具体描述
本书特点如下：
●内容精练，定位准确，注重应用型人才的技能培养。
●实例丰富，注重应用型人才的兴趣培养。
●概念清晰，科学严谨，精益求精，注重应用型人才的素质培养。
●在几年的使用过程中，已经过不断的修改和完善，可操作性强。
●提供网上课件，方便教学。
读者在学习完本书后，会对数据库应用系统的开发有一个全面的认识，同时也会掌握Access数据库管理系统的使用。
本书根据高职高专教育的特点和要求，以实用、够用为原则，以Access2000为平台，具体结合一个实例“电脑配件信息管理系统”，采用通俗的语言，循序渐进、由浅入深地讲述了关系数据库的根本原理，以及利用关系数据库管理系统进行数据库应用系统一发的基本流程和方法，每章后均附有练习题，便于教学。
本书力求理论与实践紧密结合，兼顾系统学习与实际应用除可作为大专院校的教科书外，也可供从事计算机开发与应用的工程技术人员自学与参考。
计算机科学与技术前沿探索：下一代计算范式的演进 本书导言：超越传统架构的边界 在信息技术飞速迭代的浪潮中，我们正目睹一场深刻的计算范式转移。本书并非聚焦于既有技术的深化应用，而是将目光投向那些正在重塑未来计算基础设施和人机交互模式的前沿领域。我们旨在为对未来技术趋势、底层理论创新及跨学科融合充满好奇的读者，提供一个广阔而深入的视角，探讨下一代计算系统将如何应对当前面临的规模、能效、安全和智能化的挑战。 第一部分：极端并行与量子计算的理论基石 本篇将深入剖析超越冯·诺依曼架构的计算模型。我们首先探讨后摩尔时代的芯片设计哲学，重点关注类脑计算（Neuromorphic Computing）的硬件实现路径，包括脉冲神经网络（SNN）的模拟电路设计，以及其在低功耗认知任务中的应用潜力。这部分内容将详尽解析忆阻器（Memristor）阵列的特性、建模方法及其在非易失性存储和并行处理中的作用。 紧接着，我们将转向量子信息科学的核心议题。这不是一本关于如何使用现有量子编程语言的教程，而是聚焦于量子算法的数学基础与物理实现瓶颈。我们将详细分析拓扑量子计算的理论优势，尤其是其对环境退相干的内在抵抗力。在算法层面，我们将超越Shor和Grover算法的表面介绍，重点论述变分量子本征求解器（VQE）的优化策略，以及量子机器学习（QML）中核函数选择的复杂性与高维映射难题。对量子纠错码的构造原理，特别是表面码（Surface Code）的拓扑结构和阈值分析，也将被作为本部分的核心内容进行详尽的数学推导。 第二部分：分布式系统的韧性与新一代网络架构 本部分关注的是如何构建能够在全球范围内提供极高可用性和安全性的计算生态。我们完全避开了传统数据库管理系统的操作细节，转而专注于去中心化账本技术（DLT）的深层共识机制。具体而言，我们将详细比较拜占庭容错（BFT）算法在不同网络拓扑下的性能权衡，包括DPoS、PoA以及新型的异步共识协议的安全性证明。 在网络层面，本书将深入探讨软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）的下一阶段发展。我们将着重分析服务网格（Service Mesh）在微服务架构中遇到的复杂流量工程和策略执行延迟问题。此外，对未来网络传输介质的探讨将聚焦于可见光通信（VLC）和太赫兹（THz）通信的信道模型与调制技术，探讨它们在室内和城域网络中的带宽极限与安全特性。我们还将探讨如何利用形式化验证方法来确保网络控制平面策略的正确性。 第三部分：数据智能化的前沿挑战与可信赖人工智能 本书对当前主流的深度学习模型不作应用层面的指导，而是聚焦于驱动这些模型变革的新型优化理论与数据驱动的决策科学。我们将深入探讨大规模模型训练中的泛化能力边界，重点分析“双下降”（Double Descent）现象的统计力学解释，以及如何设计具备理论收敛保证的优化器，例如超越Momentum和Adam的自适应学习率方案。 更关键的是，我们专注于可信赖人工智能（Trustworthy AI）的构建。这包括对对抗性鲁棒性的数学刻画，探讨如何通过流形分析来识别和防御梯度攻击。在模型可解释性方面，本书将详细对比SHAP值和集成梯度方法的局限性，并引入基于因果推断（Causal Inference）的解释框架，以区分相关性与真正的原因。此外，对联邦学习（Federated Learning）隐私保护的深入分析将侧重于差分隐私（Differential Privacy）机制在梯度聚合过程中的信息泄露风险评估，以及如何量化隐私预算的有效使用。 第四部分：人机交互的沉浸式革命与神经接口 最后，本书展望了计算系统如何更自然地融入人类的感知与认知过程。我们不会描述VR头戴设备的操作界面，而是探讨高保真沉浸式体验背后的渲染管线优化。这涉及对视错觉的精确建模，以及如何在有限计算预算下，利用眼动追踪数据实现预测性渲染（Predictive Rendering）和注视点渲染（Foveated Rendering）的理论提升。 高潮部分将是脑机接口（BCI）的信号处理与解码。本书将详尽解析非侵入式BCI（如EEG）在处理高维度、低信噪比数据时的盲源分离技术，特别是独立成分分析（ICA）和张量分解在运动想象解码中的应用。在侵入式接口领域，我们将探讨神经编码模型的建立，以及如何利用强化学习策略来实时优化刺激参数，以实现对复杂运动或认知功能的精确调控。 结语：融合与未来的展望 本书旨在揭示，未来的计算系统不再是孤立的技术集合，而是硬件、算法、网络和认知科学深度融合的产物。它呼吁研究人员和工程师超越单一学科的限制，在这些前沿领域寻找跨越性的解决方案，以构建下一代支撑人类社会复杂需求的高性能、高可靠、高智能的计算基础设施。
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