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出版者:福建教育出版社（原）

作者:洪明,张俊峰

出品人:

页数:467

译者:

出版时间:2007-1

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787533448202

丛书系列:

图书标签:

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《科学前沿探索与未来科技展望》 图书简介 本书旨在为对自然科学的最新突破和未来科技发展趋势抱有浓厚兴趣的读者提供一份全面而深入的导览。我们正处在一个科技飞速变革的时代，从基础物理学的深层奥秘到生物技术的革命性应用，再到人工智能驱动的社会重塑，每一个领域都在以前所未有的速度向前推进。本书并非一本标准的教科书，而更像是一份精选的“知识地图”，引导读者穿越复杂的技术迷宫，洞察驱动我们未来的关键力量。 第一部分：宇宙的边界与微观世界的深邃 本部分聚焦于人类理解物质世界和宇宙结构的两个极端尺度。 第一章：时空涟漪与引力波天文学的兴起 引力波的直接探测是21世纪物理学最伟大的成就之一。本章将详细解析爱因斯坦广义相对论的预言如何通过LIGO和Virgo等先进探测器成为现实。我们将探讨黑洞和中子星合并事件所揭示的极端物理环境，以及引力波天文学如何作为一种“全新感官”，开启了我们观察宇宙的窗口。读者将了解到引力波信号如何帮助我们重新校准哈勃常数，以及未来更灵敏的探测器（如LISA）对早期宇宙探索的潜力。内容深入浅出地阐述了时空弯曲的本质，并讨论了引力波数据分析中的挑战与机遇。 第二章：粒子物理学的“标准模型”之外 标准模型是描述基本粒子及其相互作用的现行理论框架，但它无法解释暗物质、暗能量的存在，也无法统一引力。本章将回顾大型强子对撞机（LHC）的最新发现，包括希格斯玻色子的精确测量，并重点剖析当前理论物理学的前沿困境。我们将细致审视超对称理论（SUSY）、弦理论的基本概念，以及中微子物理学（特别是其质量的起源）如何可能成为打破标准模型的突破口。内容侧重于理论猜想与实验验证之间的动态博弈。 第三章：量子计算的物理基础与工程瓶颈 量子力学不再是纯粹的理论概念，它正被转化为下一代计算技术的核心。本章将深入探讨量子比特（Qubit）的物理实现方式——无论是超导电路、离子阱，还是拓扑量子位。我们将详细解释叠加态和量子纠缠这两个核心概念，并剖析量子门操作的原理。同时，本书不会回避工程上的巨大挑战，如退相干（Decoherence）问题的解决、量子纠错码的设计，以及当前“嘈杂中型量子计算机”（NISQ）时代的实际应用局限。 第二部分：生命重塑与生物技术的革命 生命科学领域正在经历一场深刻的范式转变，从“观察”生命到“设计”生命。 第四章：基因编辑技术的精确操控与伦理边界 CRISPR-Cas9系统的问世极大地加速了对生命蓝图的编辑能力。本章将详述CRISPR系统的作用机制，包括向导RNA如何引导核酸酶进行精确的DNA切割。我们将重点分析其在农业育种、遗传病治疗（如镰状细胞贫血症）中的突破性应用。然而，更关键的是，本章将平衡地探讨胚胎编辑的全球性伦理争议、脱靶效应的风险，以及确保技术公平可及性的社会责任。 第五章：合成生物学：从电路板到细胞工厂 合成生物学（SynBio）致力于像工程师设计电子电路一样设计和构建新的生物部件、设备和系统。本章将展示如何利用基因回路（Genetic Circuits）来编程细胞行为，例如设计能够检测并杀死癌细胞的“智能”细菌。我们将介绍利用微生物大规模生产生物燃料、新型药物和环保材料的前景，并探讨标准化生物元件库（BioBricks）的构建如何推动这一领域的发展。 第六章：神经科学与脑机接口（BCI）的融合 人类大脑仍是宇宙中最复杂的结构。本章将概述现代神经科学如何利用钙成像、光遗传学（Optogenetics）等工具来解码神经回路。重点将放在脑机接口技术上：从早期的侵入式设备（如Neuralink或Utah Array）到非侵入式的EEG技术，解析它们如何恢复瘫痪患者的运动功能，以及未来它们在增强人类认知能力方面的理论可能性。章节末尾将讨论大脑数据安全和“心智隐私”的新兴法律问题。 第三部分：智能系统的崛起与社会重构 人工智能已不再是科幻小说，而是正在重塑经济、劳动和决策制定的核心基础设施。 第七章：深度学习架构的演进与大模型的涌现能力 本章深入探讨驱动当前AI浪潮的底层技术——深度学习。我们将解析卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及革命性的Transformer架构。重点分析为什么“扩大规模”（Scaling Laws）会导致“涌现能力”（Emergent Abilities），如复杂推理和上下文学习。本书将通过实际案例（如大型语言模型LLMs和扩散模型）解释这些模型是如何学习和生成内容的，并分析其在知识获取、代码生成等领域的颠覆性影响。 第八章：具身智能与机器人学的未来路径 纯粹的软件智能（如LLMs）是强大的，但缺乏与物理世界的互动能力。具身智能（Embodied AI）旨在弥补这一差距。本章将探讨如何将先进的感知、决策和运动控制算法集成到机器人平台中。内容将覆盖模仿学习、强化学习在复杂环境中导航和操作的应用，以及服务型机器人、自主驾驶系统和人形机器人的最新进展。我们将分析实现通用机器人所需克服的“常识推理”和“实时物理交互”的巨大鸿沟。 第九章：数据、算法与治理：重塑社会契约 技术的指数级进步对社会结构提出了严峻的挑战。本章将探讨算法偏见（Algorithmic Bias）的根源——数据代表性不足、模型设计缺陷——及其在招聘、信贷和司法系统中的负面影响。此外，我们将讨论Web3.0、去中心化自治组织（DAOs）作为对现有中心化权力结构的一种潜在回应。本书呼吁读者以批判性的眼光看待技术进步，强调建立负责任的AI治理框架、数据主权概念以及如何平衡创新自由与社会公平的紧迫性。 结论：跨学科思维的重要性 全书的最终目标是培养读者的跨学科视野。未来的重大突破往往发生在不同领域的交汇点：例如，材料科学的进步驱动量子计算，生物学原理启发了新的AI架构。本书强调，只有理解了基础科学的边界、生命设计的复杂性以及智能系统的运作机制，我们才能更有效地导航和塑造这个快速变化的未来。 本书适合对科技进步抱有好奇心、希望超越狭隘专业知识、洞察未来趋势的高级学生、研究人员以及希望保持知识前沿的专业人士阅读。

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