具体描述
《产品全功能与全性能的综合设计》是对“基于系统工程的产品综合设计理论与方法”进行系统叙述的六部系列著作中的第一部。该系列著作分别是：①产品全功能与全性能的综合设计；②产品的主辅功能及功能优化设计；③产品的结构性能及动态优化设计；④产品的使用性能及智能优化设计；⑤产品的制造性能及可视优化设计；⑥机械产品设计质量的检验与评估。
该系列著作是作者领导的科研团队长期从事机械产品研究、设计和开发的科学研究成果的总结，是机械产品设计领域内一套内容比较系统、全面和自具特色的系列著作。书中也吸取了国内外学者在该领域一些主要研究结果。
《产品全功能与全性能的综合设计》首先对现有机械产品设计理论与方法进行了分类，介绍了产品设计理论与方法的发展趋向，进而构建起了基于系统工程的产品设计规划的理论模型，提出了现代机械综合设计法的理论框架，接着从产品的全部功能与性能出发，讨论了产品功能优化设计、动态优化设计、智能优化设计和可视优化设计的内容与方法，特别地强调了研究深层次综合设计法，即研究在非稳态工况、强耦合、高维、强非线性机械系统综合设计法的必要性；书中对产品设计质量检验与评估方法也进行了介绍；最后举出了综合设计法在典型机械中具体应用的实例。
探索信息时代的宏大叙事：从数字公民到智慧城市 一、数字时代的个体：重塑自我认知与技能图谱 在信息洪流奔涌的今天，个体如何清晰定位自身在复杂社会结构中的位置？本书将带领读者深入剖析“数字公民”的内涵与实践。我们不侧重于具体的软件操作或硬件评测，而是着眼于更高维度的思维模式转变。 1. 认知重构与信息筛选的艺术： 面对海量信息的无差别冲击，我们探讨的并非是数据的获取速度，而是信息价值的甄别能力。如何构建高效的个人知识管理系统（PKM），使其成为生产力的助推器而非负担？书中将深入分析批判性思维在信息茧房效应中的应用，提供一套系统的框架，用以评估信息源的可靠性、论点的内在逻辑以及潜在的利益导向。我们将聚焦于后真相时代的认知偏差，引导读者从根本上理解人脑处理信息时的固有缺陷，并提供心理学层面的策略来校准感知。 2. 终身学习的范式转移： 职业生涯的定义正在被颠覆。本书审视了“技能保质期”缩短的趋势，探讨了适应这种不确定性的学习哲学。我们关注的不是特定技能的习得，而是“学习如何学习”的能力的底层架构。这包括元认知（Metacognition）的深化训练，理解自身的学习风格，以及如何有效地整合跨学科知识。我们将从神经科学的角度，解析记忆的巩固过程，并提出基于情境化学习和主动回忆的高效复习策略，旨在培养具备高度适应性和知识迁移能力的个体。 3. 数字伦理与身份的构建： 个人数据已成为新的“石油”。本书将讨论在算法驱动的世界中，个人隐私边界的模糊化及其社会意义。我们探讨的伦理困境包括：数据的自主权、算法歧视的社会影响，以及如何在享受技术便利的同时，维护数字人格的完整性。这不是关于遵守法律条文的指南，而是对技术使用者责任感的深度呼唤，旨在塑造一种既能利用技术优势，又对技术潜在危害保持高度警惕的成熟数字人格。 二、社会基础设施的演进：从互联到智能的跨越 当万物互联成为现实，社会运行的底层逻辑也随之发生深刻变化。本书将聚焦于支撑这一宏大变革的哲学基础与社会结构重塑，而非具体的网络协议或硬件规格。 1. 复杂系统的韧性与脆弱性分析： 现代城市和全球供应链是一个高度耦合的复杂系统。本书将引入系统动力学和非线性科学的视角，分析关键基础设施（如能源网、交通流、金融市场）在面临突发扰动（“黑天鹅”事件）时的表现。我们探讨的是如何设计具有冗余性和去中心化特征的结构，以增强系统的整体韧性，确保在局部故障发生时，整体功能不至于崩溃。重点在于系统层面的架构思维，而非单一模块的优化。 2. 智慧城市的治理模型： 智能技术被广泛应用于城市管理，但随之而来的是治理模式的挑战。本书审视了“数据驱动决策”的潜力与陷阱。我们关注的不是物联网（IoT）传感器的部署细节，而是如何平衡效率最大化与公民参与度的矛盾。这包括探讨新型的公共决策框架——如何确保技术干预符合公共利益，以及如何设计透明、可问责的智能基础设施管理机制，以防范技术官僚主义的倾向。 3. 经济模式的范式转变： 自动化和人工智能正在重塑劳动力市场和财富分配机制。本书深入探讨了后稀缺时代的经济学思考。我们分析了共享经济、平台经济等新业态对传统所有权概念的冲击，以及它们如何催生新型的价值创造与交换方式。探讨的重点在于宏观层面的社会契约调整——例如，如何通过政策工具和社会创新来应对结构性失业风险，确保技术进步带来的红利能够更公平地惠及社会各个阶层。 三、人机协作的未来：创造力与决策的协同进化 技术进步的核心驱动力在于增强人类的能力，而非替代人类本身。本书将探讨人与日益强大的计算工具之间，如何建立一种富有成效、相互促进的伙伴关系。 1. 人类智能与机器智能的互补性： 机器在模式识别和大规模计算上占据优势，而人类则在情境理解、价值判断和创造性假设方面不可替代。本书的核心论点是，最强大的智能形态存在于两者的有效结合之中。我们分析了“增强智能”（Augmented Intelligence）的应用哲学，即机器如何作为一种认知放大器，帮助人类克服自身的认知局限，从而解决那些仅凭单一人类智慧难以企及的复杂问题。 2. 算法决策的哲学审视： 当算法越来越多地参与到医疗诊断、法律判决乃至军事部署中时，我们必须回归到对“决策权”的根本理解。本书不教授算法编程，而是探讨“算法的黑箱”对人类责任链条的挑战。如何建立一个机制，使得人类能够理解、干预和最终对机器的决策负责？这涉及到对决策过程透明度的要求，以及在高度自动化环境中维护人类主体性的深刻议题。 3. 创造力的新疆界： 艺术、设计、科学发现的本质是否会被生成式AI彻底改变？本书考察了AI在激发灵感和探索未知空间方面的作用。我们关注的是人类的“提问能力”在与机器的“快速迭代能力”结合后，所能达到的创造力新高度。这是一种关于“意图”与“执行”的协同设计，强调人类的独特性在于设定目标和赋予意义的能力，而技术则负责拓宽实现这些目标的路径。 本书是一部关于理解技术变革时代背景下，个体心智、社会结构和人机关系如何被重新定义的深度思辨之作。它旨在提供一种高屋建瓴的分析框架，帮助读者超越对具体工具的迷恋，专注于驾驭信息社会和智能时代的根本性挑战与机遇。
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