如何准备雅思考试

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出版者:北京语言大学出版社
作者:Ray de Witt
出品人:
页数:130
译者:
出版时间:2004-4
价格:30.00元
装帧:平装(带盘)
isbn号码:9787561912508
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《如何准备雅思考试》(新版)分为四部分:阅读、写作、听力和口语。在每个部分中你将:训练需要掌握的内容;了解考试中会遇到的问题;得到具体的应试指导;熟悉考试题型。

《如何准备雅思考试》(新版)中的题目要求和雅思考试中的要求十分近似,这也是你要训练的一部分内容。为了使你能更多地练习雅思考试的题型,更多地了解雅思考试的要求,更多地体验寻找答案的过程,我们把阅读和写作部分放在了听力部分的前面。

含磁带一盘

探索科技前沿:《未来智能与人类社会:共塑数字文明的新路径》 第一章:智能时代的黎明 1.1 人工智能的演进与范式转移 本章将深入剖析人工智能(AI)技术从早期符号主义到当前深度学习范式的关键转折点。我们将考察计算能力爆炸式增长、海量数据积累以及算法创新如何共同催生了当今的“强感知”和“弱决策”系统。重点讨论的是,AI不再仅仅是数据处理工具,而是正在成为重塑生产力结构、改变信息交互方式的底层基础设施。我们将对比传统的图灵机模型与现代神经网络结构的本质区别,探讨“黑箱问题”的哲学与工程含义。 1.2 算力基础设施的变革:从云端到边缘 现代AI的飞速发展离不开底层硬件的革命。本章将详尽阐述GPU、TPU等专用加速器在深度学习训练中的核心作用。同时,我们将聚焦于“边缘计算”(Edge Computing)的崛起。随着物联网(IoT)设备的激增和实时数据处理需求的提升,AI模型正以前所未有的速度从集中式云服务器向本地终端迁移。分析边缘AI在延迟敏感型应用(如自动驾驶、工业自动化)中的技术挑战、能耗优化策略以及数据隐私保护机制。 1.3 大语言模型(LLMs)的崛起与能力边界 近年来,以Transformer架构为基础的大语言模型展现出惊人的涌现能力(Emergent Abilities)。本章将系统梳理LLMs的训练机制——包括预训练、指令微调(Instruction Tuning)和人类反馈强化学习(RLHF)。我们将以严谨的视角评估这些模型的知识表示能力、推理逻辑的可靠性,以及它们在代码生成、复杂文本摘要等任务上的实际效能。同时,关键在于辨析“类人生成”与“真正理解”之间的鸿沟,为后续的伦理讨论奠定基础。 第二章:重塑产业:智能技术在核心领域的应用 2.1 工业4.0与智能制造的深度融合 智能技术正在彻底颠覆传统制造业的生产模式。本章将探讨数字孪生(Digital Twin)技术如何利用实时传感器数据和AI算法对物理实体进行高保真模拟与优化。我们将详细分析AI在质量控制(缺陷检测)、预测性维护(预测设备故障时间)以及供应链弹性管理中的具体应用案例。讨论如何通过人机协作(Cobots)系统,实现柔性化、定制化的批量生产。 2.2 医疗健康领域的精准化革命 AI在生命科学领域的应用正从辅助诊断迈向个性化治疗。