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出版者:科学出版社

作者:聂玉峰 廖金祥

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-06-01

价格:22.0

装帧:

isbn号码:9787030114754

丛书系列:

图书标签:

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科技浪潮下的数字化生存指南：《数字文明的基石与前沿探索》 内容提要： 本书旨在为现代社会中的每一个数字公民提供一套全面、深入且具有前瞻性的知识框架。我们不再局限于传统意义上的“计算机基础操作”，而是将视角聚焦于信息时代的底层逻辑、数据驱动的决策机制，以及人机交互的未来形态。本书涵盖了从信息论的哲学思辨到人工智能伦理的实践考量，力求构建一个既扎实又充满活力的数字化认知体系。全书共分为六个核心板块，层层递进，引导读者从“使用者”蜕变为“架构师”和“思考者”。 --- 第一部分：信息洪流中的认知重塑（The Epistemology of Information） 本部分深入探讨信息在当代社会中的本质、流动与价值，旨在帮助读者建立对海量数据的批判性思维。 1.1 信息论的当代回响：香农模型之外的解读 超越基础的比特与信道容量概念，本章侧重于信息熵在社会学、经济学中的应用。我们将分析“注意力稀缺”时代的信号与噪音比例，探讨信息过载如何催生新的认知壁垒。重点讨论“意义”是如何在信息传递过程中被编码、解码和扭曲的，以及如何利用信息结构设计来增强沟通的有效性与抗干扰能力。 1.2 数据生命周期与主权：从采集到销毁的责任链 本章聚焦于现代数据治理的复杂性。内容涵盖：物联网（IoT）设备产生的海量非结构化数据采集的法律与技术挑战；分布式存储架构（如区块链技术在数据确权中的潜力）的原理与应用；数据清洗、标注、和特征工程在构建高质量模型中的关键作用。此外，深入解析了数据生命周期结束时的安全销毁协议与合规性要求，强调“数据主权”在个人与企业层面的具体实现路径。 1.3 隐私计算的范式转移：联邦学习与零知识证明 传统的数据集中式处理模式正面临隐私泄露的巨大风险。本章将详细介绍新兴的隐私计算技术。联邦学习（Federated Learning）如何实现在不共享原始数据的前提下协同训练模型；零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）如何提供在不暴露任何底层信息的情况下验证声明真实性的数学基础。这些技术是构建未来可信数字生态的关键支撑。 --- 第二部分：计算思维的深化与算法设计（Advanced Computational Thinking） 本部分超越了基本的编程语法，聚焦于高效能计算和复杂问题分解的深层逻辑。 2.1 复杂性理论与计算极限：P、NP与不可解问题 本章将引导读者理解计算的“边界”。深入剖析时间复杂度与空间复杂度的概念，区分多项式时间可解问题（P类）与非确定性多项式时间可解问题（NP类）。通过对旅行商问题（TSP）和背包问题的分析，阐明为什么某些优化问题在本质上是难以通过蛮力法高效解决的，以及启发式算法和近似算法在工程实践中的必要性。 2.2 分布式与并行计算架构：从线程到集群 现代应用对速度的要求使得单核计算已无法满足需求。本章对比了同步与异步编程模型，详解了多线程、多进程的资源管理与同步机制（如锁、信号量、消息队列）。随后，引入大规模集群计算的原理，对比MapReduce、Spark等框架的核心思想，为读者理解云计算和大数据处理提供架构视角。 2.3 图计算与网络分析：洞察连接的结构 现实世界中的许多复杂系统（社交网络、生物分子网络、交通系统）都可以抽象为图结构。本章将介绍图论在计算机科学中的应用，包括图的遍历算法（DFS/BFS）、最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），以及PageRank等中心性指标的计算方法，阐述如何通过图分析揭示隐藏的社会动态和系统脆弱性。 --- 第三部分：人机交互的未来形态与体验设计（The Evolving Interface） 本部分关注用户如何与日益智能化的系统进行有效互动，强调设计的人文关怀。 3.1 认知负荷理论与界面优化 人机交互不再是简单的“点击”和“输入”。本章基于认知心理学，引入认知负荷理论，分析界面信息密度、导航结构对用户心智资源消耗的影响。探讨如何通过界面减负、一致性设计原则和预见性反馈机制，提升复杂系统的可用性和用户满意度。 3.2 沉浸式计算环境：AR/VR/MR的设计挑战 探讨扩展现实（XR）技术带来的交互范式变革。