具体描述
《计算机应用基础实训指导》突破了传统的实验教程编写模式，围绕教学内容，以工作过程为导向的任务驱动方式精心安排了实验内容。第1章介绍计算机的简单操作及输入法练习；第2章介绍中文Windows XP基本操作；第3章介绍文字处理软件Word 2003的使用；第4章介绍电子表格Excel 2003的使用；第5章介绍PowerPoint 2003演示文稿的制作；第6章介绍计算机网络的实验。为了满足部分想参加全国计算机等级考试学生的需要，每章都配有相应的练习题，以巩固所学知识。
在基于工作过程的思想指导下，我们根据计算机在学习、生活中的工作场景及操作流程设计了各种操作案例，强调实践操作，突出应用技能的训练及基础知识的掌握，能很好地满足应用型高职高专的教学需要。
《跨越边界：人工智能伦理的深刻审视》 本书并非一本关于计算机技术操作指南的书籍。它深入探讨的是一个与我们的现实生活息息相关，却常常被忽视的领域——人工智能的伦理困境。随着人工智能技术的飞速发展，它们已经渗透到我们生活的方方面面，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，再到个性化内容推荐，人工智能正在以前所未有的方式改变着我们的世界。然而，在这股技术浪潮之下，一系列深刻的伦理问题也随之浮现，它们挑战着我们对公平、隐私、责任以及人类自身价值的理解。 《跨越边界》旨在引领读者走出对人工智能的纯粹技术视角，进入一个更加宏观和人文的思考空间。我们不提供关于如何编写代码、如何配置软件的任何具体指导，而是聚焦于人工智能背后那些关乎社会、道德和未来走向的根本性议题。本书不是一本“如何做”的指南，而是一本“为何思考”的启迪之作。 第一部分：算法的阴影与光辉——公平与歧视的博弈 在这一部分，我们将剖析人工智能系统中潜在的偏见及其对社会公平的影响。人工智能系统并非凭空产生，它们的“智慧”来源于海量的数据。然而，如果训练数据本身就带有历史遗留的歧视性信息，那么算法便会复制甚至放大这些偏见。例如，在招聘领域，基于历史数据训练的AI可能会歧视某些性别或种族背景的候选人；在信贷审批中，算法可能对低收入群体或少数族裔设置更高的门槛。 我们将深入探讨： 数据偏差的来源与形式： 识别数据中隐藏的刻板印象、历史不公以及测量误差。 算法歧视的识别与量化： 如何检测和衡量AI系统产生的歧视性结果，了解其对不同群体的影响程度。 公平算法的设计原则： 探讨实现算法公平的不同策略，例如公平性约束、反事实公平以及群体公平等，并分析它们的优缺点。 法律与监管的挑战： 研究现有法律体系在应对算法歧视方面的不足，以及各国监管机构为确保AI公平性所做的努力和面临的挑战。 案例分析： 通过具体的社会案例，例如刑事司法中的风险评估、面部识别技术在执法中的应用、以及在线广告的定向投放等，来揭示算法歧视的现实危害。 《跨越边界》将帮助读者理解，AI的“中立性”并非理所当然，而是需要我们审慎设计和严格监督的。我们追求的不仅仅是技术上的效率，更是社会意义上的正义。 第二部分：数字足迹的围城——隐私的边界与守护 在数据驱动的时代，我们的个人信息如同一种新的货币，被广泛收集、分析和利用。人工智能技术在提升服务效率的同时，也极大地增强了大规模数据收集和分析的能力，这无疑对个人隐私构成了前所未有的威胁。本书将引导读者思考，在享受AI带来的便利时，我们如何才能有效守护自己的数字隐私。 我们将聚焦于： AI与隐私侵犯的交叉点： 分析AI技术如何在不知不觉中收集、推断和利用我们的敏感信息，例如行为模式、健康状况、政治倾向等。 隐私的概念演变： 探讨在数字时代，传统的隐私定义是否仍然适用，以及我们应该如何理解和界定个人数据的边界。 