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出版者:西北工业大学出版社

作者:王蕾 编

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2004-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787561217276

丛书系列:

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数字时代的技术探秘：面向信息科学与工程的跨学科前沿读本 本书聚焦于信息科学与工程领域中，那些超越传统计算学科范畴、正在深刻影响技术格局的前沿知识体系。它旨在为读者提供一个广阔的视野，深入理解支撑现代信息技术发展的底层逻辑、新兴理论框架以及跨学科应用场景。 第一部分：深度学习的拓扑几何与可解释性（Topological Geometry of Deep Learning and Explainability） 本书的开篇部分，我们将摒弃对标准神经网络结构（如CNN、RNN）的重复介绍，转而探讨驱动现代人工智能模型核心性能的数学基础和几何结构。 1. 高维数据流形的拓扑特征分析： 这一章节将深入探讨高维数据在嵌入空间中形成的复杂流形结构。我们不再局限于欧几里得空间的距离度量，而是引入黎曼几何和代数拓扑的概念，如持续同调（Persistent Homology）和米勒-诺维科夫（Miller-Novikov）不动点定理，来刻画数据集的内在“洞”和“连通性”。重点分析深度神经网络在训练过程中，参数空间如何影响其对真实数据流形的逼近能力，以及拓扑特征如何预测模型的泛化边界。 2. 神经元的稀疏性与信息瓶颈理论的修正： 讨论信息瓶颈理论（IBT）在高复杂度模型中的局限性。我们将引入更精细的测量工具，如互信息张量和谱熵（Spectral Entropy），来量化模型内部表示的有效信息压缩率。核心内容包括分析“深度”如何创造出比传统线性方法更鲁棒的稀疏表征，并探讨如何利用最优传输理论（Optimal Transport）来设计具有更高信息效率的层间连接。 3. 可解释性（XAI）的因果推断框架： 摒弃基于激活图或梯度反向传播的直观解释方法，本部分侧重于构建严格的因果模型。我们将详细介绍结构因果模型（SCM）在神经网络中的应用，特别是在处理反事实（Counterfactual）情景下的模型决策机制。内容涵盖 Pearl 的 do-calculus 在模型诊断中的应用，以及如何利用对抗性介入（Adversarial Intervention）来识别模型内部的关键特征路径，从而实现对“为什么”的严格量化解释，而非仅仅是“哪里”。 第二部分：量子信息与后经典计算范式（Quantum Information and Post-Classical Computing Paradigms） 本部分内容聚焦于超越经典图灵机模型的信息处理方式，探索量子力学原理在计算领域的革命性潜力及其工程挑战。 1. 量子纠错码的表面码（Surface Codes）优化与拓扑量子计算： 本书将详述当前主流的容错量子计算架构。重点在于对表面码（Surface Code）的阈值分析、边界效应处理和弛豫时间（Decoherence Time）的优化策略。我们将对比拓扑量子比特的设计理念与基于能级（如超导电路或离子阱）的实现方式，并探讨实现逻辑门操作时，最小化比特翻转错误（Bit-flip Error）和相位错误（Phase Error）的联合优化算法。 2. 量子机器学习（QML）的核方法与变分算法： 针对当前含噪声中等规模量子（NISQ）设备，本章详细介绍变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）的结构设计与参数优化策略。