中英數輸入實力養成暨評量（2004年版）. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:?峰

作者:電腦技能基金會

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040801

价格:NT$ 420

装帧:

isbn号码:9789864215188

丛书系列:

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• 能力培養
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科技前沿探索：人工智能与未来社会构建 内容简介 本书深入剖析了人工智能（AI）技术在当前社会结构转型中的核心作用及其对未来社会形态的深远影响。全书分为四个部分，旨在为读者提供一个全面、系统的视角，理解AI的理论基础、前沿应用、伦理挑战以及治理框架。 第一部分：人工智能的理论基石与技术演进 本部分首先回顾了人工智能自诞生以来的核心理论范式，重点介绍了符号主义、连接主义（特别是深度学习）的原理及其在解决复杂问题中的优势与局限。我们详细探讨了现代机器学习（Machine Learning）的基石——统计学习理论，包括监督学习、无监督学习和强化学习的数学模型与算法实现。 深度神经网络的结构与优化： 详述了卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性应用，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在序列数据处理中的关键作用。更进一步，我们深入解析了近年来占据主导地位的Transformer架构，包括自注意力机制（Self-Attention）的工作原理，并探讨了其如何催生出如GPT系列等大型语言模型（LLMs）。 可解释性人工智能（XAI）： 鉴于AI决策日益复杂，本章重点关注了如何打开“黑箱”，介绍LIME、SHAP等局部解释工具，以及全局解释方法，强调模型透明度在关键决策领域（如医疗诊断、金融风控）的重要性。 数据驱动的范式转变： 探讨了大数据、云计算与AI算力需求的共生关系。分析了数据质量、数据偏差（Data Bias）对模型性能和公平性的决定性影响，并提出了数据清洗、数据增强的高级技术策略。 第二部分：前沿应用场景与产业重塑 本部分着眼于AI技术在不同垂直行业的落地实践，展示了其如何成为推动产业升级的核心驱动力。 智能制造与工业物联网（IIoT）： 阐述了如何利用机器视觉进行产品质量的自动化检测，以及基于预测性维护（Predictive Maintenance）的柔性生产系统的构建。讨论了数字孪生（Digital Twin）技术与AI的融合，实现对物理流程的实时模拟和优化控制。 医疗健康领域的革命： 聚焦于AI在药物研发周期缩短（如蛋白质折叠预测）、医学影像分析（放射科、病理科）的辅助诊断，以及个性化治疗方案推荐中的应用。讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护患者隐私前提下实现跨机构数据协作的潜力。 金融科技（FinTech）与风险管理： 深入分析了AI在反欺诈、信用评分模型、高频交易策略中的应用。探讨了自然语言处理（NLP）技术如何用于分析非结构化的市场情绪和监管文件，以辅助投资决策。 自动驾驶与智慧交通： 详细介绍了自动驾驶系统的感知、决策与控制模块，特别是传感器融合技术（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）及其在复杂交通环境下的鲁棒性挑战。讨论了V2X（车路协同）技术对城市交通流优化的贡献。 第三部分：人工智能的伦理、法律与社会治理 随着AI能力的增强，其引发的社会、道德和法律问题日益凸显。本部分旨在提供一个审慎的框架来应对这些挑战。 算法公平性与偏见消除： 深入探讨了算法歧视的来源，包括训练数据中的历史偏见和模型设计中的固有限制。提出了量化公平性（如平等机会、人口均等）的指标，并讨论了后处理、敏感属性分离等去偏技术。 隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation）： 重点介绍了同态加密（Homomorphic Encryption）和差分隐私（Differential Privacy）技术，这些技术如何在数据可用性和数据保密性之间找到平衡点，特别是在涉及敏感个人信息处理的场景中。 劳动市场冲击与技能重塑： 评估了AI自动化对白领和蓝领工作的替代效应与增强效应。分析了未来所需的新兴技能组合，并探讨了终身学习体系和再培训机制的必要性。 全球AI治理框架的比较研究： 对欧盟的《人工智能法案》、美国的风险管理指南以及中国在数据安全和算法备案方面的政策进行了对比分析，旨在勾勒出全球范围内对AI进行有效监管的趋势与难点。 第四部分：通往通用人工智能（AGI）的路径与未来展望 本部分将目光投向更长远的发展，探讨迈向具有人类水平智能的AGI的可能性、挑战与潜在影响。 认知架构的探索： 分析了符号操作与联结主义融合的尝试，如神经符号AI（Neuro-Symbolic AI），试图结合两者的优势以实现更强的推理和常识理解能力。 具身智能（Embodied AI）与世界模型： 强调了智能体与物理环境的交互对于发展真正理解世界的认知能力至关重要。讨论了如何利用强化学习和元学习（Meta-Learning）构建具有适应性和迁移性的世界模型。 超级智能的风险与对齐问题（Alignment Problem）： 严肃讨论了当AI的智能水平远超人类时，如何确保其目标函数与人类价值观保持一致的“价值对齐”问题。探讨了形式化验证、奖励函数设计等前沿研究方向，以应对潜在的生存风险。 本书的编写风格严谨、逻辑清晰，力求平衡技术深度与宏观视野，适合计算机科学专业学生、行业研究人员、政策制定者以及对未来科技趋势抱有浓厚兴趣的社会大众阅读。它不仅是一本技术手册，更是一份对未来社会形态的深度思考指南。

