具体描述
《电路与电子技术》是为了适应高职高专电路与电子技术课程教学与改革的需要而编写的。内容以必需、够用为度，突出实用性。全书分上、中、下三篇，共20章。其中上篇为电路基础，中篇为模拟电子电路，下篇为数字电子电路。书中有较多的例题和应用实例，每篇后除习题外还配有技能实训内容。
《电路与电子技术》可作为高职高专院校机电、电气、自动化、计算机类等专业的教材，也可作为相近专业的教学参考书。
《电路与电子技术》配有电子教案，需要者可与出版社联系，免费索取。
跨越边界：探索信息技术与现代工程的未知领域 图书名称： 跨越边界：探索信息技术与现代工程的未知领域 内容简介： 本书旨在为读者构建一个宏大且深入的知识图景，聚焦于当前信息技术（IT）与尖端工程科学的交汇点和未来发展趋势。我们不再局限于单一学科的传统范畴，而是力求揭示驱动第四次工业革命的核心技术群落，并探讨它们如何重塑我们的物理世界和数字存在。 第一部分：深度学习与认知计算的哲学基础与工程实现 本部分将彻底剖析当代人工智能（AI）的基石——深度学习模型。我们将从数学原理出发，深入讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构的内部运作机制，不仅仅停留在“如何使用”，更着重于“为何有效”。 1.1 神经元、激活函数与反向传播的极限： 探讨梯度消失与爆炸问题的现代解决方案，如残差连接（ResNet）和批标准化（Batch Normalization）的精妙之处。同时，我们将对比不同激活函数（如ReLU、GeLU、Swish）在处理高维稀疏数据时的性能差异。 1.2 生成模型的范式革命： 详细介绍生成对抗网络（GANs）的稳定化训练策略，如WGAN-GP。更重要的是，我们将重点解析扩散模型（Diffusion Models）作为下一代内容生成技术的核心，包括其前向加噪与逆向去噪过程中的随机微分方程（SDE）理论基础。这些技术如何影响内容创作、药物设计和材料科学的模拟，将是本节的重点案例。 1.3 可解释性人工智能（XAI）的工程挑战： 随着模型复杂度的增加，理解“黑箱”的必要性日益凸显。本书将系统梳理局部可解释性方法（如LIME、SHAP）与全局解释性技术，讨论在医疗诊断、金融风控等高风险领域应用AI时，如何量化和证明决策的合理性与公平性。 第二部分：量子计算的物理实在与算法突破 本部分将带领读者从经典计算的瓶颈中跳脱出来，步入量子力学的奇妙世界，探讨量子计算的硬件实现路径与理论算法的颠覆性潜力。 2.1 量子比特的构建与操控： 深入比较超导电路、离子阱、拓扑量子位等主流物理平台的技术成熟度与各自的局限性。我们将详述量子门操作（如Hadamard、CNOT）的物理实现，并探讨如何有效控制退相干（Decoherence）这一核心障碍。 2.2 噪声中级量子计算（NISQ）时代的实用算法： 在容错量子计算机尚未成熟的今天，如何利用现有含噪声的量子设备解决实际问题？本书将侧重分析变分量子本征求解器（VQE）在分子模拟中的应用，以及量子近似优化算法（QAOA）在组合优化问题上的表现。 2.3 量子信息论与密码学的未来： 介绍Shor算法和Grover算法的理论基础及其对现有公钥加密体系的潜在冲击。同时，探讨后量子密码学（PQC）的最新进展，特别是基于格（Lattice-based）和编码（Code-based）的加密方案如何构建新的安全堡垒。 第三部分：边缘计算、物联网（IoT）与分布式系统的韧性 随着数据源的爆炸式增长，计算范式的中心化趋势正被去中心化和分布式架构所挑战。本部分聚焦于如何在物理世界部署智能系统，并确保其在极端环境下的可靠性。 3.1 边缘智能的资源受限优化： 探讨如何在资源极度受限的传感器和微控制器上高效运行轻量级AI模型。内容涵盖模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在嵌入式系统中的实际部署策略。 3.2 工业物联网（IIoT）中的时序数据处理： 工业现场产生了海量、高频的时序数据，对数据采集、清洗和实时分析提出了严苛要求。我们将分析基于流处理（Stream Processing）的架构，如Apache Flink和Kafka Streams，如何实现毫秒级的故障预测和闭环控制。 3.3 分布式一致性与区块链技术的工程考量： 超越加密货币的应用，本书将深入探讨分布式账本技术（DLT）在供应链溯源、数字身份管理中的实际价值。重点解析拜占庭容错（BFT）算法的变种，以及如何在许可链环境中平衡去中心化程度与交易吞吐量。 第四部分：新型材料与先进制造的数字化赋能 工程科学的进步离不开对物质世界的深入理解和精确控制。本部分关注计算工具如何加速新材料的发现与制造工艺的革新。 4.1 计算材料学与高通量筛选： 介绍密度泛函理论（DFT）的计算流程及其在预测材料结构和电子性质中的应用。重点阐述如何结合机器学习，建立材料性质的预测模型，从而极大地缩短传统试错法的周期。 4.2 增材制造（3D打印）的仿真与控制： 探讨增材制造过程中的热力学、流变学模拟，以预测和避免打印过程中的缺陷（如残余应力、孔隙率）。内容将涉及如何利用数字孪生（Digital Twin）技术，对复杂的金属或聚合物打印过程进行实时反馈和校正。 4.3 机器人学中的动力学建模与传感器融合： 深入分析复杂多自由度机器人的逆运动学和鲁棒轨迹规划。重点讲解激光雷达（LiDAR）、视觉惯性测程（VIO）等异构传感器数据的卡尔曼滤波与非线性融合技术，以实现高精度定位与避障。 结语：构建未来的技术伦理框架 本书最终将超越纯粹的技术讨论，探讨这些前沿技术在社会层面带来的深刻伦理与治理挑战，鼓励读者在追求技术创新的同时，肩负起构建负责任、可持续的未来社会的责任。通过对这些交叉领域的系统梳理，读者将获得一个看待现代科技全貌的全新视角，为未来的研究与工程实践做好充分准备。
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