数据安全与泄露的风险： 深入剖析AI系统中数据泄露的潜在途径以及可能造成的严重后果，包括身份盗窃、名誉损害、甚至社会动荡。 匿名化与去识别化技术的局限性： 评估当前用于保护用户隐私的技术（如差分隐私、同态加密等）的有效性和潜在漏洞。 透明度、控制权与知情同意： 探讨用户在数据收集和使用过程中的知情权、控制权以及有效知情同意的实现机制。 全球范围内的隐私法规： 比较和分析《通用数据保护条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法》（CCPA）等重要隐私法规的核心原则和实施效果。 《跨越边界》呼吁读者重视数字足迹的重要性，并认识到保护隐私是维护个人自由和尊严的关键。我们不仅要了解AI如何工作，更要思考AI如何影响我们的个体存在。 第三部分：智能责任的迷宫——归属与问责的困境 当人工智能系统做出决策，尤其是在涉及生命安全或重大财产损失的场景下，一旦发生错误，责任应如何界定？是设计者、开发者、使用者，还是AI本身？这个问题触及了责任归属的根本性难题，也挑战着现有的法律和道德框架。 在这一部分，我们将探讨： AI决策的自主性与可预测性： 分析AI在多大程度上表现出真正的自主性，以及其决策过程的可解释性（或不可解释性）对责任认定的影响。 “黑箱”问题与问责的挑战： 深入研究深度学习等AI模型的“黑箱”特性，以及这种特性如何阻碍我们理解和追溯错误的根源。 自动驾驶事故的责任归属： 以自动驾驶汽车为例，分析在发生事故时，制造商、软件提供商、车主以及AI系统之间的责任划分困境。 医疗AI的误诊与医疗差错： 探讨AI在辅助诊断中出现误诊时，医生、AI系统开发者和医疗机构各自的责任。 伦理代理与法律主体： 讨论AI是否能够甚至应该被视为具有某种程度的法律主体，以及这会对现有法律体系产生何种冲击。 风险管理与预防机制： 探索在AI发展过程中，如何建立有效的风险评估、监控和问责机制，以最大程度地降低潜在的负面影响。 《跨越边界》旨在激发读者对智能责任的深刻思考，并认识到在技术进步的同时，必须建立清晰的问责机制，以维护社会的稳定和公平。 第四部分：人机共生的未来——价值重塑与生存之道 人工智能的进步不仅是技术的革新，更是对人类自身价值和未来生存模式的深刻叩问。当AI在许多领域超越人类能力时，我们如何重新定义人的独特性？我们又将如何与日益智能的机器共存，并共同塑造一个更美好的未来？ 我们将深入思考： AI对就业市场的冲击与重塑： 分析AI自动化对传统就业岗位的影响，以及催生新型职业的可能性，探讨人类在未来劳动力市场中的角色定位。 创造力、情感与意识的独特性： 探讨人类在创造力、情感深度、伦理判断和自我意识等方面的独特价值，以及这些特质在AI时代的重要性。 AI辅助下的教育与学习： 思考AI如何在教育领域发挥积极作用，帮助个体实现更个性化、更高效的学习，同时避免过度依赖。 人机协作的新范式： 探索未来人与AI协作的新模式，以及如何发挥各自优势，共同解决复杂问题，实现协同增效。 对齐人类价值观的AI设计： 探讨如何确保AI系统的目标和行为与人类的伦理价值观保持一致，避免AI的“目标漂移”或“工具理性”导致的反噬。 人类的未来与AI的边界： 展望人工智能可能带来的深远社会变革，以及我们应该如何审慎地设定AI发展的边界，确保技术服务于人类的福祉。 《跨越边界》最终将引导读者超越对AI的恐惧或盲目乐观，而是以一种更加成熟和负责任的态度，参与到关于人机共生未来的讨论中。本书不是提供现成的答案，而是抛出深刻的问题，鼓励每一位读者，无论其技术背景如何，都能成为这场重要社会对话的积极参与者，共同塑造一个更加公平、安全和充满希望的未来。
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