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出版者:化学工业出版社

作者:王汝琳编

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787502548551

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《现代工程技术发展前沿：集成电路、通信网络与人工智能》 本书并非一本具体的教科书或教材，而是旨在为广大工程技术爱好者、在校学生及从业人员提供一个洞察当前科技发展脉络的窗口。我们精选了一系列极具代表性且影响深远的技术领域，深入剖析其核心原理、发展历程、关键技术突破以及未来发展趋势，力求勾勒出一幅清晰而全面的现代工程技术图景。 第一部分：集成电路设计与制造的革新 在信息时代的基石——集成电路领域，本书将聚焦于以下几个关键方面： 先进逻辑工艺与摩尔定律的延续： 我们将探讨当前最前沿的逻辑制造工艺，如EUV光刻技术、3D FinFET及Gate-All-Around（GAA）晶体管结构，解析其如何克服物理极限，持续提升芯片的性能和能效。内容将涵盖从材料选择、器件物理到工艺流程的深度剖析，解释为何摩尔定律尽管面临挑战，却依然以新的形式得以延续。 异构集成与先进封装技术： 随着芯片尺寸的逼近物理极限，将不同功能模块（如CPU、GPU、AI加速器、存储器）集成到同一封装内的异构集成技术正成为新的增长点。本书将详细介绍Chiplet、2.5D/3D封装等技术，分析其在提升系统性能、降低功耗以及缩短开发周期方面的巨大潜力。 AI驱动的EDA工具与设计自动化： 电子设计自动化（EDA）是集成电路设计的核心。我们将深入研究人工智能如何在EDA领域发挥越来越重要的作用，例如在布局布线、功耗分析、时序收敛以及设计验证等环节，AI的应用如何极大地提高设计效率和芯片质量。 新材料与下一代半导体器件： 除了传统的硅基半导体，本书还将介绍碳化硅（SiC）、氮化镓（GaN）等宽禁带半导体材料在功率器件领域的突破，以及量子点、二维材料等在存储、传感器及新型计算范式中的探索性应用。 第二部分：通信网络演进与未来畅想 通信网络是连接世界的神经系统，其发展直接关系到社会生活的方方面面。本书将深入探讨： 5G/6G移动通信的核心技术与愿景： 从5G的Massive MIMO、毫米波通信、网络切片等关键技术，到6G对太赫兹通信、人工智能原生网络、空天地一体化通信的设想，我们将全面解析新一代移动通信技术如何实现更高的数据速率、更低的延迟、更广泛的连接，并赋能全息通信、自动驾驶、工业互联网等颠覆性应用。 下一代网络架构：SDN/NFV与云原生网络： 软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）正在重塑传统网络架构，使其更加灵活、可编程和高效。本书将阐述SDN/NFV的核心理念，以及如何通过云原生技术构建更具弹性、易于扩展和部署的网络服务。 边缘计算与分布式智能： 随着物联网设备的爆炸式增长，将计算能力推向网络边缘的边缘计算成为必然趋势。我们将分析边缘计算如何与5G结合，实现低延迟、高可靠性的数据处理和智能分析，并探讨其在智能交通、智慧医疗、工业自动化等领域的应用场景。 安全通信与隐私保护： 在日益复杂的网络环境中，安全通信和用户隐私保护至关重要。本书将介绍端到端加密、零信任安全模型、以及区块链等新兴技术在增强网络安全性和保护数据隐私方面的应用。 第三部分：人工智能的深度融合与前沿探索 人工智能作为当前最受瞩目的技术之一，其发展速度和应用广度令人惊叹。本书将聚焦于： 深度学习模型与算法的创新： 从卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）到Transformer模型，我们将深入剖析各种深度学习架构的原理、优势及其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的最新进展。同时，也将探讨强化学习、图神经网络等前沿算法的研究动态。 大模型（Large Language Models）的崛起与应用： 以GPT系列为代表的大语言模型正在深刻地改变我们与信息交互的方式。本书将分析大模型的训练机制、涌现能力，以及其在文本生成、代码编写、智能问答、内容创作等方面的广泛应用，并探讨其潜在的伦理和社会影响。 AI在科学研究中的赋能： 人工智能正成为科学发现的强大工具，尤其是在材料科学、药物研发、天文学、气候模拟等领域。本书将展示AI如何加速数据分析、模型构建和实验设计，推动科学研究的范式转变。 可信赖AI（Trustworthy AI）与伦理挑战： 随着AI能力的增强，确保AI系统的公平性、透明度、鲁棒性和安全性变得越来越重要。本书将探讨可信赖AI的研究进展，以及如何应对AI带来的偏见、隐私泄露、就业冲击等伦理和社会挑战。 通用人工智能（AGI）的探索与展望： 虽然目前仍处于早期阶段，但通用人工智能的设想驱动着许多前沿研究。本书将对AGI的定义、实现路径以及可能带来的深远影响进行探讨，为读者提供一个关于AI未来发展方向的思考框架。 本书内容力求严谨、前瞻，并结合最新的行业动态和学术研究成果，旨在为读者提供一个理解和把握现代工程技术发展脉络的全面视角。我们相信，通过对这些关键领域的深入了解，读者将能更好地应对未来的技术挑战，抓住创新机遇。

