信息与计算科学专业英语 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:龚谊承

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:2012-3

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787030334909

丛书系列:

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穿梭数字洪流，洞悉智能之源：一本献给信息时代探索者的启程指南 在这个信息爆炸、技术日新月异的时代，我们比以往任何时候都更需要一种能够清晰理解、高效驾驭数字世界的力量。从浩瀚的网络宇宙到精密复杂的算法模型，从人工智能的奇妙飞跃到物联网的万物互联，这一切的核心都紧密围绕着“信息”与“计算”。《信息与计算科学专业英语》这本指南，并非直接教授您某个特定的技术难题，而是旨在为您搭建一座坚实的桥梁，让您能够跨越语言的障碍，深入接触和理解信息科学与计算领域最前沿的思想、最核心的概念、以及最精炼的研究成果。 本书的诞生，源于一个深刻的认知：掌握一门学科的专业知识固然重要，但能够用该学科的通用语言——专业英语——进行学习、交流和研究，则能为您打开通往更广阔知识海洋的大门。在这个全球化的学术和技术环境中，绝大多数 seminal 的论文、权威的书籍、重要的技术文档，以及国际学术会议的交流，都以英语为载体。若将自己局限于单一语言的藩篱，无疑会错失大量宝贵的学习资源和合作机会。因此，《信息与计算科学专业英语》的使命，便是成为您装备这一关键能力的利器，让您在信息与计算的征途上，如虎添翼，无往不利。 本书的独特价值与定位： 不同于一本纯粹的语言学习教材，也非一本侧重于某个具体技术方向的专业书籍，《信息与计算科学专业英语》巧妙地融合了语言与学科的精髓，形成了一种独特的定位。 语言的“赋能”与“驱动”： 本书的核心目标在于“赋能”。它将信息科学与计算科学领域的核心词汇、常用句型、学术表达方式，与实际应用场景相结合，通过精心设计的学习单元，帮助读者建立起对专业术语的准确理解，掌握地道的表达技巧，并逐步培养出阅读、理解、甚至撰写相关英文文本的能力。这不仅仅是记忆单词，更是理解词汇在特定语境下的含义、用法以及其背后所承载的科学思想。它更是“驱动”，一旦您掌握了使用英语进行学习的能力，您就可以主动去接触那些可能一本中文教材难以涵盖的、更新的、更深入的知识。 学科的“概览”与“入口”： 本书并非要面面俱到地讲解信息与计算科学的所有分支，那样既不现实，也并非本书的初衷。相反，它致力于提供一个宏观的、系统性的学科“概览”，让您对信息与计算科学的整体图景有一个清晰的认识。它如同一个精美的“入口”，引导您认识信息科学和计算科学中最基础、最重要、最普适的概念和领域。例如，您可能会接触到关于数据结构、算法分析、操作系统原理、计算机网络、数据库系统、人工智能基础、软件工程等核心概念的英文表述。这些内容的选择，是基于它们在整个学科体系中的基础性和普遍性，以及它们在国际学术界和工业界的高度重要性。 循序渐进的学习路径： 本书的编写遵循了清晰的学习逻辑，从基础到进阶，从通用到具体。它首先会建立读者对信息与计算领域核心学术写作特点的认知，例如严谨的逻辑、精确的用词、客观的陈述风格。