本章将着重分析深度学习在医学影像分析(如CT、MRI)中的准确性超越人类专家的情况,并探讨其在药物研发周期缩短中的贡献,特别是通过蛋白质结构预测(如AlphaFold的突破)。此外,我们将深入研究可穿戴设备与AI结合的远程健康监测系统,以及如何构建安全、合规的医疗大数据平台。 2.3 金融科技(FinTech)的智能化风控与服务 金融业是数据密集型行业,AI技术的应用最为成熟。本章将分析AI驱动的反欺诈系统如何实时监测交易异常,以及机器学习在信用评分模型(超越传统统计方法的非线性风险评估)中的优势。此外,探讨智能投顾(Robo-Advisors)的运作原理,以及利用自然语言处理(NLP)技术进行市场情绪分析和监管科技(RegTech)的实施路径。 第三章:社会影响、伦理挑战与治理框架 3.1 算法偏见与社会公平性危机 伴随AI能力的增强,其固有的偏见问题也日益凸显。本章将从数据采集、模型训练到部署反馈循环三个层面,剖析算法如何无意中固化甚至放大社会既有的不平等(如在招聘、信贷审批中的歧视)。我们将介绍“可解释性AI”(XAI)的多种方法论(如LIME, SHAP),旨在揭示模型决策路径,以实现技术问责制。 3.2 劳动市场的结构性重塑与技能再造 自动化对就业结构的影响是当前社会关注的焦点。本章将超越“机器取代人类”的简单叙事,转而关注“工作内容”的根本性转变。分析哪些认知任务更容易被自动化,哪些高阶的、需要情境理解和情感智能的岗位将获得新的增长点。重点探讨教育体系如何适应这一变革,强调终身学习、跨学科能力培养的重要性。 3.3 深度伪造(Deepfakes)与信息安全 生成式AI的普及使得合成媒体的制作成本急剧下降,对社会信任体系构成了严峻挑战。本章将解析生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Models)生成高仿真视频和音频的技术原理。同时,研究应对策略,包括水印技术、数字取证工具以及建立跨平台的身份验证和内容溯源标准。 3.4 智能技术的全球治理与监管路径 鉴于AI技术的跨国性特征,建立有效的全球治理框架至关重要。本章将对比欧盟的《人工智能法案》、美国的风险分级方法论以及中国在数据安全和算法备案方面的政策导向。讨论如何平衡技术创新速度与公共利益保护之间的张力,并探讨建立国际AI安全标准和透明度协议的必要性。 第四章:迈向通用人工智能(AGI)与人类的未来 4.1 迈向通用人工智能的理论障碍 通用人工智能(AGI)——具备人类级别的泛化学习和解决复杂问题的能力——仍是AI研究的终极目标。本章将探讨当前通往AGI的主要理论瓶颈:缺乏稳健的因果推理能力、常识知识的有效编码、以及真正的“自我意识”和“意向性”的实现难题。 4.2 人机共生:增强智能而非替代 本章的核心论点是,未来最有效的模式是“增强智能”(Intelligence Augmentation, IA),即人类智能与机器智能的无缝协同。讨论脑机接口(BCI)技术在认知增强中的潜力,以及如何设计更具直觉性、更符合人类心智模型的人机交互界面。 4.3 哲学反思:智能的本质与存在的意义 在技术飞速发展的背景下,我们必须重新审视“智能”和“人类价值”的定义。本章将探讨如果机器能够完美模拟甚至超越人类的创造力和决策力,人类的独特价值将体现在何处?这涉及对美学体验、情感联系以及意义构建等非量化价值的深度思考,为构建一个以人为本的数字文明提供思想框架。

