具体描述
《大学英语四级词汇背诵词典》收入《大学英语教学大纲词汇表》中四级全部单词，每个单词均给出音标、词性和主要词义（名词还注明可数与不可数），再针对学习中的重点、难点、考点、易混点、易错点、编配若干精选例句。这些例句在数量上压缩到最少，语言上在保证准确的基础上力求浅显、简练、生动、上口，适于以背诵的方式学习使用。词典中的全部例句均选自国内外权威工具书、通用教材或各级各类测试真题。
《大学英语四级词汇背诵词典》与众不同的是其具有“纵横交错”的特点。内容上，从“纵”的方面说，按《词汇表》的单词排列，分别配以例句；从“横”的方面说，则把例句的选配与基本语法规则结合起来，即把生项语法规则的典型例句分别编配到相应的单词中去，力求做到一例两用或多用，从“纵”入手，“横”在其中。版式上，“横”可供平日研习，“纵”则可供考前突击背诵。
《科技前沿探索与应用：新世纪材料科学与信息技术交叉领域研究综述》 内容简介： 本书并非专注于语言学习或词汇记忆，而是深入探讨了二十一世纪以来，材料科学与信息技术两大前沿领域相互渗透、协同发展的最新趋势、核心技术突破及其在实际工程中的广泛应用。全书以宏大的视野，系统梳理了该交叉学科领域的研究脉络，旨在为科研工作者、高新技术企业研发人员以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一份详尽、深入且具有前瞻性的参考资料。 本书的核心结构围绕两大主轴展开：一是前沿功能材料的智能化与集成化，二是信息处理技术在材料设计与制造中的深度赋能。 第一部分：智能化与自适应材料的崛起 本部分聚焦于突破传统材料性能极限的新型功能材料，特别是那些能够感知、响应并主动适应外部环境变化的高级材料系统。 第一章：智能高分子与形状记忆合金的最新进展 本章详细分析了第三代形状记忆聚合物（SMPs）的驱动机制、响应速度的提升，以及它们在软体机器人、生物医用植入体中的应用潜力。重点探讨了如何通过微观结构设计（如液晶相嵌段共聚物）来精确调控材料的“记忆”温度和恢复应变能力。同时，对于镍钛系以外的新型高熵合金记忆材料，如铁基和铜基合金，在耐腐蚀性、循环稳定性和成本控制方面的突破进行了详尽的案例分析。 第二章：超材料与超表面：光电调控的新范式 本章深入介绍了超材料（Metamaterials）和超表面（Metasurfaces）的物理学基础，特别是负折射率、完美吸收体和电磁隐身技术的理论模型。重点剖析了动态可重构超表面，即如何利用电、磁、热或光照来实时改变超表面的电磁响应特性。这部分内容详述了基于石墨烯、相变材料（如VO2）和压电陶瓷的动态调控机制，及其在下一代高分辨率成像和量子光子学中的实际应用蓝图。 第三章：自修复与传感材料：构建鲁棒性系统 本章关注材料的内在健康管理能力。从微胶囊破裂释放修复剂的经典策略，到基于分子间氢键、离子键的动态共价网络（DCNs）自修复机制，本书对材料的疲劳寿命预测和损伤的实时检测进行了深入的理论建模。特别地，阐述了如何将压电纳米发电机（PENGs）与自修复聚合物基体集成，使得结构在受损时能够同时产生电信号，实现“损伤即报警”的功能。 第二部分：信息技术赋能材料的“设计-制造-应用”全链条 本部分探讨了如何利用高性能计算、人工智能和大数据技术，颠覆传统的材料研发模式，加速新材料的发现和优化过程。 第四章：计算材料学与高通量筛选 本章全面回顾了密度泛函理论（DFT）在预测电子结构、晶格常数和反应能垒中的应用局限与突破。核心内容集中在高通量计算（High-Throughput Computing）平台的构建，例如Materials Project、OQMD等数据库如何利用自动化脚本和云计算资源，在短时间内对数万种化合物进行初步筛选。同时，详细介绍了如何利用机器学习（ML）模型（如高斯过程回归、神经网络）来拟合复杂的材料性能-结构关系（S-P-R），从而指导实验合成的方向。 第五章：增材制造（3D打印）中的材料科学挑战与机遇 本章将增材制造视为连接数字设计与物理实体的关键桥梁。重点分析了在选择性激光烧结（SLS）、立体光刻（SLA）和熔丝制造（FFF）等主流工艺中，新型复合材料（如陶瓷/金属梯度材料、功能化纤维增强聚合物）的流变学特性、光敏性以及层间粘结力控制。深入讨论了“数字孪生”技术在3D打印过程中的应用，即通过实时传感器数据反馈，动态调整激光功率或铺层速度，以补偿材料缺陷和消除内部应力。 第六章：数据驱动的材料表征与表征工具的智能化 本章讨论了如何从海量的实验数据中提取有价值的信息。重点介绍了图像识别技术（Computer Vision）在材料微观形貌分析（如SEM/TEM图像的晶粒尺寸、孔隙率自动识别）中的应用。此外，本书详尽阐述了同步辐射光源（Synchrotron Light Source）和中子散射等大型科学装置产生的复杂谱学数据的处理流程，特别是如何结合先进的贝叶斯反演算法来解析非晶态材料或复杂界面的结构信息，极大地提高了表征的精度和效率。 第三部分：交叉领域的系统集成与未来展望 本部分将视角提升到系统层面，探讨材料与信息技术融合所催生的新兴应用领域。 第七章：忆阻器与存算一体化架构 本章是连接新型非易失性存储器（如RRAM、PCM）与神经形态计算的核心章节。详细分析了忆阻器（Memristor）在模拟突触行为中的电学特性，并对比了其与传统CMOS技术的功耗优势。重点阐述了基于忆阻器的阵列设计如何实现并行处理和数据就地计算（In-Memory Computing），以解决“冯·诺依曼瓶颈”对深度学习效率的制约。 第八章：量子材料与量子信息技术 本章前瞻性地介绍了拓扑绝缘体、二维材料（如MXenes）在量子器件中的潜力。探讨了如何利用这些材料的特殊电子结构，来设计高稳定性的量子比特（Qubits）候选材料。此外，还分析了新型光电探测器如何利用量子效应实现超灵敏度的光信号捕获，为量子通信和精密测量提供材料基础。 结论与展望 本书最后总结了当前研究中面临的瓶颈，如材料的跨尺度模拟精度、实验数据的标准化与共享机制，以及智能材料体系的可靠性认证标准。展望了未来十年，材料科学与信息技术将如何进一步融合，驱动可自我修复的基础设施、高效的能源转化系统和下一代生物电子设备的诞生。 目标读者： 材料科学、物理学、化学、电子工程、计算机科学（特别是AI/ML方向）的研究人员、工程师以及相关领域的专业学生。 本书内容深度和广度兼具，理论推导严谨，案例分析翔实，是理解和参与未来科技竞争的必备参考书目。
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