具体描述
《车工工艺与技能训练》介绍精车内外圆、精车圆锥面等基础内容，加工梯形螺纹、多头蜗杆、曲轴、多孔零件、细长轴等提高内容；并在此基础上介绍了车削加工平面螺纹、不等距螺纹、特殊材料等技能拓展内容。《车工工艺与技能训练》注重培养读者从事车削加工所必需的、有一定广度和深度的理论知识和操作技能，并提高其解决实际问题的能力。《车工工艺与技能训练》可作为高级技工学校、技师学院、高等职业技术院校“高级车工实训”课程的教材，也可供相关工程技术人员参考。
好的，以下是一本不包含《车工工艺与技能训练》内容的图书简介，旨在提供一个丰富、详尽的替代阅读体验。 --- 探寻数字时代的边界：人工智能伦理、治理与未来图景 图书名称： 《算法的边界：数字时代的伦理冲突与治理蓝图》 作者： [虚构作者名，例如：李明远、张晓雯 联合编著] 页数： 约 650 页 出版社： [虚构出版社名，例如：未来视野出版社] ISBN： [虚构 ISBN] 定价： 98.00 元 --- 内容提要： 在人类文明迈入深度数字化和智能化转型的关键节点，《算法的边界》以其深刻的洞察力和前瞻性的视野，系统梳理了当代人工智能技术发展所带来的复杂伦理困境、治理挑战及其对社会结构产生的深远影响。本书并非停留在对技术的简单赞美或恐慌之上，而是致力于构建一个多维度的分析框架，探讨“智能”的边界在哪里，以及人类应如何负责任地驾驭这股力量。 本书的核心议题围绕“算法的黑箱问题”、“数据主权与隐私保护”、“AI 决策的公平性与问责机制”展开，并深入剖析了生成式AI（AIGC）对创意产业、知识产权乃至人类心智模型的颠覆性冲击。它不仅是技术专家和政策制定者的案头必备参考，更是每一位关心未来社会走向的普通公民理解数字文明基石的必读之作。 --- 章节结构与核心内容详述： 本书共分为六大部分，二十个核心章节，层层递进，构建了一个从基础理论到实践应对的完整体系： 第一部分：智能的黎明与伦理的暗影（理论基础与早期挑战） 第 1 章：计算范式的跃迁：从图灵机到深度学习 本章追溯了人工智能理论的哲学根源，聚焦于当代神经网络架构的原理及其计算能力的爆炸性增长。重点分析了“强人工智能”与“弱人工智能”的界限，并引入了早期AI安全（AI Safety）的初步概念。 第 2 章：透明度悖论：黑箱模型的可解释性危机 深入剖析了深度学习模型，特别是大型语言模型（LLM）和复杂决策系统，其内部运作机制对人类认知的不可穿透性。探讨了LIME、SHAP等可解释性技术（XAI）的局限性，并提出了对“信任”与“理解”之间关系的哲学反思。 第 3 章：偏见与歧视的数字回音：训练数据中的结构性不公 本章聚焦于训练数据对模型输出的决定性影响。通过对招聘、信贷评估和司法量刑系统中存在的历史偏见案例的分析，揭示了算法如何固化甚至放大社会已有的不平等现象。讨论了“去偏见”技术的有效性和伦理边界。 第二部分：数据主权、隐私与数字身份的重塑（个体权利的挑战） 第 4 章：数据权力的集中化：平台经济下的信息不对称 分析了科技巨头如何通过对用户数据的垄断性收集和分析，构建起前所未有的权力结构。探讨了数据作为新型生产要素的价值捕获机制，以及对市场竞争和政治权力的影响。 第 5 章：后隐私时代：差分隐私与联邦学习的博弈 详细介绍了当前保护个人数据隐私的技术路径，包括差分隐私的数学原理、联邦学习（Federated Learning）在保护数据不出域方面的应用前景。同时，批判性地审视了这些技术在实际部署中可能存在的“隐私泄露风险窗口”。 第 6 章：数字人格与身份认证的未来 探讨了生物特征识别、面部识别技术的大规模应用对个人自由构成的潜在威胁。讨论了建立“数字身份主权”的必要性，以及“被遗忘权”在超大规模数据生态中的法律实践难度。 第三部分：生成式智能的冲击波（AIGC与知识产权） 第 7 章：从模仿到创造：生成模型的涌现能力 本章专门研究了GPT系列、Diffusion Models等生成式AI的核心机制。