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出版者:同济大学出版社

作者:

出品人:

页数:180

译者:

出版时间:1999-03

价格:16.00元

装帧:平装

isbn号码:9787560819815

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于其他类型图书的详细简介，完全不涉及您提到的《大学专业英语阅读教程》的内容。 --- 图书系列简介：《智造未来：人工智能与人类社会重塑》 作者： [虚构作者姓名，例如：林宇航、陈思远] 系列定位： 本系列共五卷，深入探讨人工智能（AI）技术从底层原理到宏观社会影响的复杂演变，旨在为政策制定者、科技从业者以及普通公众提供一个全面、审慎且富有洞察力的认知框架。本系列超越了简单的技术介绍，着重分析技术伦理、经济结构变革、文化适应性以及人类存在的深层哲学命题。 --- 第一卷：硅基黎明——深度学习的基石与前沿 字数预估： 35万字 本卷是理解现代AI技术体系的理论基础。它详尽梳理了从感知机到Transformer架构的演进历程，侧重于神经网络的数学原理和工程实践。 核心内容板块： 1. 计算范式的革命： 深度剖析反向传播算法（Backpropagation）的数学严谨性，以及梯度下降在优化复杂非线性模型中的实际应用。本章将详细解析激活函数（如ReLU、SiLU）的选择如何影响模型的收敛速度和泛化能力。 2. 数据驱动的艺术： 探讨大规模数据集的构建、清洗、标注流程，以及数据偏差（Data Bias）在训练阶段如何植入系统。重点介绍联邦学习（Federated Learning）如何在保护隐私的同时实现模型协同训练。 3. 生成模型的突破： 全景式介绍生成对抗网络（GANs）的结构设计，包括判别器与生成器之间的纳什均衡博弈。随后深入探讨扩散模型（Diffusion Models）的概率流框架，以及它们在图像、视频和高维数据合成方面的性能飞跃。 4. 硬件与能耗的悖论： 分析GPU、TPU等专用硬件加速器如何推动模型规模的指数级增长，并引入对AI训练和推理过程的能源消耗评估，提出能效优化（Energy-Aware AI）的初步探讨。 本书特点： 理论与实践结合紧密，配有大量清晰的公式推导和算法流程图，适合具有一定高等数学和编程基础的读者。 --- 第二卷：算法的疆域——AI在垂直产业的深度渗透 字数预估： 40万字 本卷聚焦于AI技术如何重塑特定行业的核心业务流程与价值创造模式，重点在于应用层面的创新与挑战。 核心内容板块： 1. 医疗诊断的精确化革命： 考察医学影像识别（如病理切片分析、视网膜疾病筛查）中的AI应用，讨论可解释性AI（XAI）在临床决策支持系统中的不可或缺性，以及数据孤岛问题在医疗领域的特殊性。 2. 金融风控与高频交易： 探讨基于强化学习（RL）的动态资产定价模型，以及自然语言处理（NLP）在情绪分析和合规审查中的作用。特别关注模型对市场突发事件的鲁棒性测试。 3. 智能制造与供应链优化： 分析计算机视觉在工业缺陷检测中的高精度应用，以及如何利用预测性维护模型来最小化生产线停机时间。重点解析数字孪生（Digital Twin）技术与AI决策引擎的集成。 4. 自动驾驶的复杂性挑战： 深入分析传感器融合（Sensor Fusion）、路径规划算法（如A、RRT的改进版本）以及环境建模的实时性要求。讨论在“长尾问题”（Corner Cases）下，安全验证与模拟测试的必要性。 本书特点： 案例研究丰富，侧重于现有技术在特定行业壁垒下的落地策略，旨在提供可操作的行业转型蓝图。 --- 第三卷：机器的审判——伦理、治理与法律的滞后 字数预估： 30万字 随着AI能力的增强，其社会影响的负面效应日益凸显。本卷是关于AI治理、社会公平和法律框架构建的深刻反思。 核心内容板块： 1. 算法歧视与公平性量化： 详细拆解导致算法歧视的根源（数据偏差、模型结构偏好），并介绍公平性度量标准（如均等机会差异、预测平价）的局限性。探讨如何通过反事实公平性（Counterfactual Fairness）来指导模型修正。 2. 责任归属与法律真空： 当自动驾驶汽车引发事故，或AI医疗系统给出错误诊断时，责任应由谁承担？分析现行侵权法、产品责任法在面对自主决策系统时的适用困境。 3. 透明度与可解释性（XAI）的权衡： 探讨“黑箱”模型（如大型神经网络）的内在复杂性与社会对决策透明度的迫切需求之间的矛盾。介绍LIME、SHAP等解释工具的原理与局限。 4. 全球AI治理模式的比较： 对比欧盟的《人工智能法案》、美国的自愿性指南以及中国在数据安全与算法备案方面的监管策略，分析不同模式对技术创新的潜在影响。 本书特点： 视角宏大，兼具哲学思辨与政策分析，对理解当前国际AI监管态势至关重要。 --- 第四卷：心智的镜像——认知科学、意识与强人工智能的边界 字数预估： 25万字 本卷超越了工程实践，进入人工智能哲学和认知科学的前沿交叉领域，探讨“智能”的本质。 核心内容板块： 1. 从图灵测试到现代图灵测试： 评估图灵测试在评估生成式模型时的失效性，并引入更复杂的认知任务测试（如Winograd Schema Challenge）。 2. 符号主义与联结主义的对话： 重新审视经典AI的符号推理能力，并探讨如何将符号逻辑与深度学习的模式识别能力有效结合（神经符号AI）。 3. “涌现”现象的解析： 分析大型语言模型中出现的未被直接编程的能力（如零样本学习、思维链推理）是否构成真正的“涌现智能”，以及这与生物学上的意识有何关联。 4. 意识的计算理论： 介绍整合信息理论（IIT）、全局工作空间理论等关于生物意识的计算模型，并审视这些理论对未来构建类人AI的指导意义。 本书特点： 学术性强，内容涉及认知心理学、神经科学和计算哲学，适合对AI的终极目标有深刻兴趣的读者。 --- 第五卷：未来共存——社会结构、劳动力市场与人类角色的再定义 字数预估： 30万字 系列终卷关注AI对人类社会和个体生活方式的长期、结构性影响，探讨人类如何在新技术生态中找到新的价值定位。 核心内容板块： 1. 自动化与劳动力市场的两极分化： 预测AI将如何取代“中等技能”的白领工作，分析创造性、复杂人际互动和高端策略制定等“人类独特技能”的价值提升。 2. 全民基本收入（UBI）与社会安全网的重构： 讨论在高度自动化社会中，社会资源分配机制可能面临的冲击，以及UBI、全民基本服务等社会实验的经济可行性。 3. 教育体系的根本性变革： 论述传统知识传授模式的终结，以及未来教育应侧重于批判性思维、情境适应能力和人机协作技能的培养。 4. 人机共生美学与新文化形态： 探讨人类与高度智能系统互动后产生的新型艺术、叙事方式和社交模式，以及对“真实”与“虚拟”边界的重新认识。 本书特点： 战略性强，探讨的解决方案侧重于社会学和经济学层面，为应对即将到来的变革提供前瞻性的社会规划思路。 --- 全系列总结： 《智造未来》系列并非一本关于如何“训练”AI的书，而是一部关于“理解”AI及其对我们所生活的世界将产生何种深刻而不可逆转的结构性影响的深度报告。它要求读者放弃对技术的盲目乐观或无端恐惧，转而以一种严谨、多维度的视角，参与到这场人类历史上最伟大的技术转型之中。