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从学习效果的角度来看，这本书的价值是毋庸置疑的。我过去在处理中英文字混合输入时常常感到效率低下，尤其是在需要快速切换输入法和处理大量专业术语时会显得力不从心。在使用这本书的特定章节进行强化训练后，我的盲打速度和准确率都有了显著的提升。书中所强调的“节奏感”和“词频优化”等高级理念，确实是区分普通使用者和高效使用者的关键所在。它不仅仅是教你如何打字，更是在训练你大脑处理语言和符号信息的速度和效率。如果能配合书本上的周期性自我评估和测试环节，读者可以非常直观地量化自己的进步。这种基于实践和评估的学习闭环，是确保学习成果固化的有效方法。

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这本书的装帧设计很吸引人，封面采用了清爽的蓝色调，搭配了简洁的字体，看起来非常专业和权威。拿到手里感觉分量十足，纸张的质感也很好，长时间翻阅也不会感到疲劳。虽然是2004年的版本，但整体设计风格在今天看来依然不过时，体现了当时出版社在排版和视觉呈现上的用心。特别是内页的排版，逻辑清晰，模块划分明确，使得学习内容的查找和跳转非常方便。这种注重用户体验的设计，对于需要系统学习输入技能的读者来说，无疑是一个加分项。不过，如果能配上一些更现代的学习辅助工具，比如在线资源链接或配套的练习软件，那体验感会更上一层楼。总体来说，这本书在物理形态上给人一种可靠、耐用的感觉，是那种可以陪伴读者走过一段重要学习阶段的伙伴。细节之处见真章，从封面到内页，都透露出一种严谨的态度。

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这本书的结构安排着实让人眼前一亮，它不像市面上一些同类书籍那样只是简单地堆砌知识点，而是构建了一个非常流畅的学习路径。从基础的键盘布局认知开始，循序渐进地过渡到不同输入法（比如拼音、五笔等）的精细化操作和常见疑难点的攻克。我尤其欣赏它在理论讲解与实际操作之间的平衡把握，理论部分言简意赅，不会让人感到枯燥，而大量的实战练习案例则提供了即时反馈和应用场景。练习题的设计难度梯度设置得非常合理，确保了初学者不会望而却步，而有一定基础的学习者也能找到提升的空间。这种层层递进的学习设计，极大地帮助我建立起了对输入法的系统认知和肌肉记忆。它真正做到了“授人以渔”，教会我们如何高效地掌握技能，而不是仅仅记忆固定的模板。

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阅读这本书的过程，体验出乎意料地顺畅，其文字表达方式非常贴合实际操作者的需求。作者的语言风格显得非常务实和直接，没有过多华丽的辞藻，全是干货。每讲解一个技巧或难点时，都会配上清晰的操作步骤和直观的图示（虽然是黑白印刷，但示意图的清晰度尚可），这对于需要对照屏幕进行练习的读者来说至关重要。我发现作者对于一些常见输入错误和学习误区有着深刻的洞察，针对性地提出了许多“小窍门”和“快速修复”的建议，这些内容非常接地气，确实解决了我在日常使用中经常遇到的困扰。这种“过来人”式的经验分享，使得原本可能有些枯燥的技能学习过程，变得生动且富有启发性。感觉作者不仅精通技术，更懂得如何有效地传授技术。

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坦白说，作为一本较早出版的技术类书籍，它最大的挑战可能在于其时效性，毕竟科技发展日新月异。尽管如此，这本书所奠定的核心输入逻辑和基础技能训练原理，依然具有极强的生命力。键盘的物理结构和人机工程学的基本原则是相对稳定的，这本书深入剖析的这些底层逻辑，是任何新输入法都无法完全替代的基石。我把它看作是构建输入“内功”的宝典，一旦内功扎实，后续适应新的软件界面或输入法升级都会变得轻而易举。对于那些追求深层理解而非表面操作技巧的读者来说，这本书提供了远超一般速成手册的深度和广度，是打好信息处理基础的绝佳教材。

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