10000个科学难题 信息科学卷 9787030319111 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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“10000个科学难题”信息科学编委会 著

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• 挑战

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030319111

商品编码：29657264268

包装：精装

出版时间：2011-09-01

基本信息

书名:10000个科学难题 信息科学卷

定价：268.00元

售价：182.2元,便宜85.8元,折扣67

作者:“10000个科学难题”信息科学编委会

出版社：科学出版社

出版日期：2011-09-01

ISBN：9787030319111

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：2.120kg

编辑推荐

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内容提要

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《10000个科学难题.信息科学卷》是《10000个科学难题》系列丛书中的信息科学卷。为了能够尽可能全面地反映信息领域的学科全貌，编委会在以信息领域专家为编委会主任、副主任委员的基础上，参照了国务院学位委员会的学科结构划分原则，聘请信息领域六个一级学科的知名专家作为责任编委，据此扩展。本书的编撰工作得到了信息领域众多专家学者的大力支持。由于信息科学本身就是一门应用科学，因此，在编撰过程中围绕区分“科学难题”而非“技术难题”做了大量工作。为便于读者浏览与阅读，科普类题目放在前面，其余则按六个一级学科分类排列。
　　《10000个科学难题.信息科学卷》可供高等院校和科研单位从事信息科学研究的工作者参考阅读。希望本书在引导广大青年学子致力于信息科学研究的同时，对从事信息科学研究的科研人员也有所帮助和启发。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《10000个科学难题·信息科学卷》：探索数字时代的奥秘与前沿 在信息爆炸的时代，信息科学作为一门连接理论与实践、驱动技术变革的核心学科，其重要性不言而喻。它不仅渗透于我们日常生活的方方面面，更是国家发展、科技进步和社会进步的关键驱动力。《10000个科学难题·信息科学卷》正是这样一部旨在引领读者深入探索信息科学广阔天地、剖析其核心难题、激发创新思维的百科全书式巨著。本书精选并深入解读了信息科学领域内最具代表性、最富挑战性、最具有前瞻性的10000个科学难题，旨在为信息科学研究者、从业者、高校师生以及对信息科学充满好奇的广大读者提供一个系统、全面、深刻的学习与思考平台。 本书并非简单罗列问题，而是通过对每一个科学难题的深入剖析，展现信息科学发展的脉络、前沿的探索方向以及潜在的突破口。信息科学的范畴极为广泛，本书内容涵盖了从信息论的基础理论，到数据科学的挖掘与分析，从人工智能的核心算法，到网络安全的技术挑战，从计算机科学的体系结构，到软件工程的实践方法，再到信息管理与决策的智能化等等，几乎囊括了现代信息科学的各个重要分支。 在信息论的基石上，我们追问信息的本质与极限： 信息论，作为信息科学的奠基石，为我们理解信息、量化信息、以及如何高效可靠地传输信息提供了强大的理论工具。本书将深入探讨香农信息论的经典难题，例如如何克服信道噪声的限制，实现理论上传输速率的极限？在量子信息论的新领域，我们又该如何理解和利用量子叠加与纠缠的特性，实现超越经典的信息处理能力？纠缠分发的安全性和效率如何提升？量子密钥分发（QKD）在实际应用中的安全漏洞和破解机制是什么？这些问题不仅是对信息传输极限的挑战，也是对信息安全基石的拷问。本书将带领读者一起思考，如何在物理极限下，实现更安全、更高效的信息传递。 数据科学的洪流中，我们驾驭数据的力量与智慧： 当今世界被海量数据所包围，数据科学的兴起正是为了从这些数据中提取有价值的信息和知识。本书将聚焦于数据科学领域的核心难题。例如，如何构建更有效的机器学习模型，以应对高维度、稀疏性、不确定性等复杂数据场景？在数据隐私日益受到重视的背景下，如何在保证数据分析结果的同时，最大限度地保护个人隐私？