英汉汉英词典(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:张柏然 主编 定  价:80 出 版 社:四川辞书出版社 出版日期:2018年06月01日 页  数:1430 装  帧:精装 ISBN:9787557903251 ●凡例1～7
●英汉词典正文3～806
●汉英词典正文809～1407
●附录一
●英语常用不规则动词表1408～1413
●附录二
●英语度量衡单位对照表1414～1416
●附录三
●世界国家和地区名一览表1417～1430

内容简介

本词典是一部内容丰富的英汉汉英双向词典。适合大、中学生及具有中级或中级以上英语水平的各类读者使用，既可以用作查阅的工具，也可以作为翻译或写作的帮手。
本词典英汉部分的词汇基本上涵盖了我国教育部颁布的《初中英语新课程标准》词汇表、《高中英语新课程标准》词汇表和《大学英语教学大纲》词汇表中所列词汇。英汉部分侧重于学习，释义简洁明了，特别重视语词语法信息，使用文体标签、用法指南、同义词辨析栏等对词目做进一步说明，打破了语法书和词典之间的界限。
本词典汉英部分以收录日常生活中的常用汉语字词为主，包括近些年具有时代特征的新词新语，此外还收入一些方言、成语、谚语及自然科学的常用词语。汉英部分的英语释义地道准确，原汁原味，简明易懂，可供读者口头交际和书面表达时参考使用。 张柏然 主编 张柏然，南京大学外国语学院教授、博士生导师，政府专家特殊津贴获得者（1993年起），资历翻译家（2011年9月23日由中国翻译协会表彰）。曾任南大外文系英语专业教研室主任、双语词典研究中心主任等职；现兼任中国辞书学会副会长、中国译协名誉理事、江苏省翻译协会名誉会长，曾兼任中国翻译协会副会长兼翻译理论与翻译教学委员会主任、江苏省翻译协会会长、教育部外国语言学与应用语言学研究基地（广东外语外贸大学）学术委员会委员；还兼任《中国翻译》、《中国外语》、《译林》等刊物的编委以及《现代外语》等期刊的顾问，其主要研究领域是翻译学、双语词典学和语料库语言学。

