具体描述
本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。 本书主要论述自动测量技术的基本传感原理以及典型测量仪表的结构、成、特点和功能。全书共分为九章，内容包括：自动测量技术的基本知识、生产过程中各种参数的测量技术(如温度、压力、流量、物位、机械量和锅炉炉膛火等)、成分分析技术和智能测量技术等。本专主要作为高等院校热能与动力工程专业的本科生教材，也可供机械类专业和相近专业的学生使用，同时可作为相关技术人员的参考书。
《探秘未知：解构复杂系统的边界》 内容概述 《探秘未知：解构复杂系统的边界》是一部深入探索信息时代核心挑战的学术专著。本书并非仅仅罗列已知，而是以严谨的逻辑和前沿的视角，剖析人类在理解和驾驭日益庞大、互联且动态的复杂系统时所面临的根本性瓶颈。我们将目光投向那些隐藏在海量数据、模糊关联和涌现现象背后的深层规律，旨在揭示现有认知框架的局限性，并为我们构建更具洞察力的分析工具和理论模型提供坚实的基础。 本书首先从哲学层面出发，重新审视“测量”的本质以及其在认识世界过程中的作用。我们并非质疑测量本身的可行性，而是探讨在处理复杂系统时，传统意义上的精确测量所能捕捉到的信息量及其局限性。我们将引入“信息熵”、“不确定性原理”在信息论和量子力学之外的应用，以及“混沌理论”如何揭示系统内在的不可预测性，即使在理论上能够完全掌握所有初始条件的情况下。本书将探讨，对于某些类型的系统，我们或许需要从“描述”转向“映射”，从“还原论”转向“整体论”，以更有效地把握其动态演化。 随后，我们将转向计算科学和人工智能的前沿，探讨现有计算范式在处理高维度、非线性、多模态数据时所遇到的困难。例如，深度学习在某些领域取得了巨大成功，但其“黑箱”特性、对大量标注数据的依赖以及对新颖情境的泛化能力不足，都限制了我们对复杂系统深层机制的真正理解。本书将深入研究“因果推理”的最新进展，探讨如何从关联数据中提取出真正的因果关系，这对于构建更鲁棒、更具解释性的模型至关重要。我们还将审视“符号回归”、“方程发现”等技术，它们试图在数据中自动发现潜在的数学模型，从而赋予我们对系统运作机制更清晰的认识。 在理论层面，本书将引入“网络科学”的最新发展，将复杂系统视为由大量相互作用的节点组成的网络。我们将探讨网络的拓扑结构如何影响信息的传播、故障的蔓延以及集体行为的涌现。本书将分析不同类型的网络模型（如无标度网络、小世界网络）在解释现实世界现象中的优势与不足，并提出构建更具动态性和适应性的网络分析框架的思路。此外，我们还将深入探讨“涌现”现象的本质，即整体的属性如何超越其组成部分的简单叠加，以及在复杂系统中，如何识别和预测这些非线性、意料之外的宏观行为。 本书的另一核心关注点是“模型不确定性”的量化和管理。在现实世界中，我们永远无法拥有完美的模型，任何模型都是对现实的一种简化。如何量化这种简化带来的不确定性，并将其纳入我们的决策过程，是有效应对复杂系统挑战的关键。我们将探讨“贝叶斯模型平均”、“证据理论”、“模糊逻辑”等方法，它们为我们在不确定性环境中做出更明智的判断提供了新的视角和工具。本书将强调，理解并拥抱不确定性，而非试图完全消除它，才是应对复杂性挑战的智慧之道。 最后，《探秘未知：解构复杂系统的边界》将目光投向了未来，展望了下一代的信息处理和认知科学范式。我们将讨论“量子计算”和“类脑计算”的潜力，它们或许能为我们提供全新的计算能力，从而突破当前算法的瓶颈。更重要的是，本书将呼吁跨学科的合作，强调物理学、生物学、社会学、经济学、计算机科学以及哲学等领域的知识融合，是理解和解决复杂系统问题的必由之路。我们期望本书能启发更多的研究者，在信息洪流中寻找秩序，在看似混乱的现象背后洞察规律，从而更好地塑造我们与这个日益复杂的世界的关系。 本书特色 前沿视角： 聚焦于信息时代最前沿的理论与技术挑战，而非陈述已有的知识。 