新编英汉双向计算机缩略语词典 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:程清源编

出品人:

页数:993

译者:

出版时间:2002-1

价格:50.0

装帧:精装

isbn号码:9787505370098

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

新编英汉双向计算机缩略语词典，ISBN：9787505370098，作者：程清源主编

计算机科学与技术领域前沿研究导论本书聚焦于计算机科学与信息技术领域中那些正在快速演进、对行业产生深远影响的前沿课题。它并非一部工具书或基础概念的汇编，而是一份深入分析和批判性思考的学术指南，旨在为资深从业者、研究人员及高阶学生提供理解未来技术图景的框架。本书的结构设计围绕三个核心支柱展开：高级算法与复杂性理论的再审视、下一代计算范式的演进，以及信息安全与伦理的交叉领域探讨。全书内容紧密结合近年来在顶级会议（如ACM FOCS/STOC、IEEE S&P/Security & Privacy）和期刊上发表的突破性成果，力求在理论深度和实际应用潜力之间找到精确的平衡点。 --- 第一部分：高级算法与复杂性理论的再审视在数据爆炸和计算能力飞速增长的时代，经典算法的效率瓶颈日益凸显。本部分着重探讨了超越传统图灵机模型的计算模型，以及针对海量数据的优化策略。 1. 近似算法与概率方法在高维空间中的应用本章首先回顾了近年来在组合优化问题（如Max-Cut、Set Cover）上的最新近似比记录。重点分析了随机化技术在构造高性能近似算法中的作用，特别是基于拉扎洛夫-沙菲尔（Lazarov-Shafrir）方法的概率分析框架。我们深入探讨了如何在NP难问题中，通过引入受控的随机性来保证解的质量。随后，章节转向高维几何与数据分析。讨论了随机投影（Random Projection）在降维中的理论保证，并详细阐述了Johnson-Lindenstrauss引理在处理大规模度量空间数据时的实际局限与克服之道。对于特征选择和数据摘要，重点分析了稀疏恢复理论（Sparse Recovery Theory），包括Basis Pursuit (BP) 和迭代阈值算法的收敛速度分析。 2. 量子计算的理论前沿与容错机制本部分不对量子计算的初级概念做过多介绍，而是直接切入其核心挑战和理论前沿。首先，对量子霸权（Quantum Supremacy）的定义进行了严谨的界定，并分析了Google Sycamore和USTC九章系列实验的深层含义及其对经典计算复杂度的冲击。核心内容集中在量子纠错码（Quantum Error-Correcting Codes, QECC）的设计。我们详细比较了表面码（Surface Codes）、拓扑码（Topological Codes）与Bacon-Shor码的性能指标——包括阈值、编码效率和物理位需求。对拓扑量子计算的潜在优势进行了细致的结构分析，特别是其内在的抗噪声特性。此外，本章还探讨了变分量子本征求解器（Variational Quantum Eigensolver, VQE）的混合算法结构，分析了其在优化问题和化学模拟中的当前局限，如“Barren Plateau”现象的产生机理及缓解策略。 3. 复杂性理论的新范式：通讯复杂性与交互式证明系统本章拓展了对计算本质的理解，超越了时间与空间复杂度。通讯复杂性（Communication Complexity）被用作衡量信息传递效率的工具，分析了在分布式计算环境中，解决特定问题所需的最少交互比特。我们提供了关于Chandra-Lipton-Tarjan（CLT）定理在电路复杂性中的现代解读，以及对BQP $subseteq$ P/poly等非经典复杂性类的最新进展探讨。此外，交互式证明系统（Interactive Proof Systems）被置于现代密码学和验证系统的背景下进行考察。对零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）的演进进行了梳理，从早期的Schnorr协议到现代的SNARKs（如Groth16）和STARKs。重点分析了基于多项式承诺方案（Polynomial Commitment Schemes）的安全性基础，以及它们在可扩展区块链和隐私保护计算中的实际应用约束。 --- 第二部分：下一代计算范式的演进随着冯·诺依曼架构的物理极限临近，本部分着眼于全新的硬件和软件协同设计范式。 4. 内存与存储的新结构：持久性内存与存内计算本章深入研究了持久性内存（Persistent Memory, PMem）技术（如3D XPoint）对软件栈的颠覆性影响。我们分析了如何重新设计数据结构（如哈希表、B+树）以充分利用PMem的字节可寻址性和易失性/非易失性的混合特性。重点讨论了事务性内存（Transactional Memory）在跨越PMem和DRAM边界时的同步与一致性挑战。随后，章节转向存内计算（In-Memory Computing, IMC）/近存计算（Near-Memory Computing, NMC）的硬件实现。详细考察了基于阻变存储器（RRAM/ReRAM）和相变存储器（PCM）的模拟计算阵列。通过分析其非线性开关特性，我们评估了IMC在加速矩阵乘法和卷积操作方面的理论加速潜力，同时也审视了精度损失和设备老化带来的工程难题。 5. 神经形态计算与脉冲神经网络（SNNs）本章聚焦于模仿生物大脑工作原理的计算模式。