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从语言表达的复杂度和句法结构的精妙性来看，这本书的选材标准明显偏向于“可理解性”而非“挑战性”。我追求的是那种在阅读中能感受到语言艺术和逻辑张力的高级文本，即那些句子结构复杂、从句嵌套多层、但信息密度极高的专业表述。这有助于训练读者应对真正困难的技术文档时，不被长难句所击倒的阅读耐力。然而，这本书中的科技英语，大多是短句和主谓宾结构清晰的陈述句，用词平实，缺乏必要的修饰和复杂的语法结构。即便是描述一个复杂的算法流程，也多采用并列结构而非从属结构进行信息的层级划分。这使得整本书读起来有一种“过于简单化”的倾向，仿佛在刻意避开任何可能让非专业人士感到困惑的表达。这种处理方式固然降低了初次接触的门槛，但对于已经有一定基础的读者而言，它提供的语言刺激和智力挑战是远远不够的，无法真正提升读者应对未来更为晦涩、更为精炼的国际标准和研究报告的能力。

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这本书的结构安排，本应是帮助读者建立起从宏观概念到微观细节的清晰认知路径，特别是在跨学科的背景下，如何有效地衔接不同领域的专业术语至关重要。我原本希望看到的是一种精心设计的“知识导航图”。比如，在电子信息和航空航天交叉的部分，如何用一致的、规范的英文来描述信号完整性（Signal Integrity）在地面控制系统和星载设备中的差异性处理。但实际阅读下来，章节之间的过渡显得生硬而突兀，仿佛是将几本不同教材中零散的、未经重新整合的片段强行拼凑在一起。读完一篇关于半导体制造工艺的段落，紧接着就是一篇关于大气湍流对无线电波影响的科普性描述，两者之间几乎没有建立起任何有效的语义桥梁。这种缺乏内在逻辑的编排，不仅阻碍了跨学科知识的融会贯通，更使得读者在记忆和理解过程中，不得不自己去构建这些松散概念之间的联系，这无疑增加了学习的负担，也削弱了“精选”所应具备的系统性与权威感。

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这本书的排版和纸张质量，坦白讲，是挑不出毛病的，拿在手里很有分量感，油墨均匀，长时间阅读眼睛也不容易疲劳。我曾寄予厚望，希望它能收录一些来自国际顶级学术会议（比如ISSCC或ICASSP）中那些措辞严谨、逻辑缜密的摘要和节选。毕竟，科技英语的精髓往往体现在那些对复杂技术细节进行高度浓缩的表达上。遗憾的是，我所看到的多数段落，其语言风格更偏向于技术手册或官方产品说明书的叙述方式，缺乏那种学术论文特有的推导严密性与论证的层次感。例如，关于航空航天领域中先进复合材料的疲劳测试部分，我期望看到的是对“损伤容限设计”中各种应力模型的英文表述，以及对特定系数（如Paris' Law中的C和m值）的精确引用和讨论。但书中给出的内容，却像是对这些概念的简单定义罗列，缺乏实际案例支撑，让人感觉仿佛在背诵一本词典的索引，而不是在进行一次深入的知识探索。这种表面的广度，掩盖了深度的缺失，使得这本书的实用价值大打折扣，更像是“科技英语的样板句合集”而非“精选集”。

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作为一名需要定期阅读英文技术文档来保持行业敏感度的工程师，我最看重的是文本的时效性和前瞻性。我的工作内容涉及新型材料的研发，对高能物理实验中数据处理算法的英文描述尤为关注。因此，我期待这本书能涵盖最新的科研进展，特别是那些在顶会论文中频繁出现的缩写和术语的规范用法。然而，这本书在内容上展现出了一种令人不安的“保守性”。例如，在计算机科学领域，当讨论到深度学习模型的优化时，书中使用的术语和框架名称，似乎还停留在RNN和早期的CNN阶段，对于Transformer架构及其衍生模型在自然语言处理和计算机视觉中的主导地位，几乎没有提及。这种时间上的错位感非常强烈。读起来，我感觉自己像是在翻阅一本十年前的行业报告，而非一本旨在提升阅读能力的“精选”教材。科技的进步是指数级的，对学习材料的要求也应当如此，这份选材的滞后，使得它在提升读者未来竞争力方面显得力不从心，仅仅停留在对已成定论知识的重复叙述上。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深沉的蓝调配上简洁的银色字体，透露出一种专业又不失深度的感觉。我原本期待它能为我打开一扇通往前沿科技文献的大门，希望能从中找到一些关于量子计算或者神经形态芯片的深度解析。然而，当我翻开第一页，那种期待感迅速被一种“似曾相识”的平淡所取代。它似乎更像是一本面向初学者的入门指南，而非我所期望的“精选”——那些能让人在咖啡馆里冥思苦想、或者在深夜里与同行激烈讨论的那些尖锐、挑战性的概念在这里几乎踪影全无。比如，我一直在寻找关于下一代光通信协议中非线性光学效应的英文原著描述，书中却只是一笔带过，用了非常基础的词汇解释了波导的原理，这对于一个已经具备一定专业背景的读者来说，实在是一种时间的消耗。我甚至在其中一章关于嵌入式系统的介绍里，发现引用的都是五年前的标准草案，这在瞬息万变的电子信息领域，无疑是滞后了。如果定位是服务于大学一年级学生的“科技词汇积累”，或许尚可，但若以“精选”的名义推向市场，这份选材的广度与深度，都与我的预期产生了巨大的鸿沟，让人忍不住要探究，这“精选”的标准究竟是如何制定的。

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