随后，逐步引入各个子领域中的常用词汇和表达，例如，在算法分析部分，您会学习到诸如 "asymptotic notation", "time complexity", "space complexity", "recursive algorithms", "dynamic programming" 等关键术语；在数据库领域，则会涉及 "relational algebra", "SQL", "normalization", "transaction management" 等。每一个学习单元都力求在理论讲解、词汇拓展、句型模仿、阅读理解和练习巩固之间取得平衡，确保读者能够扎实地掌握所学内容。 丰富的学习资源与实践： 为了让学习过程更加生动有趣，并且切实有效地提升读者的能力，本书集成了多种学习资源。这可能包括： 精选的阅读材料： 选取自经典教材、权威期刊、知名技术博客等，内容权威且贴近实际应用。这些材料经过精心挑选，既能帮助您学习专业知识，又能让您领略地道的英文表达。 大量的专业词汇与例句： 针对每个学习主题，本书会提供一份核心词汇列表，并配以丰富的例句，帮助您理解词汇的准确含义和实际用法。 实用的句型结构与表达： 提炼信息与计算科学领域常用的句型和连接词，教授如何构建清晰、逻辑性强的英文句子和段落。 多样化的练习题： 涵盖词汇填空、句子翻译、段落理解、简答题等多种形式，旨在全方位检验和巩固读者的学习成果。 指导性的写作提示： 引导读者如何开始撰写简单的技术摘要、实验报告或项目描述，为未来更复杂的学术写作打下基础。 本书将带给您的能力提升： 通过系统地学习《信息与计算科学专业英语》，您将获得以下关键能力： 高效的文献阅读能力： 能够自信地阅读英文信息科学与计算科学领域的学术论文、技术报告、专业书籍和在线教程，快速捕捉核心信息，理解研究方法和结论。 准确的术语理解与运用： 掌握信息与计算领域常用词汇和专业术语的准确含义，并能在口头和书面交流中恰当运用。 扎实的专业基础概念： 在学习语言的同时，对信息与计算科学的多个基础领域（如数据结构、算法、操作系统、网络通信、数据库、人工智能等）的关键概念形成初步但清晰的认识。 自信的国际交流基础： 为未来参与国际学术会议、与国外同行交流合作、申请海外留学或工作打下坚实的语言基础。 主动获取最新知识的能力： 能够主动通过英文渠道，获取最前沿的研究进展、最新技术动态和行业趋势，保持知识的更新迭代。 初步的学术写作启蒙： 了解英文技术文档的写作规范，能够尝试撰写简单的技术性文本。 本书的目标读者： 本书特别适合于以下人群： 信息与计算科学及相关专业（如计算机科学与技术、软件工程、网络工程、人工智能、数据科学等）的在校学生： 尤其是在本科阶段，需要为未来深入学习打下语言和知识基础的学生。 希望提升专业英语水平，以接触更广泛学习资源的从业人员： 无论您是软件工程师、数据分析师、系统管理员，还是其他与信息技术相关的职业人士，本书都能帮助您突破语言瓶颈。 对人工智能、大数据、云计算、区块链等新兴技术领域感兴趣，并希望深入了解其英文技术资料的爱好者。 计划申请海外研究生项目或参与国际项目，需要提升英语学术能力的学习者。 结语： 《信息与计算科学专业英语》不仅仅是一本书，更是您开启信息时代深度探索之旅的一把钥匙。它承载着让您自信地遨游于数字世界的知识海洋的愿景。在这个瞬息万变的领域，语言是连接知识、思想与创新的桥梁。掌握这门专业语言，就如同为您的认知能力插上了翅膀。我们相信，通过本书的学习，您将能够更深刻地理解信息与计算的奥秘，更有效地驾驭数字世界的力量，并在您未来的学术或职业生涯中，绽放更耀眼的光芒。让我们一同，以清晰的语言，洞悉智能的源泉，驱动未来的发展。