与传统的基于浮点运算的深度学习不同，脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）使用离散的事件（脉冲）进行信息传递，具有极高的能源效率潜力。我们详细分析了SNNs的动力学模型（如Leaky Integrate-and-Fire, LIF），以及如何将基于误差反向传播（Backpropagation）的训练方法适应到非连续的脉冲活动中（如Surrogate Gradient Methods）。书中还对Neuromorphic硬件（如Intel Loihi, IBM TrueNorth）的架构进行了剖析，重点讨论了片上学习（On-Chip Learning）机制，以及如何利用稀疏性和事件驱动特性，在边缘设备上实现低功耗的实时决策。 6. 分布式共识机制的深层安全分析对于区块链和分布式账本技术，本书不侧重于应用介绍，而是深入到共识机制的核心安全性。本部分对拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerance, BFT）算法的演进进行了严格的数学分析。重点对比了工作量证明（PoW）与各种权益证明（PoS）变体（如DPoS, Ouroboros）的去中心化程度、最终确定性（Finality）的保证以及对“长程攻击”（Long-Range Attacks）的抵抗力。特别是，对新型BFT协议（如HotStuff, Tendermint）中的视图变更机制和领导者选择过程进行了形式化验证，揭示了在特定网络分区或节点协同攻击下的潜在安全漏洞。 --- 第三部分：信息安全与伦理的交叉领域探讨本部分关注新技术在安全领域带来的新型威胁，以及应对这些威胁所需的跨学科方法。 7. 形式化验证在软件安全中的回归与扩展鉴于软件复杂性导致的漏洞泛滥，本章主张形式化方法的回归。我们超越了传统的模型检测（Model Checking），重点介绍了依赖类型系统（Dependent Type Systems），如Coq和Agda，如何用于编写具有数学保证的程序。详细阐述了抽象解释（Abstract Interpretation）在静态分析中的应用，用于推导程序属性的安全界限，并分析了其在编译器优化和漏洞检测流水线中的集成难度。书中特别分析了针对内核代码和智能合约的符号执行（Symbolic Execution）技术，讨论了路径爆炸问题（Path Explosion）的启发式解决策略，以及如何结合模糊测试（Fuzzing）以提高漏洞发现效率。 8. 后量子密码学：格基密码学的理论与实践随着通用量子计算机的逼近，本章将焦点完全置于后量子密码学（PQC）的候选方案上。我们详细分析了基于格（Lattice）的密码系统，特别是Regev和Gentry等人提出的方案，它们是目前被认为最成熟的PQC方向。核心内容包括对最近向量问题（Lattice Closest Vector Problem, CVP）和最短向量问题（Shortest Vector Problem, SVP）的近似困难性证明。随后，我们深入探讨了Ring-LWE（Lattice-based Ring Learning With Errors）在实现公钥加密和数字签名（如Dilithium、Kyber）时的效率优化，以及如何选择合适的LWE/RLWE参数集以满足特定的安全等级要求。 9. 人工智能伦理与对抗性鲁棒性本书的最后一部分探讨了AI系统固有的不透明性和脆弱性所带来的伦理挑战。本章的核心是对抗性样本（Adversarial Examples）的生成机制及其对深度学习模型的“黑箱”攻击。我们分析了Fast Gradient Sign Method (FGSM)、Projected Gradient Descent (PGD) 等经典攻击的数学原理，并重点讨论了可迁移性（Transferability）现象的理论根源。在防御方面，本书评估了当前主流的防御策略，如对抗性训练（Adversarial Training）和梯度掩蔽（Gradient Masking）的有效性和局限性。最后，章节上升到监管和治理层面，探讨了如何通过可解释性AI（XAI）工具（如SHAP值、LIME）来增强决策透明度，并讨论了在关键基础设施（如自动驾驶、医疗诊断）中部署AI模型所需承担的社会责任和风险模型。 --- 总结而言，本书旨在提供一个跨越经典理论与新兴实践的综合视角，要求读者具备坚实的数理基础和对底层机制的深刻理解。它不是为了普及概念，而是为了挑战现状，推动读者进入下一代计算系统的设计与分析核心。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的实用价值，很大程度上取决于使用者如何利用它。对于初学者而言，它提供了一个坚实的、按部就班的学习路径，通过查阅和理解这些核心缩写，可以快速建立起对计算机术语体系的基本认知框架。而对于经验丰富的人来说，它更像是一份“校准器”，用来确认那些模糊记忆中的、或者很久没有使用的术语的精确含义。我注意到，在某些晦涩的定义后，并没有提供明确的英文全称作为首要信息，而是直接给出了中文的精准翻译，这对于中文使用者来说无疑是极大的便利，节省了从英文全称到中文释义的二次思考过程。不过，我有一个小小的建议，那就是如果能在词条的开头，用不同的字体粗细来强调“最核心的、最常见的”那一个解释，而在后面再列出次要或历史性的解释，或许能进一步提高检索的效率。总的来说，这是一部严肃的、对准确性要求极高的参考工具，适合那些需要反复、深入、有条理地进行专业术语学习和交叉验证的读者群体。