联邦学习、差分隐私等技术在实际应用中又面临哪些挑战？如何处理海量实时流数据，从中提取即时洞察？如何构建能够自我学习、自我优化的智能数据分析系统？这些问题触及了数据挖掘、模式识别、统计推断以及算法优化等多个方面，是释放数据潜能的关键。 人工智能的演进之路，我们探索智能的边界与未来： 人工智能，无疑是信息科学中最具颠覆性的领域之一。本书将深入剖析人工智能领域的核心科学难题。深度学习模型为何如此“黑箱”？如何提高模型的可解释性，让机器的决策过程更加透明？如何在缺乏海量标注数据的情况下，实现高效的迁移学习和少样本学习？通用人工智能（AGI）的实现路径是什么？机器能否真正拥有意识、情感和创造力？如何构建能够进行复杂推理、规划和决策的智能体？强化学习在现实世界复杂环境中的应用如何才能更稳定、更鲁棒？从自然语言处理的理解与生成，到计算机视觉的感知与识别，再到机器人学的规划与控制，本书都将带来深入的探讨。 网络安全的铜墙铁壁，我们抵御数字世界的威胁： 随着网络化程度的加深，网络安全问题日益突出，成为信息科学领域的重要研究方向。本书将揭示网络安全领域面临的严峻挑战。如何设计出能够抵御未知攻击、零日漏洞的新型安全防护体系？在日益复杂的网络环境中，如何实现对海量网络流量的实时威胁检测与溯源？区块链技术的去中心化和不可篡改特性，能否真正解决大规模分布式系统的安全性和信任问题？在人工智能时代，如何应对AI驱动的攻击（如深度伪造、自动化攻击），以及如何利用AI进行更高级别的安全防御？云计算、物联网、5G网络等新兴技术带来的安全风险又该如何化解？本书将引领读者思考构建更加坚固的网络安全防线。 计算机科学的底层架构，我们优化计算的效能与效率： 计算机科学是信息科学的基石，其理论和技术直接影响着信息处理的效率和能力。本书将探讨计算机科学领域内的关键难题。如何设计出更具能效比的处理器架构，以应对摩尔定律的挑战？如何优化存储系统的性能，实现更快的访问速度和更大的容量？如何构建更加高效、可扩展的分布式计算系统，以支撑海量数据和复杂应用的运行？新一代编程语言和编译技术如何才能更好地支持并行计算和异构计算？新型计算范式（如类脑计算、量子计算）在实际应用中将面临哪些工程化挑战？从操作系统到数据库，从算法设计到系统优化，本书都将提供深刻的见解。 软件工程的艺术与科学，我们构建可靠且易于维护的数字系统： 软件系统已成为现代社会运行的基石，但软件开发的复杂性和易出错性始终是巨大的挑战。本书将探讨软件工程领域的核心难题。如何开发出高质量、高可靠性、低成本的软件产品？如何应对日益增长的软件复杂性，实现软件的可维护性、可伸缩性和可演化性？如何有效地进行软件需求分析和设计，减少后期修改的成本？自动化测试和持续集成/持续部署（CI/CD）在大型复杂项目中的瓶颈在哪里？如何构建真正敏捷、高效的开发团队和流程？本书将为读者展现如何将科学的严谨与艺术的创造相结合，构建出更加健壮、高效的软件系统。 信息管理与决策的智能化，我们赋能组织与社会的智慧升级： 在信息驱动的时代，如何有效地管理和利用信息，做出更明智的决策，是组织和社会成功的关键。本书将聚焦于信息管理与决策领域的难题。如何构建能够整合异构信息源、实现全局可视化的智能信息管理平台？如何利用数据分析和人工智能技术，为复杂决策提供支持，并提高决策的准确性和效率？如何设计出更加人性化、智能化的信息交互界面，提升用户体验？知识图谱技术如何才能更好地表达和利用复杂知识，实现更深度的智能推理？在大数据时代，如何平衡信息共享与信息安全，构建负责任的信息利用生态？ 《10000个科学难题·信息科学卷》不仅是一部知识的汇集，更是一场思想的盛宴。本书的编撰团队汇聚了信息科学领域的顶尖学者和资深专家，他们以严谨的学术态度，深入浅出的语言，将复杂的科学问题娓娓道来。每一个难题的提出，都伴随着对其背景、现状、关键挑战以及潜在解决方向的详细阐述。书中穿插了大量的案例分析、前沿研究进展介绍以及开放性问题的探讨，旨在激发读者的批判性思维和创新能力。 本书适合于信息科学专业的本科生、研究生，为他们的学习和研究提供清晰的指引；适合于从事软件开发、数据分析、人工智能研究、网络安全等领域的专业人士，为他们解决实际问题提供理论支撑和创新思路；同样也适合于所有对信息科学充满好奇、渴望了解数字世界底层逻辑的读者，帮助他们构建对信息科学的全面认知。 阅读《10000个科学难题·信息科学卷》，您将不仅仅是知识的接收者，更将成为信息科学探索旅程的同行者。本书将引导您跨越理论的深邃，抵达技术的尖端，感受科学的魅力，激发您对未来信息科学发展的无限畅想。它将是一本陪伴您成长、启迪您智慧、指引您前行的重要参考书。

