打印失敗后是什么樣子？ 第4章 3D智能數(shù)字化：3D打印的孿生兄弟 4.1 不以規(guī)矩，不成方圓──STL數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)文件解析 4.2 3D智能數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù) 4.2.1 “所想即所得”：3D設(shè)計(jì)的新境界 4.2.2 商業(yè)設(shè)計(jì)軟件：3D設(shè)計(jì)的重型武器（Maya、UG） 4.2.3 殺雞焉用牛刀：基于網(wǎng)頁(yè)的設(shè)計(jì)軟件（Tinkercad、3DTin） 4.3 3D智能數(shù)字化掃描技術(shù) 4.3.1 光學(xué)三維掃描儀的原理和實(shí)例（激光、結(jié)構(gòu)白光） 4.3.2 基于Kinect的3D掃描原理和設(shè)備（紅外光斑、TOF） 4.3.3 房地產(chǎn)行業(yè)的新應(yīng)用：室內(nèi)3D掃描建模 4.4 面向“批量定制”和“柔性制造”的智能數(shù)字化 4.5 智能云網(wǎng)：云端智能服務(wù)和云制造 4.6 大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)：3D打印內(nèi)容的挖掘與推薦 4.6.1 什么是大數(shù)據(jù)？ 4.6.2 大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)性化推薦系統(tǒng) 4.6.3 深度學(xué)習(xí)：像人腦一樣深層次地思考 第5章 3D智能數(shù)字化與3D照相館：科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合 5.1 那些年，我們一起追過(guò)的3D照相館 5.1.1 細(xì)數(shù)國(guó)內(nèi)國(guó)外的3D照相館 5.1.2 3D照相館的設(shè)備及成本 5.1.3 3D照相館盈利模式的探討 5.2 3D照相館的核心技術(shù)：3D智能數(shù)字化 5.3 基于圖像的3D人臉重建技術(shù) 5.3.1 基于單張照片的3D人臉重建及立體浮雕 5.3.2 基于多視角照片的3D人臉重建 5.3.3 人是種視覺(jué)動(dòng)物：如何美化你的照片 5.4 SKANECT：使用KINECT實(shí)現(xiàn)3D掃描 5.5 頭發(fā)修補(bǔ)：3D照相館的頭痛問(wèn)題 5.5.1 使用3D-Coat/ Zbrush軟件手工修補(bǔ)發(fā)型 5.5.2 基于視覺(jué)計(jì)算自動(dòng)修補(bǔ)發(fā)型 5.5.3 Geomagic Studio：更通用的任意形狀修補(bǔ) 5.6 3D人臉表情形變與編輯 5.7 直接全彩打印，還是單色打印再上色？ 5.8 3D打印數(shù)字化設(shè)計(jì)技巧 5.8.1 3DS Max建模用于3D打印 5.8.2 Netfabb/Magics：修正你的STL打印文件 5.8.3 使用AccuTrans 3D轉(zhuǎn)換3D文件格式 第6章 視覺(jué)計(jì)算：構(gòu)建3D打印的殺手級(jí)應(yīng)用 6.1 視覺(jué)計(jì)算：計(jì)算機(jī)視覺(jué)與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的融合 6.2 3D打印“批量定制”的智能實(shí)現(xiàn) 6.2.1 個(gè)性特征的描述與檢測(cè) 6.2.2 個(gè)性特征的定位與匹配 6.2.3 個(gè)性化形狀的編輯與合成 6.3 立體視覺(jué)重建：將照片轉(zhuǎn)成3D數(shù)字模型 6.3.1 攝像機(jī)定標(biāo) 6.3.2 基于立體視覺(jué)、SFM和Visual Hull的三維重建 6.4 眾里尋她千百度──海量3D模型的檢索 6.4.1 線性分類與感知機(jī)模型 6.4.2 支持向量機(jī)SVM 6.4.3 基于內(nèi)容的3D模型檢索 6.5 形狀拆解：大尺寸物件的自動(dòng)分塊打印 6.6 形狀分析：優(yōu)化桌面機(jī)打印精度的表現(xiàn)力 6.7 形狀平衡：如何確保3D物件站立穩(wěn)當(dāng) 6.8 形狀優(yōu)化：生成內(nèi)部輕質(zhì)結(jié)構(gòu)使得耗材最省 6.9 基于筆劃的3D建模：讓新手和孩子輕松設(shè)計(jì)形狀 