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这本书的装帧设计初看之下倒是挺有复古韵味的，封面材质偏向于那种磨砂质感，拿在手里沉甸甸的，给人一种“这是一本工具书”的庄重感。内页的纸张选择上，虽然不是那种特别轻薄的铜版纸，但整体的观感是清晰、耐用的。我特意翻阅了一下目录结构，发现它在组织信息时，似乎采取了一种比较传统的、偏向于字母顺序的编排方式。当然，作为一本工具书，这种直接明了的索引方式无疑是最快速定位内容的途径。只是，对于习惯了数字化快速检索的我来说，面对厚厚的一本书，我还是忍不住在心里嘀咕，如果能在某些关键术语的旁边，能加上一些简短的、关于其在当前技术背景下应用场景的提示，那就更完美了。目前看来，它更像是一本扎实的、需要耐心查阅的参考资料，对于那些追求系统性学习而非碎片化搜索的用户来说，应该会非常受用。它的厚度本身就预示着内容的详实程度，翻阅过程中，我注意到一些年代稍久远但依然在特定领域（比如一些经典操作系统或早期的网络协议）中存在的缩写词汇也被收录了进来，这体现了编纂者在收集资料时的广度和细致。

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翻阅这本书时，我产生了一种强烈的“时代感”。很多缩写词汇的解释，让我回想起大学时代学习C语言或早期网络协议的场景，那些曾经如雷贯耳的术语，现在很多已经演变成了更现代技术的基石。这本书的价值，某种程度上也在于它像一个时间胶囊，记录了计算机科学不同发展阶段的“通用语言”。它不仅提供了“是什么”，更在一些关键定义中隐约透露了“为什么会这样”。我特别喜欢那些在解释中偶尔穿插的背景注释，虽然简短，但能帮助读者理解这个缩写在特定历史背景下的重要性。当然，作为一本面向广大学者的工具书，我对它在非主流编程语言或特定行业应用（比如金融科技或生物信息学中特有的缩写）的覆盖面上抱持着审慎的态度，毕竟任何单一的词典都不可能包罗万象，但就其核心的计算机科学范畴而言，其深度和跨度是值得肯定的，它更偏向于对“计算机领域核心词汇体系”的构建和梳理，而非对“新兴应用层术语”的全面追赶。

评分☆☆☆☆☆

我主要关注的还是它在“双向”处理上的实际效果，也就是从英文缩写到中文释义，以及反过来的查询效率。在实际测试中，我尝试输入了一些我在工作中经常遇到的、一些新兴技术领域中的高频缩写，比如关于云计算或人工智能领域的特定术语组合。令我略感意外的是，对于一些非常前沿、更新迭代速度极快的缩写，这本书的收录似乎稍显滞后，这或许是纸质出版物在信息时效性上面临的固有挑战。反观那些计算机历史上的“常青树”类缩写，比如操作系统内核、数据库基础概念相关的，其释义的准确性和深度是毋庸置疑的，注解得非常到位，甚至提供了该缩写首次出现或最主要的定义语境。如果能有一个配套的在线更新机制，或者至少在修订版中增加一个“近五年新增缩写”的附录，那就能够更好地跟上技术爆炸的步伐了。总体而言，它更像是一本为资深工程师或计算机史研究者量身定制的、侧重于“经典”和“广度”的词典，而非面向“最新潮流”的速查手册。

评分☆☆☆☆☆

从排版布局来看，这本书的字体选择和行距处理，显然是经过仔细斟酌的，以期在有限的页面空间内塞入尽可能多的信息，同时保证阅读的舒适度。我注意到，一些复杂的缩写词汇，其对应的中文解释占据了相当大的篇幅，这说明编纂者并没有满足于简单的对等翻译，而是力求给出更贴合技术语境的解释。比如，对于一个多义的缩写，他们通常会用序号或小标题进行区分，这大大降低了阅读时的歧义风险。然而，这种高密度的信息布局，也使得单页的信息量非常大，对于视力稍弱的读者来说，可能需要额外的灯光辅助。美学设计上，它保持了一种极度的功能性，几乎没有多余的装饰元素，目标明确——即“工具属性最大化”。这种务实到近乎刻板的风格，恰恰是许多专业人士所青睐的，因为它避免了不必要的视觉干扰，让人可以专注于核心的查找任务。

评分☆☆☆☆☆