工程制图及计算机绘图/高等学校教学教材

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出版者:
作者:施岳定 编
出品人:
页数:339
译者:
出版时间:2001-1
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787308027953
丛书系列:
图书标签:
  • 工程制图
  • 计算机绘图
  • 机械制图
  • 建筑制图
  • 高等教育
  • 教材
  • 工程技术
  • 绘图基础
  • AutoCAD
  • 计算机辅助设计
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具体描述

《工程制图及计算机绘图》主要内容包括:正投影法基础、截切体与相贯体、组合体、机件形状表达方法、零件图、装配图、计算机交互绘图系统等。

好的,以下是一本与《工程制图及计算机绘图/高等学校教学教材》内容无关的图书简介,力求详尽且自然: 《现代人工智能伦理:技术、社会与未来》 导论:智能涌现与伦理困境的交汇点 随着深度学习、大数据分析以及自动化技术以前所未有的速度渗透到社会肌理的方方面面,人工智能(AI)已不再是科幻小说中的概念,而是重塑我们生活、工作乃至思考方式的核心驱动力。从自动驾驶汽车的决策机制到医疗诊断辅助系统,从金融市场的算法交易到社交媒体的内容推荐,AI的能力边界正不断拓宽。然而,这种技术力量的指数级增长也同步带来了深刻而复杂的伦理挑战。本书《现代人工智能伦理:技术、社会与未来》正是在这一关键的交汇点上,系统性地梳理和剖析了当前人工智能发展所面临的道德、法律和社会责任的难题。 本书并非一本探讨具体编程语言或图形界面操作的技术手册,它超越了纯粹的工程学范畴,聚焦于AI系统的设计、部署和应用所引发的“应该如何”的问题。我们深知,没有技术层面的理解,伦理讨论可能流于空泛;但同样地,没有坚实的伦理框架指导,技术的发展则可能失控或走向歧路。因此,本书力求在技术可行性与人类价值之间架设一座坚实的桥梁。 第一部分:基础理论与哲学根基 本部分旨在为读者建立理解AI伦理所需的理论基石。我们首先追溯了历史上关于“智能”、“主体性”和“责任”的哲学思辨,并探讨了功利主义、道义论以及美德伦理学等主流伦理学派在面对非生物智能体时的适用性与局限性。 第一章:何为“智能体”的道德地位? 本章深入探讨了图灵测试的局限性,并引入了更现代的“能力论”视角来评估机器的潜在道德考量。我们讨论了强人工智能(AGI)的可能性及其对人类中心主义构成的挑战。核心议题包括:当一个系统表现出高级认知功能时,我们是否需要赋予其某种形式的权利或保护? 第二章:责任的可追溯性与归属难题 在传统法律框架下,行为的责任主体通常是清晰的人类个体。然而,在复杂的、多层次的AI决策链中——例如,一个由数百万行代码、多个训练数据集和多个模型层构成的黑箱系统——当错误发生时,责任应由程序员、数据科学家、系统拥有者还是AI本身承担?本章详细分析了“意图”与“结果”在算法决策中的分离,并提出了责任矩阵的概念模型。 第三章:透明度、可解释性(XAI)与信任的构建 现代高性能模型,特别是深度神经网络,往往是“黑箱”。这种不透明性直接侵蚀了用户和监管机构对系统的信任。本章系统梳理了当前可解释性人工智能(XAI)的研究进展,从局部解释(如LIME, SHAP)到全局模型理解的尝试,并论证了在关键领域(如司法、医疗)中,缺乏可解释性本身就是一种伦理上的不负责任。 第二部分:核心伦理挑战:偏见、公平与歧视 人工智能系统的性能高度依赖于其训练数据。如果数据本身带有历史或结构性的偏见,算法不仅会复制这些偏见,还可能将其固化和放大,从而对社会公平造成系统性损害。 