6.9.1 Doodle3D：3D設(shè)計(jì)就像涂鴉一樣簡(jiǎn)單 6.9.2 Teddy/FiberMesh/Shapeshop：更精準(zhǔn)的3D筆劃建模 6.9.3 3-Sweep技術(shù)：輕松讓照片中2D物體變3D模型 6.9.4 “神筆馬良”3Doodler：用筆直接畫(huà)出3D線框?qū)嵨?br /> 6.10 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：在打印之前看到融入環(huán)境的真實(shí)效果 6.11 OPENCV與OPENGL：視覺(jué)計(jì)算入門的兩大利器 6.11.1 OpenCV 與Adaboost人臉檢測(cè) 6.11.2 OpenGL與3D圖形繪制 第7章 創(chuàng)客：個(gè)人3D打印機(jī)的創(chuàng)造者 7.1 創(chuàng)客文化與開(kāi)源DIY 7.2 五花八門的創(chuàng)客杰作：從玩具到高速跑車 7.3 寓教于樂(lè)：3D打印出你的個(gè)人數(shù)學(xué)博物館 7.4 創(chuàng)客之開(kāi)源硬件ARDUINO（阿德偉諾） 7.4.1 Arduino簡(jiǎn)介 7.4.2 初窺Arduino 7.4.3 牛刀小試：叩開(kāi)Arduino之門 7.5 創(chuàng)客之開(kāi)源軟件ANDROID（安卓） 7.5.1 Android概述 7.5.2 開(kāi)發(fā)平臺(tái)搭建 7.5.3 Android之旅啟航：Hello, Android! 7.6 靠創(chuàng)意去賺錢：漫談KICKSTARTER、QUIRKY與SHAPEWAYS 7.6.1 Kickstarter眾籌：靠創(chuàng)意去籌資 7.6.2 Quirky創(chuàng)意加工廠：把創(chuàng)意變成產(chǎn)品 7.6.3 Shapeways在線打�。喊褌�(gè)性化產(chǎn)品定制出來(lái) 7.7 創(chuàng)客中國(guó)：中國(guó)版喬布斯和比爾蓋茨的誕生地 7.7.1 國(guó)外創(chuàng)客為什么紛紛青睞中國(guó)？ 7.7.2 創(chuàng)客中國(guó)的背景優(yōu)勢(shì) 7.7.3 創(chuàng)客中國(guó)的市場(chǎng)細(xì)分定位 第8章 創(chuàng)客實(shí)戰(zhàn)：四軸飛行器 8.1 你準(zhǔn)備好了嗎：自己制作四軸飛行器 8.2 器件與3D打印 8.2.1 四軸飛行器DIY所需的器件匯總 8.2.2 四軸飛行器的遙控器和接收機(jī) 8.2.3 四軸飛行器的飛行控制板 8.2.4 四軸飛行器電調(diào)的選用 8.2.5 四軸飛行器的無(wú)刷電機(jī)和螺旋槳 8.2.6 四軸飛行器的電池和充電器 8.2.7 四軸飛行器的連接線選用 8.2.8 四軸飛行器機(jī)架的3D打印 8.3 三軸陀螺儀和加速度計(jì)的入門與調(diào)試 8.4 自制基于ARDUINO的飛控板 8.4.1四軸飛行器的基本電控結(jié)構(gòu) 8.4.2 飛行控制板的制作 8.5 遙控開(kāi)始：ANDROID手機(jī)的WI-FI通信 8.6 四軸飛行器的智能視覺(jué)跟蹤 8.6.1 基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法 8.6.2 基于Mean Shift（均值漂移）的目標(biāo)跟蹤算法 第9章 3D打印之不遠(yuǎn)的將來(lái) 9.1 3D打印的未來(lái)：由創(chuàng)客們決定 9.1.1 幾乎為零的設(shè)計(jì)和制造門檻 9.1.2 創(chuàng)客成就3D打印 9.2 手機(jī)應(yīng)用FABAPP、APP STORE 與智能云網(wǎng) 9.3 不再僅僅是看著粗糙的FDM 9.4 生物醫(yī)療打印：越來(lái)越近的科幻 9.5 美食打印機(jī)：“吃貨”的錢最好賺 9.6 綠色經(jīng)濟(jì)：變沙漠為光影城市 9.7 打印房屋：安得廣廈千萬(wàn)間 9.8 混合材料制造：3D打印電路 9.9 槍支打印“讓子彈飛”、版權(quán)、與社會(huì)倫理 9.9.1 3D打印引發(fā)社會(huì)公共安全的憂慮 9.9.2 版權(quán)保護(hù)的難題 9.9.3 社會(huì)倫理的思考及技術(shù)層面解決 9.10 3D打印3D打印機(jī)自己：遺傳與升級(jí) 9.11 3D打印的經(jīng)濟(jì)模式：利基與長(zhǎng)尾效應(yīng) 