深刻洞察： 深入剖析复杂系统核心的认知局限，提供颠覆性的思考框架。 跨界融合： 整合了信息论、计算科学、网络科学、物理学、哲学等多个学科的精髓。 理论与实践并重： 在提供坚实的理论基础的同时，也为实际问题的分析提供了新的思路和方法。 启发性强： 旨在激发读者对未知领域的探索欲望，培养批判性思维和解决复杂问题的能力。 目标读者 本书适合以下读者阅读： 科研人员： 致力于信息科学、计算科学、人工智能、网络科学、复杂系统研究的学者。 高等院校师生： 对信息科学、计算理论、前沿技术有浓厚兴趣的研究生和高年级本科生。 技术决策者： 希望深入理解当前技术发展瓶颈，并为未来技术方向提供战略指导的企业领导者和产品经理。 对知识边界充满好奇的探索者： 任何对人类认知极限、信息本质以及复杂世界运作机制感兴趣的读者。 本书内容（详细章节提纲） 第一部分：认知框架的重塑——超越精确测量的藩篱 第一章：测量的哲学边界 1.1 从“知道是什么”到“理解为什么”：认识论的演变 1.2 精确性的幻象：信息量与系统复杂度的权衡 1.3 不确定性原理在信息系统中的引申 1.4 观察者效应：测量行为本身对系统状态的影响 1.5 极限测量：在信息瓶颈下的决策艺术 第二章：混沌的低语与涌现的诗篇 2.1 混沌理论的深层含义：从确定性到不可预测性 2.2 吸引子与分形：复杂系统中的秩序之美 2.3 涌现现象的定义与识别：整体大于部分之和的奥秘 2.4 宏观规律的微观起源：微观互动如何催生宏观行为 2.5 预测的极限：在混沌与涌现面前的谦逊 第二部分：计算范式的革新——驾驭信息洪流的工具 第三章：信息洪流中的算法困境 3.1 高维度空间：维度灾难的挑战与应对 3.2 非线性动力学：传统线性模型失效的根源 3.3 多模态数据融合：跨越信息鸿沟的难题 3.4 深度学习的局限：可解释性、泛化性与数据依赖性 3.5 计算复杂度：P vs NP之外的现实挑战 第四章：因果的追寻与模型的发现 4.1 关联的迷雾：区分相关性与因果性的关键 4.2 因果图模型：结构化因果推理的强大力量 4.3 反事实推理：探究“如果…会怎样”的可能性 4.4 符号回归与方程发现：在数据中重构物理与数学定律 4.5 实验设计在复杂系统研究中的重要性 第三部分：结构与动态的解构——理解相互连接的世界 第五章：网络科学的维度——连接的力量与脆弱 5.1 网络的分类与度量：从节点到系统的视角 5.2 拓扑结构的影响：信息传播、故障蔓延与鲁棒性 5.3 动态网络：随时间演化的连接模式 5.4 网络上的集体行为：同步、聚类与分化 5.5 现实世界网络的共性与特异性 第六章：信息传递与决策在分布式系统中的演化 6.1 智能体与交互：个体行为如何影响整体 6.2 博弈论在复杂系统分析中的应用 6.3 自组织与协同：在无中心控制下的秩序形成 6.4 信息扩散与社会影响：病毒式传播与意见形成 6.5 联邦学习与分布式智能：集体智慧的潜力 第四部分：不确定性管理与未来展望——走向更智能的未来 第七章：量化未知——不确定性下的决策智慧 7.1 贝叶斯推断：从信念到证据的更新 7.2 模型不确定性：不同模型间的权衡与选择 7.3 证据理论与模糊逻辑：在不精确信息下的推理 7.4 风险评估与容错设计：在不确定性中的稳健性 7.5 适应性学习与在线决策：动态调整策略 第八章：超越界限——下一代认知与计算范式 8.1 量子计算的潜力：解决经典计算无法企及的问题 8.2 类脑计算：模拟生物神经系统的信息处理方式 8.3 混合智能：人机协作的新模式 8.4 跨学科的协同：汇聚智慧，解构复杂 8.5 走向通用人工智能：对未来发展方向的探索与思考 本书旨在为读者提供一个全新的视角，去理解和应对信息时代带来的巨大挑战。我们并非提供现成的答案，而是抛出问题，引导思考，激发探索，共同走向对未知世界的更深层次的理解。
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