计算机等级考试考点分析、题解与模拟 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2007年1月1日)

作者:王功明

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2007-1

价格:34.80元

装帧:平装

isbn号码:9787121033711

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 考点分析
• 题解
• 模拟题
• 历年真题
• 考试指南
• 计算机基础
• 编程
• 信息技术
• 自考

《数字时代的人机交互前沿探索》 内容简介 随着信息技术的飞速发展，人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）已不再是单纯的软件界面设计，而是渗透到我们生活、工作、娱乐的方方面面，成为衡量技术先进性的核心指标之一。本书《数字时代的人机交互前沿探索》旨在为研究人员、交互设计师、软件工程师以及对未来科技充满好奇的读者，提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，审视当前人机交互领域的最新趋势、关键技术与伦理挑战。 第一部分：交互范式的革新与演进 本部分将系统梳理人机交互理论的发展脉络，从早期的命令行界面（CLI）到图形用户界面（GUI），再到我们当前所处的多模态与普适计算时代。 第一章：从屏幕到空间——沉浸式交互的崛起 本章重点探讨虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）技术如何重塑我们与数字内容的交互方式。我们将深入分析空间计算（Spatial Computing）的基本原理，包括传感器融合、头部和手部追踪技术的最新突破。重点剖析沉浸式环境下的认知负荷模型，以及如何设计符合人体工程学和心理学规律的“自然”交互手势和环境反馈机制。特别关注非接触式交互（如手势识别、眼动追踪）在专业领域（如医疗手术模拟、工业设计）的应用案例及其面临的精度与延迟挑战。 第二章：无形化的力量——普适计算与环境智能 本章聚焦于“隐形”交互，即交互界面从显性设备向环境本身的转移。我们将探讨物联网（IoT）生态系统中设备间的协同工作，以及“情境感知计算”（Context-Aware Computing）如何实现预测性服务。内容涵盖边缘计算（Edge Computing）对实时交互响应速度的贡献，以及基于环境传感器网络（如温度、湿度、声音、生物信号）的数据采集与智能决策过程。我们将通过分析智能家居、智慧城市中的实际部署案例，探讨如何平衡用户对便捷性的需求与隐私保护之间的矛盾。 第二章：多模态交互的融合与共生 交互不再局限于单一感官输入。本章细致剖析语音、触觉、情感计算等多模态信息的整合策略。语音识别技术的最新进展，特别是自然语言理解（NLU）在复杂指令处理上的突破，将被详细阐述。同时，触觉反馈（Haptic Feedback）技术，从简单的震动到复杂的力反馈系统，如何增强用户在远程操作或虚拟环境中的临场感，也将是讨论的重点。此外，情感计算（Affective Computing）在识别用户情绪状态并动态调整系统响应方面的潜力与局限性将被深入剖析。 第二部分：驱动未来的关键技术栈 本部分深入探讨支撑前沿交互体验的核心技术，特别是人工智能与人机交互的深度融合。 第三章：生成式AI与交互界面的未来 生成式人工智能（Generative AI）正在颠覆传统的内容创建和交互设计流程。本章探讨如何利用大型语言模型（LLM）和扩散模型（Diffusion Models）来快速原型设计、生成个性化用户界面（Personalized UI）和自动化用户体验（UX）测试。重点讨论“提示工程”（Prompt Engineering）在指导AI生成高质量交互反馈中的关键作用。此外，还将分析AI驱动的自适应界面（Adaptive Interfaces）如何根据用户技能水平和任务需求动态调整信息密度和交互路径。 第四章：生物信号与脑机接口（BCI）的前景 本章迈入更具科幻色彩但已开始落地的领域——直接从生物体获取信息或输出指令的交互方式。我们将介绍非侵入式BCI技术（如EEG）在注意力监测和简单命令输入中的应用。内容涵盖BCI在医疗康复、辅助技术中的现有成果，以及设计者在处理高敏感生物数据时必须遵循的伦理框架和安全协议。本章强调，BCI的未来不仅仅是“用意念控制”，更是理解人类思维的边界与可能性。 第三部分：用户体验的深度挖掘与伦理考量 先进的技术必须服务于高质量的用户体验，并需要在伦理的框架内审慎发展。 第五章：用户体验的量化与可解释性 在复杂的交互系统中，传统的用户满意度调查已不足够。本章介绍高级UX量化指标，如任务完成时间、错误率、眼动路径分析的深度应用。更重要的是，我们将探讨“可解释性AI”（XAI）在交互设计中的角色，即系统如何清晰地告知用户“为什么”它做出了某个推荐或采取了某种行动，从而建立用户信任。 第六章：设计伦理、隐私保护与数字福祉 随着交互渗透至更深层次，涉及用户注意力的争夺和个人数据的深度挖掘，伦理问题日益凸显。本章批判性地审视“暗模式”（Dark Patterns）的设计手法及其对用户自主性的侵蚀。我们将探讨“负责任的AI设计”（Responsible AI Design）原则，包括偏见检测、公平性评估在交互决策中的实施。最后，本章深入探讨如何通过交互设计来促进用户的“数字福祉”（Digital Well-being），设计出健康、可持续的使用模式，避免“成瘾性”设计陷阱。 结语：通往后数字时代的交互蓝图 本书最后总结了当前人机交互领域面临的跨学科挑战，并展望了未来十年内，技术如何更好地融入人类的认知结构与社会形态，勾勒出下一代计算平台的交互蓝图。 本书内容丰富、论证严谨，适合作为高校人机交互、计算机科学、工业设计等专业领域研究生和高年级本科生的参考教材，同时也为希望保持技术前沿洞察的行业专业人士提供极具价值的深度阅读材料。