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坦白说，我是一个比较抗拒传统应试教育模式的人，我对那种把学习变成机械重复训练的东西深感厌倦。因此，当我在使用这本《大学专业英语阅读教程》时，我感受到了久违的“学习的乐趣”。这种乐趣并非源于内容本身的轻松，而是来自于“掌握”带来的那种智力上的满足感。这本书在设计上似乎非常注重学习者自主学习的路径。它很少出现那种强迫性的、需要反复抄写的练习。相反，它的核心驱动力来自于内容本身对你好奇心的激发。例如，当你读到一篇关于人工智能伦理的材料时，你会被里面的观点深深吸引，自然而然地想要去查阅那些文中引用的背景资料，从而主动地去拓展你的词汇量和知识面。这种“由内而外”的学习动力，是任何填鸭式教学都无法比拟的。它成功地将“阅读”从一项任务，转化成了一种探索未知的旅程。

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初次接触这类强调“专业”与“阅读”结合的教材时，我其实是带着一丝怀疑的。毕竟，很多宣称能提升专业阅读能力的读物，最后都沦为了词汇表的简单罗列。然而，这本书完全颠覆了我的固有印象。它真正做到了将语言学习与学科知识进行深度的融合。我发现，它选取的阅读材料的广度和深度都令人称赞，涵盖了不同学科领域中那些既经典又具有时代前沿性的议题。当我阅读其中的某一篇关于跨文化交流的文章时，我发现它所使用的语言风格非常贴近真实的学术论文，没有刻意为了“教学”而简化或“美化”语言的痕迹。这种“原汁原味”的呈现方式，极大地锻炼了我们面对真实学术文本时的适应能力。更让我惊喜的是，每篇文章后面的思考题，都不是那种简单的“对不对”或“是什么”，而是引导你去批判性地思考作者的论证结构、隐含的假设以及证据的有效性。这不仅仅是语言学习，简直是一次小型的、系统的思辨训练。

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这本厚重的书捧在手里，沉甸甸的感觉就让人对里面的内容充满了期待。我记得当初在书店里翻看的时候，光是封面那设计感和那种朴实中透着严谨的排版，就吸引住了我。它不像市面上那些花里胡哨的教辅书，而是散发着一种老派学者的沉静气息。拿到手里后，迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是那清晰的字体和合理的版式设计。每一页的留白恰到好处，让人在长时间阅读时眼睛不容易感到疲劳，这对于我们这些需要大量阅读专业文献的学生来说，简直是太重要了。我特别欣赏它在章节安排上的用心，从基础的逻辑梳理到深入的文本分析，每一步都像精心铺设的阶梯，稳健地引导读者向上攀登。虽然我不是专业英语老师，但光从这个编排的逻辑性上，就能感受到编者对教学法深刻的理解。它不是简单地堆砌难词和晦涩的句子，而是更注重培养一种“理解的结构”和“阅读的策略”，这才是真正有价值的。这本书的装帧质量也相当不错，即便是经常翻阅，书页也没有出现松动或者磨损的情况，看得出是用心制作的。

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这本书的独到之处在于它对“阅读工具箱”的构建上，简直是细致入微，达到了近乎苛刻的程度。我尤其赞赏它在讲解阅读技巧时所采取的那种“解剖式”的教学方法。比如，讲解如何识别文章中的因果关系链时，它不会只给出一个简单的定义，而是会列举出十几种不同的连接词、句式结构乃至段落布局模式，并配上实例进行对比分析。这种“多维度展示”的学习方式，让原本抽象的语法和逻辑概念变得具体可操作。而且，它的注释系统做得极其人性化。当你遇到一个复杂的术语时，旁边的注解不仅会告诉你它的基本释义，还会简要提及它在当前专业领域中的特定语境含义，有时甚至会追溯其词源，帮助你构建一个更立体的词汇认知网络。我个人认为，这种深度挖掘的注释，是区分一本普通读物和一本优秀教程的关键所在。它培养的不是背诵的能力，而是“探究”的习惯。

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从排版的细节来看，这本书体现了一种极高的专业素养。页边距的宽度、字体字号的选择，以及不同信息层级的视觉区分，都经过了精心的考量，确保了学习的流畅性。不同于很多教材将“词汇”和“课文”强行并置，导致视觉上的拥挤，这本书巧妙地将这些辅助信息分散在页面的不同区域，或者集成在专门的附录中，使得主体阅读体验保持了极高的纯净度和专注度。尤其值得称赞的是，它似乎非常重视学术写作中的“语篇衔接”这一高级技能。在解析文章时，它会花大量篇幅去分析过渡句、主题句的作用，以及如何通过指代词和逻辑连接词实现段落间的无缝连接。这种对篇章宏观结构的关注，对于需要撰写长篇专业报告或论文的学生来说，简直是无价的指导。它教会我们的不是孤立地理解句子，而是如何构建一个逻辑严密、表达清晰的学术论述体系。

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