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出版者:西安交通大学出版社

作者:白松等

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:22.50元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787560516400

丛书系列:

图书标签:

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《世界前沿科技脉动：人工智能与生物工程的交汇》 内容简介 本书旨在为读者提供一个深入且前瞻性的视角，剖析当前全球科技发展最迅猛、最具颠覆性的两大领域——人工智能（AI）与生物工程（Bioengineering）——它们是如何相互渗透、协同演进，并重塑人类社会面貌的。我们聚焦于那些正在发生的、具有里程碑意义的突破，而非仅仅是理论探讨，力求呈现一个既具学术深度又富于实践洞察力的全景图。 全书结构分为五个核心部分，层层递进，力求全面覆盖技术前沿、伦理挑战与未来应用前景。 --- 第一部分：人工智能的深度学习范式与认知边界的拓展 本部分首先回顾了近年来深度学习模型（如Transformer架构的演进和大型语言模型LLMs的突破）如何从根本上改变了数据的处理和知识的生成方式。我们没有停留在描述性的介绍，而是深入分析了自监督学习和因果推理在当前AI研究中的瓶颈与突破口。 核心章节分析： 1. 生成式模型的涌现能力与可控性： 详细解析了扩散模型（Diffusion Models）在图像、视频乃至三维建模中的技术细节，探讨了如何通过引入更精细的条件约束（如ControlNet的原理），实现对生成结果的精确艺术化和工程化控制。同时，我们批判性地审视了“涌现能力”（Emergent Abilities）的真正来源，区分哪些是模型规模的自然结果，哪些是结构创新带来的飞跃。 2. 具身智能（Embodied AI）的硬件耦合： 这一章节关注AI如何走出虚拟环境，进入物理世界。重点分析了机器人操作中的模仿学习（Imitation Learning）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）的结合，特别是如何解决真实世界中数据稀疏性、安全性和快速适应性的问题。我们引入了“世界模型”（World Models）的概念，探讨它们如何帮助机器人进行高效的长期规划。 3. 可解释性AI（XAI）的计量学挑战： 在AI决策日益关键的领域（如金融风控、自动驾驶），理解“为什么”至关重要。本节详述了从局部敏感度（LIME/SHAP）到全局归因的演进，并着重讨论了在处理高维、非凸优化问题时，如何建立统一的、可跨模型验证的解释性标准和度量体系。 --- 第二部分：生物工程的精准编辑与合成生物学的宏伟蓝图 生物工程领域正以前所未有的速度，将分子层面的设计转化为实际的医疗和能源解决方案。本部分集中探讨了基因编辑技术的迭代及其在复杂系统构建中的应用。 核心章节分析： 1. CRISPR系统的变体与递送挑战： 概述了CRISPR-Cas9的基础原理后，重点深入剖析了碱基编辑（Base Editing）和先导编辑（Prime Editing）如何克服传统双链断裂的局限性，实现更精确的点突变修复。随后，我们聚焦于递送系统（Delivery Systems），特别是脂质纳米颗粒（LNPs）和新型病毒载体（如AAV的工程化改造）在体内靶向性的最新进展。 2. 蛋白质设计与从头计算（De Novo Protein Design）： 阐述了如何利用AI（特别是图神经网络GNNs）来预测或设计具有特定功能的蛋白质结构。本书详细介绍了AlphaFold 2及其后续工作在结构预测上的革命性贡献，并探讨了如何将这些预测能力转化为具有催化活性的人工酶或新型生物材料的实际合成路径。 3. 合成微生物工厂与可持续制造： 探讨了如何通过代谢通路工程，改造细菌或酵母，使其高效生产高价值化学品、生物燃料或药物中间体。关键在于对细胞网络进行系统级调控，而不是单一基因的敲除或增强，这要求对生物系统的动态行为有深刻的理解。 --- 第三部分：AI与生物工程的交叉赋能：计算生物学的新纪元 这是本书的核心创新部分，展示了AI如何成为生物工程研究不可或缺的“加速器”。 核心章节分析： 1. 药物发现的AI驱动范式转变： 摒弃传统的“高通量筛选”模式，转而关注虚拟筛选和靶点验证的智能化。我们分析了AI在预测药物-靶点相互作用（DTI）、优化化合物库生成（使用生成模型）以及预测临床试验成功率方面的应用案例和统计模型基础。特别关注了在多组学数据整合（基因组学、蛋白质组学、代谢组学）中，AI如何识别新的生物标志物。 2. 数字孪生与个性化医疗： 探讨了如何利用患者的临床数据、影像数据和分子数据，构建个体化的器官或生理系统数字模型。这些模型（通常是结合了微分方程和深度学习的混合模型）可以用来模拟疾病进展、预测特定疗法的反应，从而指导剂量调整和治疗方案的选择。 3. 生物学数据的异构集成与标准化： 讨论了生物信息学数据（如单细胞测序数据）的巨大规模和复杂性。本书介绍了先进的数据融合算法，如何处理来自不同平台、具有不同信噪比的数据集，以提取一致和可信的生物学见解。 --- 第四部分：工程伦理、监管框架与社会影响 技术进步的加速必然带来深刻的伦理和社会问题。本部分对前沿技术可能引发的风险进行了审慎的探讨。 核心章节分析： 1. AI的偏见放大与公平性保证： 深入分析了在生物医学数据（如族裔差异性）训练出的AI模型中，如何不经意地固化或放大现有的医疗不平等。讨论了公平性指标的建立，以及在模型生命周期中嵌入反偏见机制的技术路径。 2. 生物安全与“双重用途”困境： 讨论了基因编辑技术（如CRISPR）和通用AI模型的快速发展对生物安全构成的潜在威胁。分析了国际社会在基因驱动技术（Gene Drives）和通用人工智能（AGI）监管上的现有框架与未来挑战，强调建立跨学科、全球协同的预警机制的必要性。 3. 知识产权与技术获取的公平性： 随着生物技术和AI专利的激增，如何平衡创新激励与全球健康需求的矛盾？本节探讨了“开放科学”模式在生物工程领域的实践经验，以及如何设计更具包容性的许可协议，确保贫困地区也能从这些突破中受益。 --- 第五部分：展望：迈向人机共生的未来场景 本部分展望了未来十到二十年内，这些技术融合将催生的颠覆性场景。 我们将审视：AI赋能的“活体诊断治疗系统”（Living Diagnostics and Therapeutics），其中植入式传感器实时收集数据，AI进行分析并触发体内基因编辑或药物释放；以及下一代人机界面（BCIs）的飞跃，不仅限于运动控制，更将深入到高级认知功能的增强。本书最终强调，人类的智慧和审慎的伦理判断，是确保技术向善发展的唯一保障。 目标读者： 科技政策制定者、生物医学研究人员、计算机科学家、对未来科技发展有深入兴趣的高级专业人士及研究生。本书需要读者具备基础的科学素养，但并不要求深入的专业背景，旨在搭建一座连接前沿科学与社会责任的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

