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出版者:清华大学出版社

作者:罗立胜等编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:26.0

装帧:平装

isbn号码:9787302041573

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

本书是在原教科书的基础上，根据《全国工程硕士专业学位研究生英语教学大纲》改编而成。修订后的教材更符合教学大纲的要求，充分考虑工程硕士研究生的实际水平和学习特点。全书包括15个学习单元和2个复习单元。每个学习单元包括正课文、语法、翻译或写作及副课文。该教程突出语言运用能力的培养，强调语言基础的训练；其选材新颖、题材广泛、语言规范、练习形式多样，适用于工程硕士研究生、研究生课程班学员、在职申请硕士学位自学人员等。

科技前沿：跨学科创新与未来工程实践指南本书简介在二十一世纪科技迅猛发展的浪潮中，工程领域正经历着前所未有的变革。传统的学科壁垒日益模糊，跨学科的深度融合成为驱动创新的核心动力。本书《科技前沿：跨学科创新与未来工程实践指南》旨在为致力于在复杂工程挑战中寻求突破的研究者、工程师和高层次学习者提供一份全面、深入且极具前瞻性的理论框架与实践蓝图。本书的编写立足于对当前全球科技发展趋势的精准把握，内容涵盖了人工智能、大数据、先进材料、生物工程、可持续能源系统以及智能制造等多个交叉学科领域的前沿知识和应用案例。我们摒弃了对单一技术模块的孤立介绍，转而聚焦于这些技术如何在新兴工程系统的构建中发挥协同作用，以及由此催生的全新工程范式。第一部分：跨学科融合的理论基石本部分首先构建了理解当代复杂工程系统的理论基础。我们深入探讨了“系统工程思维”在处理多尺度、多变量问题时的关键作用。第一章：复杂系统理论与工程应用本章详细阐述了从经典控制论到现代复杂适应系统（CAS）理论的演进。重点分析了非线性动力学在预测材料失效、能源网络波动以及生态工程中的应用。讨论了如何利用信息熵和网络拓扑分析来量化系统的复杂性与鲁棒性。案例研究聚焦于城市交通网络的自组织行为分析，展示了如何通过引入反馈机制优化整体效率而非局部性能。第二章：数据驱动的决策科学在数据爆炸的时代，如何有效地从海量信息中提取工程洞察是关键。本章超越了基础的统计学和机器学习方法，深入探讨了贝叶斯推断在不确定性环境下的工程决策支持中的地位。我们介绍了因果推断（Causal Inference）在识别系统关键驱动因素中的重要性，并讨论了如何构建可解释性强（Explainable AI, XAI）的预测模型，确保工程判断的透明度和可靠性。此外，还涉及了大规模工业物联网（IIoT）数据的实时处理架构，包括流式计算和边缘计算的集成。第二章补充：数字孪生与模拟仿真数字孪生技术不再是简单的三维模型，而是与物理实体实时同步、具备预测和优化能力的虚拟映射。本章详细介绍了构建高保真数字孪生的建模方法论，包括多物理场耦合仿真、高精度传感器数据融合技术以及基于模型的预测控制（MPC）在孪生系统中的实现路径。我们特别关注了如何利用数字孪生进行“假设检验”式工程实验，以大幅降低实际部署成本和风险。第二部分：前沿工程技术深度剖析本部分聚焦于当前最具颠覆性的几个工程技术领域，强调其背后的基础科学原理与工程化挑战。第三章：先进功能材料的理性设计工程性能的极限往往受限于材料。本章关注的是超越传统合金和聚合物的范畴，探讨如何通过计算材料学（Computational Materials Science）实现对原子和晶格尺度的精确调控。内容涵盖了拓扑绝缘体、形状记忆合金、自修复聚合物以及用于能源存储和转换的高熵氧化物。重点阐述了高通量计算筛选与机器学习辅助的材料发现流程，以及增材制造（Additive Manufacturing）技术对实现复杂微观结构的工程化挑战。第四章：生物工程与合成生物学在工程领域的交叉生物系统是自然界最优化的复杂系统。本章探讨了如何借鉴生物学原理来解决传统工程难题。内容包括微生物燃料电池的设计、利用工程细菌进行环境污染修复（生物修复），以及生物相容性材料在植入式医疗设备中的最新进展。特别讨论了合成生物学工具（如CRISPR/Cas9系统）如何被应用于优化工业酶的生产效率和构建具有特定功能的生物传感器。第五章：可持续能源系统与智能电网面对气候变化和能源安全挑战，开发高效、清洁的能源系统至关重要。本章深入研究了下一代太阳能电池（如钙钛矿电池）的稳定性与规模化生产技术，以及高效固态电池的电化学机理与安全封装技术。在电网侧，我们分析了分布式能源（DERs）接入带来的电网韧性问题，并介绍了基于区块链和分布式账本技术（DLT）的去中心化能源交易市场（Peer-to-Peer Energy Trading）的架构设计。第三部分：面向未来的工程实践与伦理考量技术的发展必须与社会责任和管理实践相结合。本部分探讨了工程实践的范式转变及其对人才培养的要求。第六章：工业4.0与未来工厂的柔性制造本章全面解析了智能制造生态系统的核心要素：网络化生产单元、人机协作（Cobots）的安全标准、以及基于云计算的生产流程优化算法。强调了“柔性制造”的概念，即系统能够快速、经济地适应产品定制化和批次微小化的需求。此外，还讨论了工业网络安全，特别是针对OT（操作技术）环境的威胁建模与防护策略。第七章：工程伦理、风险评估与社会影响随着工程干预能力的增强，伦理考量变得前所未有地重要。本章探讨了在开发和部署高风险技术（如自主武器系统、大规模基因编辑）时必须遵循的伦理框架。内容包括“设计中的伦理”（Ethics by Design）原则的植入，以及如何进行跨文化背景下的技术风险感知与沟通。强调工程师在促进技术普惠性（Inclusivity）和减少“数字鸿沟”方面所承担的社会责任。本书特色本书的结构设计强调知识的深度与广度，通过大量的实际工程案例、最新的学术研究成果引用以及对未来技术路线图的预测分析，帮助读者建立起超越单一学科限制的整体工程视野。它不是对既有知识的简单回顾，而是一份指引下一代工程创新者和决策者进行高水平跨学科研究和实践的必备参考书。通过阅读本书，读者将能够有效地将理论模型转化为具有实际影响力的工程解决方案。

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读后感

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北京科技大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/ustb/ 北京师范大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/bnu/ 首都经济贸易大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/cueb/ 北京化工大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/Class/School/buct/

评分☆☆☆☆☆

中国石油大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/Class/School/upc/ 华中科技大学在职研究生（博士）http://www.zzyjszs.com/Class/School/hust/ 长沙理工大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/Class/School/csust/ 天津财经大学在职研究生 http://www.zzyjszs.com/Cl...

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