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终于考完了，回想起来，整个复习过程可以说是充满了“惊喜”和“惊吓”。当初选择这本书，纯粹是觉得名字听起来挺实在的，又是“考点分析”，又是“题解”，感觉能帮我把知识点梳理清楚，然后通过大量的练习来巩固。拿到书的时候，封面设计还算简洁大方，翻开目录，大致的章节划分也符合我对计算机基础知识的认知。刚开始看的时候，确实被里面的考点分析吸引了，感觉作者把那些抽象的概念用比较易懂的方式解释了，还配有一些小例子，这对于我这种容易“云里雾里”的人来说，简直是福音。尤其是对于一些概念性的东西，比如操作系统的工作原理，或者网络协议的传输过程，书里的一些图示和流程图给了我很大的启发，让我不再是死记硬背，而是能够理解它们是如何运作的。

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这本教材给我的感觉是，它更像是一个“点拨者”，而不是一个“手把手教学”的老师。在复习过程中，我确实从中找到了一些重要的考试方向和命题规律，这在很大程度上节省了我自己去摸索的时间。书中的考点分析部分，对一些容易混淆的概念进行了区分，并且给出了清晰的界定，这一点非常实用。然而，在一些更深层次的原理性讲解上，它提供的深度略显不足。很多时候，它会告诉你“是什么”，但对于“为什么是这样”的深层原因，可能需要你另外去查阅资料。这就导致我在复习某些章节时，会感觉像是在碎片化地学习，知识点之间缺乏更紧密的联系，有点零散。

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坦白说，这本书的排版确实花了不少心思，但有时候读起来还是会觉得有些吃力。比如，在分析某个复杂知识点的时候，虽然有题解作为辅助，但偶尔会出现一些题目解析的逻辑跳跃，需要我反复阅读才能勉强跟上。这种情况下，我就会开始怀念一些能够提供更详细步骤和思路的书籍，哪怕篇幅再长一些也好。另外，一些题目后面的答案解释，有时候过于简洁，特别是涉及到一些编程题的解法，可能只有代码，而没有对代码逻辑的深入剖析。这对于刚开始接触编程的同学来说，可能会感到无所适从，不知道为什么这样写能够解决问题。如果能够增加一些不同解法的比较，或者对不同编程语言的实现方式进行简要说明，相信会更有帮助。

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总的来说，这本《计算机等级考试考点分析、题解与模拟》在帮助我梳理考试重点方面发挥了一定的作用，也让我对一些基础概念有了初步的认识。它确实能够作为备考初期的一个参考，帮助考生快速掌握考试的“地图”。但是，我期望的是一本能够引导我深入理解、掌握核心技能的书籍，而不是仅仅停留在“点拨”的层面。如果作者能够在后续的版本中，增加更多关于原理性讲解的深度，拓宽题目的类型和难度，并对解题思路进行更详尽的说明，相信这本书的实用性和价值会得到显著的提升，真正成为考生备考过程中的得力助手。

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这本书在实操性练习的丰富度方面，还有很大的提升空间。我比较看重的是题目的数量和难度梯度，希望能够通过大量的练习来检验自己的掌握程度。这本书的例题和练习题虽然覆盖了大部分考点，但如果能增加更多类型的题目，比如一些需要综合运用多个知识点的拔高题，或者一些更贴近实际应用场景的模拟题，那会更有挑战性。有时候，做完书里的题目，会感觉自己好像只是机械地完成了任务，并没有真正将知识融会贯通，更谈不上举一反三。尤其是一些需要调试和分析错误的代码题目，如果能够提供一些常见的错误类型和排查思路，对于提高解决实际问题的能力会大有裨益。

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