重点分析了“涌现现象”（Emergent Abilities）的发生条件，并评估了其在自动化推理、复杂任务规划方面的实际表现。 第 8 章：创意经济的重构：版权、署名与劳动价值 针对AIGC对艺术、写作、编程等领域的颠覆，本书进行了深入的法律和经济学分析。探讨了训练数据的使用是否构成合理使用，以及AI生成物的知识产权归属问题。提出了“贡献度模型”等替代性分配方案。 第 9 章：认知污染与真实性危机：深度伪造（Deepfake）的威胁 聚焦于高保真合成媒体对社会信任体系的破坏。分析了检测深度伪造的技术进展，并讨论了在信息战和政治宣传中，AI如何被用作操纵公众认知的工具。 第四部分：治理的困境：监管框架的滞后性与前瞻性（全球视角） 第 10 章：全球AI治理的竞合：欧盟、美国与中国的政策分野 对比分析了三大主要经济体在AI监管上的不同哲学取向——欧盟的风险分级监管（如《人工智能法案》）、美国的自愿性指南和部门监管，以及中国的应用侧重管理。 第 11 章：问责制的设计：从代码到法庭 探讨了当自动驾驶汽车发生事故、或医疗诊断AI出现误诊时，责任应如何界定。引入了“代理人问题”和“责任链断裂”的概念，并设计了一套适用于高风险AI系统的多层级问责框架。 第 12 章：监管沙盒与敏捷治理：适应性法规的构建 鉴于技术迭代速度，本章倡导一种非静态的、可学习的监管模式。探讨了“监管沙盒”机制在低风险领域进行创新测试的可行性，以及如何建立跨学科的AI伦理审查委员会。 第五部分：人类心智与AI的共生未来（社会学与心理学维度） 第 13 章：自动化时代的职业转型与技能再造 超越了简单的“岗位替代”论，分析了人机协作的新范式。探讨了“提示工程”（Prompt Engineering）等新技能的兴起，以及终身学习系统在应对结构性失业中的角色。 第 14 章：情感依附与数字陪伴：AI对人际关系的渗透 关注AI伴侣、虚拟助手在提供情感慰藉的同时，可能导致的“情感替代”现象。从社会心理学角度审视人与非人类智能建立深层情感连接的后果。 第 15 章：心智的延伸还是退化？认知负荷与决策外包 探讨过度依赖导航、搜索和自动决策系统是否会导致人类核心认知能力的衰退。提出了“认知自洽性”的维护在数字时代的重要性。 第六部分：通往负责任的智能（长期愿景与实践路径） 第 16 章：价值对齐（Value Alignment）的终极挑战 这是本书中最具前瞻性的章节之一。详细阐述了如何将复杂、模糊的人类价值观（如幸福、自由、可持续性）准确地编码进超级智能体的目标函数中，并分析了“阿西莫夫三定律”的现代局限。 第 17 章：面向未来的设计：从“以人为本”到“以生命为本” 呼吁AI设计者不仅要关注用户体验，更要将生态系统和长期生存纳入考量。提出了“生态系统智能”的概念。 第 18 章：公民赋权与技术素养的普及 强调了提升公众对AI基本原理的理解是民主有效参与治理的前提。详细设计了一套面向大众的“算法素养”教育课程大纲。 第 19 章：全球合作与风险管控的路线图 探讨建立国际性的AI安全标准和数据互操作性协议的必要性，以防止“监管套利”和“安全竞赛”。 第 20 章：算法的伦理自律：构建行业共同体 总结了技术社区在自我规范中应承担的责任，倡导建立透明、可审计的研发流程，将伦理融入工程实践的每一个环节。 --- 推荐语： “本书是理解我们正身处的这个‘算法即权力’时代的百科全书式指南。它以严谨的学术态度，剖析了技术发展中每一个可能导致社会撕裂的‘切口’，并提供了切实可行的治理蓝图。它不是一本预言书，而是一份责任书。” —— [虚构引用者，例如：王教授，麻省理工学院计算社会学实验室主任] 《算法的边界：数字时代的伦理冲突与治理蓝图》 邀请读者共同参与这场定义人类未来的关键对话，确保技术进步真正服务于人类的共同福祉，而非成为新的统治工具。
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