重点分析三维空间中的输入方式（手势识别、眼动追踪）与传统二维界面的区别。挑战包括如何处理空间感知的错位、如何设计自然的用户定向系统，以及混合现实（MR）中数字内容与物理环境的无缝融合策略。 3.3 情感计算与自适应界面 随着传感器技术的发展，系统开始具备感知用户情绪的能力。本章讨论情感计算（Affective Computing）的基本模型（如Ekman的六种基本情绪识别），以及自适应界面如何根据用户的情绪状态（焦虑、困惑、专注）动态调整信息呈现方式、响应速度和帮助提示级别，实现真正的“个性化体验”。 --- 第四部分：人工智能的底层逻辑与前沿应用（Foundations and Frontiers of AI） 本部分不教授如何快速调用AI工具，而是深入其核心机制，理解其能力边界和局限性。 4.1 机器学习的核心范式：从统计到深度学习 本章构建严谨的数学基础，解析回归、分类和聚类的核心目标函数和优化方法（梯度下降及其变体）。重点剖析神经网络的结构、激活函数的作用，以及反向传播算法的工作原理，使读者理解“学习”过程的本质。 4.2 生成式模型的突破：扩散过程与Transformer架构 重点解析驱动当前AI热潮的两大核心技术：Transformer架构如何通过自注意力机制（Self-Attention）实现对长距离依赖关系的有效建模；以及扩散模型（Diffusion Models）如何通过迭代去噪过程生成高质量、高保真度的文本、图像和音频内容。 4.3 AI的可解释性与鲁棒性（XAI and Robustness） 深度学习模型的“黑箱”特性带来了巨大的信任危机。本章探讨可解释人工智能（XAI）的方法，如LIME和SHAP值，用以揭示模型决策的关键特征。同时，分析模型对对抗性攻击（Adversarial Attacks）的脆弱性，探讨如何通过防御性训练来提高AI系统的安全性和可靠性。 --- 第五部分：网络安全与数字防御体系（Cyber Resilience and Defense） 本部分着重于构建一个主动防御的思维模式，理解攻击的演变和防御的深度。 5.1 现代密码学：超越公钥/私钥 除了RSA和ECC等基础公钥密码体系，本章深入探讨哈希函数在数据完整性校验中的应用，以及对称加密算法（如AES）的实际部署挑战。重点介绍后量子密码学（PQC）的前景，研究在量子计算威胁下，如何设计和迁移新的抗攻击加密算法。 5.2 威胁情报与纵深防御策略 安全不再是单一防火墙的责任。本章引入威胁情报（Threat Intelligence）的概念，讨论如何收集、分析和应用TTPs（战术、技术和过程）。详细阐述纵深防御模型（Defense-in-Depth）的七层架构，包括端点检测与响应（EDR）、安全信息与事件管理（SIEM）系统的集成应用。 5.3 零信任架构（Zero Trust Architecture）的实施 “永不信任，始终验证”是新时代的防御基石。本章详细解析零信任模型的设计原则，包括微隔离、最小权限原则（Least Privilege）的严格执行，以及基于上下文的动态访问控制策略，指导企业如何从边界防御转向身份和资源保护。 --- 第六部分：数字化时代的伦理、法律与未来（Ethics, Governance, and The Horizon） 本部分提升到宏观层面，探讨技术发展对社会结构的深远影响。 6.1 算法偏见与公平性：技术责任的重构 算法的公平性是社会正义在数字空间的延伸。本章分析数据偏差（Data Bias）如何通过模型训练固化并放大社会不平等。讨论评估算法公平性的技术指标（如均等机会差异、预测率均等），并探讨在设计阶段如何嵌入“公平性约束”。 6.2 数字治理与全球监管框架 随着技术跨越国界，监管成为核心挑战。本章对比欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）与中国的数据安全法案，分析其核心理念、对企业合规性的影响，以及如何在不同司法管辖区内实现数据流动的平衡。 6.3 技术奇点与人机共生的哲学思辨 本章以开放的姿态探讨人工智能超越人类智能的假想情景（技术奇点），重点讨论由此引发的生存风险、价值对齐问题（Value Alignment），以及人类在高度自动化社会中如何重新定义工作、创造力和自我价值。本书最终引导读者以一种负责任、前瞻性的态度迎接一个由计算能力重塑的未来。 --- 本书面向读者： 追求知识深度的大学生、希望进行技术栈升级的职场专业人士、关注未来科技趋势的政策制定者以及所有渴望成为数字文明中清醒思考者的终身学习者。本书不仅教授“如何做”，更着重于“为什么”和“应该如何设计”。

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