第四章:算法偏见及其社会根源 本章通过对现实案例(如面部识别的种族差异、信贷审批中的性别偏见)的解构,揭示了数据收集、特征工程和模型选择过程中潜藏的偏见来源。我们区分了统计学上的差异与社会学意义上的歧视。 第五章:定义与量化公平性 “公平”在数学上是一个多义词。本章详尽介绍了统计学上对公平的多种定义,例如机会均等(Equal Opportunity)、预测率平等(Predictive Parity)和人口均等(Demographic Parity)。关键在于,这些定义之间往往存在不可调和的矛盾,我们探讨如何在特定应用场景下进行审慎的权衡与选择。 第六章:逆向歧视与正向干预 讨论了在试图纠正历史偏见时,过度矫正是否会导致新的不公平现象(即“逆向歧视”)。本章深入分析了“反事实公平性”等前沿概念,旨在探寻既能保障弱势群体利益,又不侵犯其他群体基本权利的算法干预策略。 第三部分:技术应用与社会影响 本部分将理论与实践相结合,聚焦于AI在几个关键领域引发的伦理风暴。 第七章:自主系统与战争伦理 自主致命武器系统(LAWS)是当前国际社会关注的焦点。本章分析了将“生杀大权”委托给机器的伦理边界。我们讨论了人类在回路中(Human-in-the-Loop)、人类之上(Human-on-the-Loop)和人类之外(Human-out-of-the-Loop)三种模式的道德差异,并援引了国际人道法(IHL)的视角进行评判。 第八章:隐私保护与数据主权 在海量数据驱动的时代,个人隐私面临空前挑战。本章重点探讨了联邦学习、差分隐私等技术如何能够在保护个体数据不暴露的前提下,实现模型训练的目标。同时,我们也讨论了数据所有权、跨境数据流动以及“被遗忘权”的法律实践。 第九章:对人类能动性与就业市场的冲击 本书探讨了自动化对人类工作性质的根本性改变。我们关注的不仅是失业率的短期波动,更是长期内,人类是否会因过度依赖算法推荐和自动化决策而丧失批判性思维和独立决策的能力。我们探讨了通用基本收入(UBI)等社会政策作为伦理缓冲的潜力。 第四部分:治理、规范与未来展望 技术的发展速度常常快于法律和监管的制定速度。本部分旨在勾勒未来AI治理的蓝图。 第十章:全球AI治理的框架构建 本章比较了欧盟的《人工智能法案》、美国的自愿性指南以及中国的监管思路,分析了不同治理模式的优缺点。我们强调了跨国合作在规范AI,特别是前沿研究(如通用人工智能)方面的重要性。 第十一章:建立道德审查机制与问责制 本书主张,在AI系统的整个生命周期中,必须嵌入持续的伦理审查机制。我们详细介绍了如何设计有效的“红队测试”(Red Teaming)来主动发现潜在的滥用和危害,并提出了一套面向企业和研究机构的AI伦理问责制框架。 第十二章:面向负责任的AI的教育与文化 最终,伦理的实现依赖于从事技术工作的人群的价值观。本书呼吁在计算机科学和工程教育中,将伦理思维内化为核心能力,培养新一代技术工作者对技术影响的深刻洞察力和强烈的社会责任感。 结语:通往“向善的智能”之路 《现代人工智能伦理:技术、社会与未来》是一份对我们共同未来的严肃对话邀请。它要求技术人员、政策制定者和社会公众共同努力,确保人工智能的发展是增进人类福祉、维护核心价值的强大工具,而非加剧不平等或削弱人类尊严的隐形力量。本书旨在提供必要的工具和视角,帮助读者在复杂的伦理迷宫中,找到一条通往“向善的智能”(Beneficial AI)的清晰路径。 目标读者群: 计算机科学与工程专业学生、法学与公共政策研究人员、科技企业高管、伦理学研究者,以及所有关心技术如何塑造未来社会的公众。 本书特色: 理论深度与现实案例相结合,提供了清晰的分析框架和可操作的治理建议,避免了纯粹的技术细节或空泛的道德说教。