重点阐述如何利用量子特征映射（Quantum Feature Maps）来嵌入经典数据，并通过核函数方法（Quantum Kernel Methods）来评估其在解决非线性分类问题上的潜在优势，同时严谨分析量子资源估计（Resource Estimation）的现实约束。 3. 后量子密码学（PQC）的格基难题与格密码（Lattice-based Cryptography）： 鉴于Shor算法对现有公钥基础设施的威胁，本部分将专注于基于数学难题的后量子密码体制。详细介绍Ring-LWE（Learning With Errors）和Shortest Vector Problem（SVP）在构建安全方案中的核心作用。内容包括格约化算法的效率分析，以及Kyber和Dilithium等主流PQC算法的安全性证明框架与实现细节。 第三部分：分布式共识与复杂系统建模（Distributed Consensus and Complex System Modeling） 本部分超越了单一计算机系统的范畴，探讨了大规模、异构网络环境下的信息可靠性、治理结构和涌现行为。 1. 拜占庭容错（BFT）机制的演进与可扩展性： 深入剖析新一代BFT协议，如HotStuff和Tendermint，它们如何通过优化通信拓扑和提案轮次，实现比传统PBFT更高的吞吐量和更快的最终性（Finality）。内容包括对“长程同步”的数学建模，以及如何利用随机抽样（Verifiable Random Functions, VRF）机制来增强网络的去中心化强度和抗女巫攻击能力。 2. 复杂系统中的信息传播与流行病学建模的交叉： 本书将应用先进的随机过程理论（如马尔可夫链蒙特卡洛MCMC）来模拟信息或病毒在社交网络中的动态传播。重点分析网络的异质性（如度分布、社群结构）如何影响关键节点的识别与干预策略。讨论基于Agent的建模（ABM）在预测宏观行为和设计最优干预措施中的具体建模技术。 3. 去中心化自治组织（DAO）的激励设计与博弈论分析： 从经济学和治理结构的角度审视DAO的稳定性。本章利用非合作博弈论和机制设计理论，分析投票权分配、质押惩罚（Slashing）机制如何影响参与者的理性行为。探讨如何设计能有效对抗“女巫攻击”和“鲸鱼操控”的二次方投票（Quadratic Voting）变体及其在实际治理中的权衡取舍。 第四部分：先进计算的硬件与物理实现（Hardware and Physical Implementation of Advanced Computing） 最后一部分将目光投向支撑上述理论的物理基础，探讨当前计算架构的瓶颈及下一代技术路线。 1. 内存计算（In-Memory Computing, IMC）与类脑硬件加速： 深入研究电阻式随机存取存储器（RCM）和相变存储器（PCM）等非易失性存储器阵列在执行矩阵乘法和卷积运算中的应用。重点在于如何解决器件的不对称性、漂移误差（Drift Error）以及读写损耗（Write Disturbance），并探讨如何将这些物理特性映射到脉冲神经网络（SNN）的突触权重更新规则中。 2. 射频电路与光子计算的互连瓶颈： 分析芯片内和芯片间通信面临的功耗墙（Power Wall）问题。详细介绍光子集成电路（PIC）如何通过波导、调制器和解调器实现超高带宽互连。内容包括硅光子学中的相位噪声控制，以及如何设计基于片上波导的同态加密（Homomorphic Encryption）加速模块，以实现在不解密数据的情况下进行远程计算。 3. 生物启发计算：DNA存储与分子逻辑门： 探索将信息存储和处理任务转移到分子层面的前沿研究。详细介绍DNA存储的随机访问问题、错误校正机制，以及如何设计基于酶促反应或DNA折纸术（DNA Origami）构建的分子逻辑门，以实现极高密度和极低功耗的计算单元。