《世界科技前沿：人工智能与未来计算》 导言：迈向智能时代的基石 在二十一世纪的浪潮中，信息技术的飞速发展正以前所未有的速度重塑着人类社会的面貌。其中，人工智能（AI）已不再是遥不可及的科幻概念，而是渗透到经济、科研、医疗、教育等各个领域的驱动核心。本书《世界科技前沿：人工智能与未来计算》正是站在这一时代转折点的关键节点，旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视野，剖析当前人工智能领域最前沿的研究成果、核心技术架构，以及未来计算范式的演进方向。 本书并非对现有基础知识的简单罗列，而是聚焦于“前沿”与“未来”，致力于揭示那些正在从实验室走向应用，并将深刻影响未来十年乃至更久的技术脉络。我们深知，理解人工智能的深度，需要扎实的计算理论基础和对硬件架构的深刻洞察。因此，本书在内容编排上力求理论与实践相结合，深入浅出地探讨了构建下一代智能系统的关键要素。 第一部分：深度学习的极限与突破 本部分聚焦于当前驱动AI革命的核心技术——深度学习，并着重探讨其在模型规模、泛化能力和可解释性方面所面临的挑战及最新的突破性进展。 第一章：超大规模模型的涌现能力与限制 近年来，参数量达到万亿级别的超大规模预训练模型（如GPT-4的衍生架构或更先进的混合专家模型）展现出了惊人的“涌现能力”（Emergent Abilities），即模型在特定规模阈值后突然显现出解决复杂推理、跨模态理解等能力。本章将详细剖析这些模型的内部结构，如Transformer架构的最新变体（例如，更高效的注意力机制替代方案，如线性注意力或稀疏注意力）。 我们将深入探讨涌现现象背后的机制，这不仅涉及模型规模的简单堆叠，更关乎数据分布的复杂性和优化路径的选择。同时，本章不回避这些模型的固有缺陷：巨大的计算成本、对特定训练数据的过度依赖（即“数据饥渴”）、以及在应对需要严格逻辑推理任务时的脆弱性。我们将介绍通过“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示工程、自我反思（Self-Correction）机制等方法，来增强模型逻辑一致性和问题解决深度的最新尝试。 第二章：自监督学习与世界模型构建 传统监督学习对标注数据的依赖已成为制约AI发展的瓶颈。本章重点介绍自监督学习（SSL）的最新进展，特别是其在构建更接近人类对世界认知的“世界模型”（World Models）中的作用。 我们将剖析对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR、MoCo的最新迭代）、掩码自编码（Masked Autoencoding, MAE）等技术，如何有效地从海量无标签数据中学习到高质量的、具有鲁棒性的特征表示。进一步地，我们将讨论如何利用这些世界模型进行前向预测、规划与模拟。例如，在强化学习领域，一个精确的世界模型可以极大地减少实际环境交互的次数，从而加速复杂决策任务的学习过程。本章将展示如何通过整合预测模块与控制模块，实现真正意义上的自主学习和规划。 第三章：可解释性（XAI）的工程化实践 随着AI模型在关键决策中的作用日益重要，理解“为什么”模型做出某个判断变得至关重要。本章侧重于可解释人工智能（XAI）的最新技术，从后验解释到内在可解释性的设计。 我们将对比分析基于梯度的解释方法（如Grad-CAM的改进版）与基于扰动的解释方法（如LIME的局限性分析）。更重要的是，本章将探讨如何将可解释性内嵌到模型设计之初，例如采用模块化网络结构，使得每个模块的输入输出具有清晰的语义对应性。对于生成模型，我们将介绍如何通过反事实推理（Counterfactual Explanations）来提供易于人类理解的因果解释，确保模型决策过程的透明度和可信赖性。 第二部分：下一代计算范式 人工智能的快速发展对现有的计算架构提出了严峻的挑战。本部分将目光投向支撑未来AI的硬件和计算理论的变革。 第四章：异构计算与AI芯片的演进 现代AI训练和推理已深度依赖于专用的加速器。本章将深入分析GPU之外的新兴AI芯片架构。 我们将详细阐述类脑计算（Neuromorphic Computing）的最新进展，特别是脉冲神经网络（SNNs）在能效上的潜力，以及Intel Loihi、IBM NorthPole等芯片的硬件实现细节和面临的算法适配挑战。此外，内存计算（In-Memory Computing, IMC）作为解决“冯·诺依曼瓶颈”的关键技术，其电阻式随机存取存储器（RRAM）和相变存储器（PCM）在实现高密度、低延迟矩阵乘法方面的最新突破也将被细致解读。 第五章：量子计算在优化与模拟中的潜力 量子计算虽然仍处于“含噪声中等规模量子”（NISQ）时代，但其解决特定优化和模拟问题的潜力是毋庸置疑的。本章旨在剥离炒作，专注于量子算法在AI领域的实际应用前景。 我们将重点讨论量子近似优化算法（QAOA）和变分量子本征求解器（VQE）在解决组合优化问题（如物流网络优化、材料科学模拟）中的最新进展。对于机器学习，变分量子电路（VQC）如何作为经典深度学习模型的补充模块，用于处理高维特征空间中的复杂模式识别，也将是本章的讨论核心。本书将强调当前量子硬件的局限性，以及如何设计“量子-经典混合”算法以应对现实的硬件约束。 第六章：联邦学习与隐私计算的融合 随着数据孤岛现象的加剧，如何在保护数据隐私的前提下实现大规模协作训练，成为亟待解决的问题。本章全面覆盖联邦学习（FL）的最新架构和隐私保护技术。 我们将分析联邦平均（FedAvg）算法的收敛性分析，以及如何应对数据异构性（Non-IID Data）带来的挑战，例如通过元学习（Meta-Learning）来快速适应不同客户端的局部模型。在隐私保护层面，本章将深入探讨同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和差分隐私（Differential Privacy, DP）技术在联邦学习中的实际部署案例和性能权衡。目标是展示如何构建一个既高效又在理论上可证明隐私保护的分布式智能系统。 第三部分：前沿交叉领域与社会影响 人工智能的未来不仅在于技术本身，更在于其与现实世界的深度融合以及对人类社会伦理的塑造。 第七章：多模态融合与具身智能 未来的AI系统必须能够像人类一样，同时处理和理解文本、图像、语音、触觉等多种信息流。本章探讨多模态AI的最新进展，特别是如何实现真正意义上的跨模态推理，而非简单的特征拼接。 核心内容将围绕基于统一表征空间（Unified Representation Space）的模型设计展开。此外，我们将深入探讨具身智能（Embodied AI）的前沿工作，即将先进的AI模型植入到物理或模拟的机器人载体中。具身智能要求模型不仅要“理解”世界，更要能通过行动与世界互动、学习。本章将展示如何将视觉、语言模型与机器人控制策略（如模仿学习和基于模型的强化学习）有效耦合。 第八章：AI伦理、治理与长远风险 随着AI能力边界的拓展，确保其安全、公平和可控成为全球关注的焦点。本章从技术治理的角度探讨AI的长期影响。 我们将分析偏见检测与缓解的先进技术，特别是针对生成模型中隐含的社会偏见（如刻板印象的放大）。此外，本章将讨论“对齐问题”（Alignment Problem）的最新研究进展，即如何设计目标函数和奖励机制，确保高度智能的AI系统与其设计者的意图保持一致，从而避免潜在的灾难性风险。这包括对价值学习、宪法AI（Constitutional AI）等前沿安全框架的深入分析。 结语：通往人工通用智能（AGI）的路径 本书的总结部分将再次回归对未来计算范式的宏观展望。人工智能正处于一个从“弱AI”向“强AI”过渡的关键时期。本书所探讨的每一项前沿技术——从超大规模模型的精细化控制，到量子计算的算力增益，再到具身智能的现实交互——都是通往人工通用智能（AGI）道路上的重要里程碑。我们相信，只有深刻理解这些技术之间的相互作用和潜在的局限性，才能更负责任、更高效地引导下一次技术革命的航向。 适用读者： 本书适合计算机科学、电子工程、数据科学等相关领域的在读研究生、高校教师、资深工程师、以及所有对未来科技发展趋势抱有浓厚兴趣的专业人士阅读。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论和基础机器学习知识。