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这本书在内容覆盖的广度和深度上都存在严重不足，尤其是在与新兴技术相关的词汇和表达上，几乎是空白一片。我翻阅了关于云计算、大数据处理架构和安全协议等章节，发现提供的专业术语要么是过于基础和通用，要么是完全缺失了行业内约定俗成的术语。例如，在介绍“分布式系统”时，对于像Paxos或Raft这类核心一致性算法的英文核心术语介绍得含糊不清，没有给出其在英文文献中的标准引用格式或常用缩写。这种处理方式严重阻碍了读者将书本知识迁移到实际的工业界应用或前沿学术研究中的能力。此外，书中引用的例句大多是生硬的、脱离实际应用场景的“教科书式”构造，缺乏真实的技术文档或研究论文中的语感和表达习惯，读起来干巴巴的，完全无法建立起对专业语言的语感和流畅度。

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这本《信息与计算科学专业英语》看起来像是一本为特定专业领域量身定制的词汇手册或者基础读物，但我的阅读体验却与此大相径庭。首先，我必须指出其在实用性上的巨大缺失。例如，书中对于现代编程范式，比如函数式编程或响应式设计，几乎是只字未提，更不用说深入剖析它们背后的数学或逻辑基础。我期待看到的是能帮助我理解那些前沿研究论文中的复杂术语，比如“拓扑数据分析”或“高维张量分解”在信息科学语境下的精确英文表述和应用实例，但这本书给我的感觉更像是一本停留在上世纪末期的计算机词汇表，内容陈旧，缺乏对当前学科热点和发展趋势的关注。章节编排也显得十分随意，缺乏清晰的逻辑主线，使得我在尝试系统性学习某一主题时，不得不花费大量时间在不同章节间跳跃，查找零散的、不成体系的知识点。特别是关于算法复杂度和计算理论的那部分，用词晦涩难懂，很多关键定义没有给出清晰的英文原版出处或标准化的符号说明，这对于需要与国际同行交流的读者来说，无疑是一个巨大的障碍。

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我原本希望这本书能像一位经验丰富的导师一样，用清晰、准确的专业英语，引导我解读那些晦涩难懂的学术文献和技术规范。然而，这本书给我的感受更像是一本翻译质量参差不齐的译本，很多本应精确对应的技术术语，被处理得模糊不清，甚至出现了误译。比如，在描述“非线性优化”时，书中使用的英文表达在标准教材中通常指向一个特定的子领域，但这里的上下文语境却让人摸不着头脑，仿佛作者对术语的细微差别缺乏敏感度。更令人气愤的是，书中对于那些跨学科交流至关重要的“软技能”——例如如何用流利的专业英语撰写技术报告、如何进行一次清晰的口头技术陈述（Presentation）——完全没有涉及。对于信息与计算科学的学生而言，掌握这些“如何说”比单纯的词汇记忆重要得多。这本书似乎完全忽略了语言作为工具在科学实践中的能动性，只停留在孤立词汇的堆砌层面，显得非常肤浅和脱节。

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这本书给我的总体感觉是，它似乎是基于一个过时的、脱离实际需求的课程大纲强行编写出来的。它未能捕捉到信息科学领域在近十年间的飞速发展所带来的语言革新。例如，关于人工智能和机器学习的部分，其词汇选择停留在早期的感知机和反向传播阶段，完全没有涵盖深度学习（Deep Learning）、注意力机制（Attention Mechanism）或生成对抗网络（GANs）等当前最热门且专业性极强的词汇体系。对于一个追求与时俱进的读者来说，这本书提供的知识密度和时效性是远远不够的。它更像是一份旨在“合格”而非“优秀”的教材草稿，缺乏专业编辑的深度打磨和行业专家的前瞻性指导，最终呈现出一个中规中矩、却又在关键时刻掉链子的学习资源。如果目标是成为一名优秀的、能与国际接轨的计算科学家，这本书最多只能作为一本勉强能翻阅的参考资料，远不能作为核心学习用书。

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从排版和设计角度来看，这本书也未能提供一个令人愉悦的阅读体验。整体的视觉设计非常单调，大量使用黑白文字，缺乏任何有助于记忆和理解的图表、流程图或概念地图的辅助。信息与计算科学本身就高度依赖于视觉化的逻辑结构，一本优秀的专业语言学习资料应该善用图示来解释复杂的概念关系，特别是对于那些涉及到空间、结构或迭代过程的术语。然而，这本书在这方面做得极其保守和保守，使得像“图论中的割”或者“递归定义”这类概念，仅仅依靠文字描述，极大地增加了读者的理解难度。更糟糕的是，索引系统设计得非常混乱，当你试图查找一个特定的英文术语时，可能需要翻遍好几个不相关的章节才能找到它对应的中文解释，这完全违背了工具书应有的高效检索原则，让人感到沮丧。

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