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这本书的排版和设计简直是让人耳目一新，那种老派的教科书风格终于被抛弃了。封面色彩搭配得恰到好处，既有学术的严谨感，又不失现代的活力。一翻开内页，我就被那种清晰、简洁的布局吸引住了。图文并茂的处理方式非常到位，那些复杂的概念，通过精心绘制的示意图和流程图，一下子就变得清晰明了，完全不像以前那些只有密密麻麻文字的书籍那样让人望而生畏。特别是那些代码示例部分，高亮和缩进处理得非常专业，阅读起来非常舒服，完全避免了眼睛的疲劳。装订质量也相当扎实，厚实的纸张拿在手里很有分量，感觉可以长久使用而不会轻易散架。而且，这本书在细节上处理得极其用心，比如页眉页脚的字体选择，以及章节标题的层级划分，都体现了编者对读者阅读体验的深切关怀。这绝对不是一本随随便便糊弄出来的教材，从拿到的第一刻起，就能感受到制作团队的匠心独运和对专业精神的执着追求。它成功地将严肃的学术内容，用一种极其友好和现代的视觉语言呈现了出来，这在同类教材中是极为罕见的亮点。

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我个人对语言学习的评价标准之一，就是看它是否能激发我主动去探索和学习的热情，而不是被动地应付考试。这本书在这方面做得非常出色，它成功地将“学习”变成了一种“发现”。书中的“文化角”或者“行业观察”小栏目，虽然篇幅不大，但内容极具启发性。它们不仅仅介绍了某个技术术语的起源和演变，还常常会引申到国际技术标准制定中的文化差异，或是不同国家工程师在沟通习惯上的微妙区别。这种跨文化的视角，极大地拓宽了我的视野，让我明白，技术交流不仅仅是语言的转换，更是思维模式的碰撞。这种深层次的文化渗透，使得学习过程变得极其丰富和立体化，让人读起来津津有味，根本停不下来。它提供的不仅仅是知识，更是一种理解国际技术生态系统的框架和思维工具，让我感觉自己真正与世界前沿接轨了。

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我之前尝试过好几本号称是“实战”导向的专业英语教材，但读完之后总感觉知识点零散，缺乏系统性，更像是把一堆技术文档的翻译集合放在了一起。然而，这本教材的逻辑构建能力着实令人称赞。它不仅仅是教会你单词和句型，更重要的是，它构建了一个完整的知识迁移体系。从基础的硬件术语到高级的网络协议描述，每一个单元的衔接都如同精密齿轮般咬合，顺畅自然。作者似乎对学习者从初级到高级的心智发展路径有着深刻的洞察力，难度的递增是渐进式的，绝不生硬突兀。我尤其欣赏它在每章节末尾设置的“语境应用分析”环节，它不是简单的翻译练习，而是要求读者分析不同技术文档在特定场景下（比如需求规格说明书、API文档或项目报告）的语言风格差异和功能侧重，这种深度训练，极大地提升了我在真实工作环境中快速适应不同文本类型的能力。这种由表及里、层层深入的编排，让学习过程充满了探索的乐趣，而非枯燥的记忆负荷。

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坦白说，我对于那些“万金油”式的教材是嗤之以鼻的，总觉得它们顾及了所有人，结果谁也没学好。但这本教材的定位似乎非常清晰且精准，它似乎是为那些已经具备一定英语基础，但急需将知识转化为生产力、准备步入专业技术岗位的学习者量身定做的。它对复杂句式的拆解和重构练习，简直是教科书级别的指导。比如，它会针对那些技术文档中常见的被动语态的滥用、或者复杂的从句嵌套，提供清晰的“反向工程”步骤，教你如何快速还原其核心逻辑。这种训练方法极其有效，它让你不再害怕那些看起来吓人的长难句，而是能迅速锁定句子主干，抓住信息核心。同时，它还穿插了一些关于如何进行有效的技术汇报和文档撰写的语言策略分析，这部分内容对于职业发展来说，其价值几乎等同于硬核技术知识本身。这种对“软技能”的重视，让这本书的实用价值瞬间拔高了一个层次。

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这本书在词汇选择和例句的真实性方面，展现出了极高的水准。很多教材会陷入一个误区，即使用一些过时或者过于学术化、在实际工作中很少出现的“标准”短语。但翻阅这本书，我发现里面的技术术语和表达方式，完全贴合了当下行业内最前沿和最常用的交流模式。比如，它对云计算、大数据和人工智能领域中那些快速迭代的新词汇的捕捉和解释，就非常精准到位，不会让你感觉像是在读一本几年前出版的书籍。更难能可贵的是，书中的例句设计得极为巧妙，它们不仅仅是简单的句子，而是浓缩了特定技术场景的“微型对话”或“关键描述”。通过这些例句，我不仅记住了词汇本身，更重要的是，学会了如何在不同的技术交流场合中，以最地道的、最专业的语气来表达复杂的观点。这种对“语境化词汇学习”的极致追求，让我的专业英语表达能力得到了质的飞跃，我现在写技术邮件时自信心强多了。

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