评分☆☆☆☆☆

信息安全这个话题，一直以来都让我既好奇又有点儿胆怯，总觉得它是一个非常专业且充满神秘感的领域。这本书的出现，极大地缓解了我的这种感觉。它以一种非常巧妙的方式，将信息安全中的一些核心难题呈现出来，让我有机会以一种更加平和、更具探索性的心态去接触它。书中提出的问题，往往不是那些耸人听闻的黑客攻击，而是更偏向于底层和原理性的挑战，比如“如何设计一个加密算法，既能保证数据的机密性，又能避免信息泄露任何关于原始数据的统计信息？”或者“在一个分布式系统中，如何确保所有节点的数据同步一致，即使有节点出现恶意攻击或者故障？”这样的问题，让我开始思考安全背后的逻辑和机制。书中对这些难题的剖析，让我看到了信息安全工程师们是如何在看似不可逾越的障碍中寻找解决方案的，也让我明白了安全并非无懈可击，而是一个不断演进、不断博弈的过程。读完这本书，我对信息安全有了更全面、更深入的认识，不再只是停留在表面的“病毒”、“木马”，而是开始理解其背后更宏观的体系和策略。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对大数据和人工智能领域充满热情的研究生，我一直在寻找能够激发我更深层次思考的读物。这本书正是满足了我这一需求。它没有泛泛而谈地介绍大数据分析的方法，也没有简单罗列人工智能的各种模型，而是提出了一个个极具挑战性的“难题”，逼迫我跳出已有的知识框架，去探索更广阔的可能性。例如，书中可能有一个关于“如何从海量的社交媒体数据中，准确预测下一次全球性流行病的爆发时间和传播范围？”的难题。这样的问题，需要整合多种信息源，运用复杂的统计模型和机器学习技术，甚至还需要考虑人类行为的社会学因素。书中对这类难题的解答，让我看到了科学家们是如何将看似无关的领域巧妙地联系起来，构建出强大的分析框架。我特别欣赏它在探讨难题时，所展现出的严谨的逻辑推理和对细节的极致关注，这让我明白，真正的创新往往源于对每一个细小问题的深刻理解和不懈探索。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息科学中“无处不在”的算法充满了敬畏，也常常困惑于它们是如何被创造出来的。这本书就像一把钥匙，打开了我对算法世界的大门。它不像教材那样系统地讲解各种算法，而是通过一系列挑战性的问题，让你在解决问题的过程中去学习和理解算法。比如，书中可能有一个关于路径规划的难题，它不会直接告诉你Dijkstra算法或者A算法，而是会让你思考：“在一个错综复杂的交通网络中，如何设计一个系统，能够计算出从A点到B点的最短路径，并且考虑到实时的交通拥堵情况，同时还能预测到达时间？”这样的问题，本身就充满了挑战性，也促使我去思考如何将现实问题抽象成数学模型，再用算法来解决。而书中对这些难题的解答，更是让我大开眼界。它不仅仅给出了一个最优解，更重要的是，它会分析这个解的优点和缺点，以及在不同场景下的适用性。我尤其欣赏它在解答中对各种数据结构和算法思想的巧妙运用，这些都让我对算法有了更深刻的理解，不再只是死记硬背，而是真正理解了它们背后的逻辑和价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一个对计算理论和复杂性科学颇感兴趣但又缺乏系统性学习机会的普通爱好者来说，简直是一场及时雨。它没有枯燥的公式堆砌，而是将那些抽象的理论问题，以一种生动、引人入胜的“难题”形式展现出来。例如，书中可能会提出这样一个问题：“在不确定信息存在的情况下，如何设计一个算法，能够在多步决策后，依然找到近似最优的解决方案，并且能够量化其与理论最优解之间的差距？”这样的问题，直接触及了计算复杂性的核心，也让我开始思考在现实世界的许多不确定性场景下，如何做出“足够好”的决策。书中对这些难题的解析，不仅仅是提供答案，更重要的是，它展现了科学家们是如何一步步剥离问题的本质，如何通过数学工具来分析和解决复杂的问题，让我对计算的极限和可能性有了全新的认识。我常常在阅读过程中，会不自觉地将书中的难题与我日常生活中遇到的问题联系起来，尝试着用书中学到的思维方式去分析和解决。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是信息科学领域的百科全书！作为一名对计算机科学充满好奇的普通读者，我一直觉得这个领域浩瀚无垠，而这本书就像一座灯塔，指引着我前进的方向。它没有直接给我答案，而是提出了一系列引人入胜的“难题”，这些难题涵盖了从最基础的算法设计，到复杂的分布式系统，再到前沿的人工智能和机器学习。我特别喜欢它提问的方式，不是那种枯燥的理论陈述，而是通过一个个具体的、贴近实际应用场景的问题，激发我的思考。例如，关于信息检索的难题，它可能不仅仅问“如何提高搜索效率”，而是会抛出一个“在海量文档中，如何设计一个系统，能在用户输入模糊关键词后，立刻返回最相关的五篇文献，并解释为什么这些文献最相关？”这样的问题。读着这些问题，我仿佛置身于一个科学家的大脑中，开始尝试去构建解决方案，去理解背后的原理。书中对每个难题的分析都深入浅出，既有严谨的数学推导，又不乏形象的比喻，让像我这样的非专业人士也能窥探到其精妙之处。我常常在读完一个难题的讲解后，会有豁然开朗的感觉，好像自己也掌握了一种解决问题的思路。