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读后感

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用户评价

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作为一本涉及“计算机绘图”的教材,我本能地期待它能在软件操作的实用技巧上提供更丰富的“干货”。这本书确实涵盖了主流绘图软件的基本功能,但更多是基于对传统制图逻辑的翻译,而非挖掘软件本身的效率潜力。比如,对于宏命令的编写、自定义工具集的创建,或者如何利用脚本语言优化重复性绘图任务等“高级玩家”才会用到的技巧,书中几乎没有提及。它更像是一个教人如何用“尺子和圆规”的思路去操作“鼠标和键盘”的指南,而非真正的“数字制造”思维的引导。因此,对于那些已经熟练掌握CAD软件基础操作,想要提升自动化水平的读者而言,这本书的价值更多体现在对底层规范的巩固上,而在“如何用软件更聪明地工作”这一维度上,它的贡献显得比较克制和传统。整体感觉,这本书是一块坚实无比的基石,但上层建筑的精装修部分,还需要读者自己去寻找更具时代特色的建筑指南。

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我花了大约一个下午的时间快速浏览了这本书的章节结构,不得不说,它的逻辑组织结构简直是教科书级别的典范。从最基础的绘图工具和符号介绍开始,逐步深入到二维投影、三视图的构建,再到更复杂的零件图和装配图的绘制规范。这种层层递进的结构,极大地降低了学习的认知负荷。我特别欣赏它在引入计算机辅助绘图部分时所采用的过渡方式,它没有生硬地将传统手绘与软件操作割裂开来,而是巧妙地将两者置于一个统一的“表达”体系下进行阐述。这体现了编者对工程实践的深刻理解——工具在变,但表达的逻辑是不变的。唯一的遗憾是,对于某些前沿的参数化建模概念,本书似乎没有给予足够多的篇幅进行探讨,可能是受限于教材的出版周期和对基础知识的坚守。但总的来说,这种严密无缝的知识串联,使得读者在阅读时能感受到一种强大的内在驱动力,仿佛在一步步攀登一座知识的阶梯,每完成一个模块,都能清晰地看到自己技能的增长。

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这本书的封面设计给我留下了一种非常传统、严谨的印象,米白色的背景配上深蓝色的字体,散发出一种学术书籍特有的庄重感。我拿到手的时候,首先被它的厚度吸引了,感觉内容肯定非常充实。随手翻开几页,发现排版布局相当清晰,线条图和示意图的质量非常高,这对于学习制图这种实践性很强的学科来说至关重要。每一个视图的绘制步骤都讲解得循序渐进,即便是初学者也能大致跟上思路。不过,对于那些习惯了更现代化、更注重视觉冲击力的教材的读者来说,这本书的视觉风格可能略显朴素,缺乏一些鲜艳的色彩对比来突出重点。尽管如此,这种经典的设计哲学似乎更侧重于知识本身的传达效率,而不是花哨的外表。整体而言,这本书给人的感觉是,它是一本老老实实的、经得起时间考验的工具书,适合那些追求扎实基础知识积累的师生群体。它散发出的那种“久经沙场”的气质,让人觉得这背后的知识体系是经过了长期的教学实践检验的。

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我注意到这本书在关于公差与配合部分的论述上,花费了相当大的篇幅,这在我阅读过的同类教材中是比较少见的详尽程度。作者似乎非常看重尺寸链和形位公差的精确控制,这对于培养工程师的质量意识至关重要。每一条标准的引用都标注得非常清晰,让人一眼就能追溯到国家或国际的标准原文,体现了极高的专业严谨性。然而,在讲解如何利用计算机软件来自动校验这些复杂的公差要求时,内容就显得相对薄弱了。软件操作的截图和步骤介绍,似乎更像是“附带品”,而非核心内容。这造成了一种轻微的脱节感:理论部分要求我们做到极致的精确和规范,但软件应用部分却未能完全跟上这种高标准,停留在基础操作的层面。对于那些期望一步到位,实现理论与软件操作无缝集成的读者来说,可能需要在软件学习上投入更多的精力去弥补这部分略显单薄的指导。

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这本书在讲解一些关键的制图原理时,使用的语言风格非常老派,充满了精确到毫厘的学术用语。对于一个习惯了网络流行语和简化表达的现代读者来说,初次接触可能会感到有些吃力,需要反复咀嚼才能完全领会其深意。例如,在描述投影线的精确关系时,作者会引用非常详细的几何学定义,这无疑保证了理论上的无懈可击。但是,我发现它在实际应用案例的引入上,似乎略显保守,很多图例都停留在较为经典的、几十年前就确立的标准件范畴内,这让我在尝试将书本知识与目前工业界正在使用的新材料、新工艺相结合时,总感觉缺少了一点“时效性”的佐证。当然,这或许是“经典教材”的通病,即侧重于不变的真理而非瞬息万变的潮流。对于希望快速上手解决特定工业难题的人来说,可能需要额外补充一些针对特定软件版本或行业标准的最新资料。

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