大概翻了翻，发现英文文本中的错误实在是太多了。要命的是，还能按照正确的给翻译过来，比如important and export，翻译成进出口。不知道这个是教材还是什么，课后单词表里面的音标也有不少错误的。不明白这书为什么还能出版。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

从教学法的角度来看，这本书的逻辑组织可以说是教科书级别的典范，它展现了一种非常细腻和渐进的认知曲线设计。全书的难度提升是循序渐进的，没有突然的“断崖式”难度增加，确保了学习者能够稳扎稳打地建立知识体系。初级部分侧重于基础术语和句式的掌握，通过大量的“拆解分析”练习来巩固，每一步都走得非常扎实。而进入中后期，它开始引入更复杂的长难句结构分析，特别是那些新闻报道中常见的倒装、省略以及复杂的从句嵌套，作者都会用非常清晰的图示和对比句式来加以解释，使得那些原本令人望而生畏的句子结构变得可以被理解和驾驭。更绝妙的是，它似乎非常理解学习者的“遗忘曲线”，在不同的单元之间设置了巧妙的“回顾与整合”练习，这些练习并非简单重复，而是将前几章学到的知识点以新的组合方式进行考察，这极大地增强了知识的迁移能力和长期记忆效果。这种精心设计的学习路径，让我在学习过程中几乎没有感到迷茫或挫败，每学完一个部分，都能清晰地看到自己能力的提升。