9.12 “中國(guó)智造”推動(dòng)“全球第三次工業(yè)革命” 9.12.1 新工業(yè)革命之“永不枯竭的綠色能源” 9.12.2 新工業(yè)革命之“3D打印新材料” 9.12.3 新工業(yè)革命之“先進(jìn)制造及3D打印” 9.12.4 新工業(yè)革命之“3D智能數(shù)字化創(chuàng)造” 第10章 道：數(shù)字智能的最優(yōu)化及相關(guān)數(shù)學(xué)方法 10.1 最優(yōu)化理論的基本常識(shí) 10.1.1 從凸集和凸函數(shù)開(kāi)始說(shuō)起 10.1.2 無(wú)約束優(yōu)化與約束優(yōu)化 10.1.3 線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃及其對(duì)偶（Dual）形式 10.1.4 澄清混淆：二次規(guī)劃、二次收斂、二階收斂 10.2 最優(yōu)化根基之單變量“一維搜索” 10.2.1 初始搜索區(qū)域的加步探索法（進(jìn)退法） 10.2.2 黃金分割搜索法（Golden Section Search） 10.2.3 斐波那契（Fibonacci）搜索法 10.2.4 牛頓法、拋物線法 10.2.5 不精確線搜索的Armijo-Goldstein準(zhǔn)則及Wolfe-Powell準(zhǔn)則 10.3 多變量的無(wú)約束優(yōu)化 10.3.1 最速下降法（Steepest Descent，梯度下降法Gradient Descent） 10.3.2 牛頓法（Newton） 10.3.3 擬牛頓法（Quasi-Newton）：DFP和BFGS方法 10.3.4 共軛方向法（Conjugate Direction） 10.3.5 共軛梯度法（Conjugate Gradient） 10.3.6 Powell直接法 10.4 最優(yōu)化根基之“信賴域” 10.4.1 Levenberg-Marquardt（L-M）方法 10.4.2 詳解L-M方法的求解過(guò)程與步驟 10.5 最小二乘問(wèn)題的求解 10.5.1 線性最小二乘問(wèn)題的求解（正規(guī)化方法、QR分解、SVD分解） 10.5.2 非線性最小二乘問(wèn)題（Gauss-Newton方法） 10.6 約束優(yōu)化問(wèn)題的求解 10.6.1 等式約束的拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier） 10.6.2 不等式約束的KKT（KT）條件 10.6.3 懲罰函數(shù)法（外點(diǎn)法、內(nèi)點(diǎn)法） 10.7 最短路徑與動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DYNAMIC PROGRAMMING） 10.8 “偶然中的必然”──概率與貝葉斯（BAYES） 10.8.1 先驗(yàn)概率、似然函數(shù)、后驗(yàn)概率、貝葉斯公式 10.8.2 樸素（Naive）貝葉斯分類 10.8.3 最大似然估計(jì)、最大后驗(yàn)概率估計(jì)、貝葉斯估計(jì) 10.8.4 貝葉斯學(xué)派與頻率學(xué)派之爭(zhēng)論 參考文獻(xiàn) 后記 -- |
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6樓2014-06-09 15:32:35
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3樓2014-04-02 23:31:55
踏雪凌霜
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4樓2014-04-15 23:48:33
an263041
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5樓2014-04-16 20:26:47
7樓2014-12-26 10:31:46
zhenhuawan
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8樓2015-03-13 17:25:03
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10樓2015-12-17 11:05:07
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