作者简介

目录信息

读后感

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书编排挺漂亮16开的大小,就100多页,可以的话还是网上下载pdf版本的打印比较划算~~~30的价格蛮贵的~~~

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用户评价

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这本书的阅读部分处理得非常巧妙,它没有停留在传统阅读技巧的介绍上,比如“S/F/NG”题型要怎么找,而是侧重于“思维模式”的转换。作者似乎深知很多考生阅读速度慢的根源在于“中式思维”在作祟,总想把每个句子都弄懂才往下走。为此,书中花了不少篇幅讲解了“意群”的捕捉和“主旨句”的识别。它用非常直观的图表和文字对比,展示了学术文章中常见的主题句、支撑句和结论句的分布规律。我尤其喜欢其中关于“词汇拓展”的部分,它不是那种枯燥的词汇表,而是把与不同学术话题(比如环境、科技、教育)相关的核心词汇放在具体的语境中进行讲解和对比,比如如何区分“significant”和“considerable”在不同语境下的细微差别。这使得我在积累词汇的同时,也提高了对文章深层含义的理解能力,阅读起来思路豁然开朗,不再是逐字阅读,而是高效地抓取信息。

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这本书的封面设计得相当吸引人,那种沉稳的蓝色调配合着简洁有力的白色字体,一下子就给人一种专业、可靠的感觉。我拿到它的时候,首先是被它的厚度震住了,这感觉就像是捧着一本武林秘籍,里面必然蕴含着通关的绝世心法。迫不及待地翻开目录,我发现它并没有像市面上很多同类书籍那样,堆砌大量空泛的口号或者过于基础的语法讲解,而是直奔核心——针对雅思考试的各个模块进行了精细的拆解和剖析。特别是关于“写作”部分,作者似乎没有直接告诉我“要怎么写”,而是先带我领略了一番高分范文的“骨架”和“血肉”,让我明白了阅卷老师的评判标准究竟落在何处。比如,它详细阐述了如何构建一个逻辑严密、论据充分的Task 2结构,以及如何在Task 1中精准捕捉图表信息并进行恰当的描述和对比。书中对不同题型(如同意与否、讨论双方观点等)的应对策略都有细致的案例支撑,这比单纯背诵模板要有效得多,因为它教我的是“思考”如何应对,而不是“记住”如何回答。总而言之,这本书给我建立了一个非常清晰的备考地图,让我对接下来要攻克的难关有了全局的把握。

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说实话,我是一个听力“恐惧症”患者,每次听到那飞速的英音或者美音,大脑就瞬间宕机。我试过很多方法,比如“精听”、“泛听”,效果都差强人意。然而,这本书在听力部分的讲解方式简直是为我量身定做的“解毒良方”。它没有一味地强调要听懂每一个单词,而是深入分析了雅思听力中常见的“陷阱”——那些同义替换、语音混淆点,以及信息干扰项。书中用大量的篇幅讲解了“预测”技巧,教我如何在听到题目之前,通过快速浏览选项,在大脑中建立起可能的答案范围和词汇储备。更让我眼前一亮的是,它提供了一套系统化的“弱点攻克流程”,它不是简单地给出听力材料,而是指导我如何从听力录音的文本中反推出自己听力理解的薄弱环节,然后制定针对性的训练计划。这套流程的逻辑性很强,让人感觉每一步的努力都是指向明确的。读完这部分,我不再觉得听力是一种玄学,而是一门可以通过科学方法提升的技能。

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语言的运用,尤其是口语部分,往往是很多备考者觉得最“虚”的一块。这本书在这方面展现出了极高的实战价值。它没有提供那种一看就让人觉得是背诵痕迹很重的“万能答案”,而是提供了一个构建个人化表达的框架。作者详细分析了口语考试中,考官对“流利度与连贯性”、“词汇资源”、“语法广度与准确性”、“发音”这四个维度的具体要求,并配有大量的“如何提升”的实际操作建议。例如,在谈到“语法多样性”时,它列举了如何将简单的陈述句巧妙地转化为倒装句、虚拟语气或者复杂从句的实例,这些例子都紧密围绕着雅思口语中常考的话题展开。最令我印象深刻的是,书中强调了“停顿”和“语调”的重要性,指出适当的停顿可以帮助组织思路,而自然的语调变化才是流利度的核心体现,这颠覆了我过去认为只有语速快才算流利的刻板印象。

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我通常对教材的“排版”和“使用体验”不太在意,觉得内容为王。但这本书的排版设计绝对是加分项。它大量的留白和清晰的章节划分,让厚重的资料读起来丝毫没有压迫感。试想一下,在紧张的备考期,谁愿意面对密密麻麻、让人头晕眼花的页面呢?这本书的排版逻辑是服务于学习效率的。更不用说,它在每个模块的最后都附带了一个“自我评估清单”,这个清单非常实用,它不是简单的“你学会了吗?”,而是用具体的操作标准来衡量——“你是否能在三分钟内对某个社会热点提出至少三个论点?”、“你是否能识别出听力材料中关于数字的三个易错点?”这种可量化的反馈机制,让我能清晰地知道自己的进步曲线在哪里,而不是盲目地刷题。它成功地将一本理论指导书,变成了一本可以随时翻阅、随时自我诊断的“备考伴侣”,极大地提升了我的学习积极性和掌控感。

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切。。我就随便看了看。。木有什么用了现在已经。。太久远。。

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