评分☆☆☆☆☆

我必须得提及这本书在“批判性思维训练”方面所蕴含的深层价值，这远超出了一个普通语言学习工具的范畴。新闻英语的学习，本质上是对信息处理和价值判断能力的培养。这本书在处理案例时，非常巧妙地引入了“对立观点呈现”的模式。例如，在讨论某一国际冲突的新闻报道时，书中会并列展示来自不同国家、持有不同立场的媒体对同一事件的报道片段，然后要求读者分析其用词、视角和信息侧重上的差异。这种训练迫使我们跳出单一视角的局限，去审视语言背后的意识形态和倾向性，从而真正学会“读出言外之意”。此外，书中对修辞和说服技巧的探讨也极其到位，它不只停留在识别比喻或排比的层面，而是深入到如何利用这些技巧来构建有力的论点，或者识别对手论点中的逻辑漏洞。这种培养方式，不仅提升了我的新闻鉴赏能力，更重要的是，它将语言学习与批判性思考能力紧密地结合起来，让我的英语应用能力得到了质的飞跃，这才是真正的高级语言教育所追求的目标。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者群在专业背景上显然是下足了功夫，从内容的前沿性和权威性上，完全可以感受到他们深厚的业界功底和教学经验的完美结合。不同于市面上一些为了凑页数而堆砌过时案例的教材，这本书紧跟全球新闻业的最新发展趋势，特别是对社交媒体时代新闻传播的特点、数据新闻的语言表达规范等方面都有专门的论述和案例支撑。比如，它对“信息茧房”和“后真相时代”等热点概念，在英文表达上进行了细致的梳理和辨析，这对于我们这些身处信息洪流中的学习者来说，是非常及时且必要的知识补充。再者，书中引用的语料库非常丰富且具有代表性，涵盖了从《纽约时报》到BBC等全球顶尖媒体的最新报道，这保证了我们所学习的“新闻英语”是当下正在被使用的、鲜活的语言，而不是教科书式的陈旧表达。这种与时俱进的编纂理念，让我对这本书的长期价值深信不疑，它不仅仅是一本“教程”，更像是一份可以长期参考的“行业语言手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本《新闻英语教程(下)》的装帧设计实在是太令人眼前一亮了，封面那种沉稳又不失现代感的色彩搭配，一下子就抓住了我的眼球。拿到书的那一刻，我就感觉到纸张的质地非常舒服，不是那种廉价的光滑感，而是带着一种阅读的厚重感，内页的排版也极其讲究，字体大小适中，行距拉得恰到好处，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。我特别欣赏它在章节划分上的细致考量，每一单元的导入部分都配有引人深思的行业热点案例，而不是干巴巴的理论堆砌，这立刻吊起了我对接下来内容的学习兴趣。比如，在讨论“深度报道的语言策略”那一章里，作者没有直接抛出规则，而是先引用了某篇经典调查报道的片段，让我自己去体会其中的语言张力，这种“引导式学习”的方式，比死记硬背生动多了。而且，这本书的印刷质量堪称一流，黑白图表和彩色案例的过渡自然流畅，墨色浓郁，即便是扫描下来的原始新闻文本，也能清晰可辨，可见出版社在制作上的用心程度，这对于我们这些对细节有苛刻要求的学习者来说，无疑是一大加分项。总而言之，从拿到书到翻开第一页，这本书在视觉和触觉上都给我带来了极佳的阅读体验，为接下来的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实战应用性给予最高的评价，它真正做到了从“学语言”到“用语言”的完美过渡。我过去参加的很多英语课程，往往停留在语法和词汇的层面，但学习新闻英语的最终目的，是要能够驾驭复杂、快速变化的新闻语境。这本书在这方面做得非常出色，它不光教你那些标准的固定表达，更重要的是，它深入剖析了不同新闻体裁——从突发快讯的简洁有力，到评论文章的逻辑严密，再到专题报道的叙事技巧——背后的语言逻辑。我尤其喜欢其中关于“危机公关语言”的分析模块，书中列举了几个真实的国际事件，对比了不同媒体报道的角度和措辞，让我深刻理解到语言在塑造公众认知中的巨大力量。书中提供的练习材料也极具挑战性，它们不是简单的填空改错，而是要求你模仿特定语境下的语篇结构进行改写或总结，这需要调动的不只是词汇量，更是对新闻语篇的整体把握能力。这种高强度的模拟训练，让我在做练习时有一种“真刀真枪”的感觉，感觉自己正在为一家国际通讯社撰稿，而不是在做课堂作业，学习效率因此倍增。

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