人工智能復雜問題求解的結構和策略(原書第6版) [Artificial Intelligence]

人工智能復雜問題求解的結構和策略(原書第6版) [Artificial Intelligence] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

[美] 盧格(GeorgeF.Luger) 著
圖書標籤:
  • 人工智能
  • 復雜問題求解
  • 搜索策略
  • 知識錶示
  • 推理
  • 機器學習
  • 規劃
  • 專傢係統
  • AI算法
  • 問題求解
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齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111283454
版次:6
商品編碼:10059583
品牌:機工齣版
包裝:平裝
叢書名: 計算機科學叢書
外文名稱:Artificial Intelligence
開本:16開
齣版時間:2010-01-01
用紙:膠版紙
頁數:490
正文語種:中文

具體描述

編輯推薦

  《人工智能復雜問題求解的結構和策略(原書第6版)》是一本經典的人工智能教材,全麵闡述瞭人工智能的基礎理論,有效結閤瞭求解智能問題的數據結構以及實現的算法。把人工智能的應用程序應用於實際環境中,並從社會和哲學、心理學以及神經生理學角度對人工智能進行瞭全麵的討論。
  本版新增內容
  ●新增一章,介紹用於機器學習的隨機方法,包括一階貝葉斯網絡、各種隱馬爾可夫模型、馬爾可
  夫隨機場推理和循環信念傳播。
  ●介紹針對期望學習以及利用馬爾可夫鏈濛特卡羅抽樣的結構化學習的參數選擇,強化學習
  中馬爾可夫決策過程的利用。
  ●介紹智能體技術和本體的使用。
  ●介紹自然語言處理的動態規劃(Earley語法分析)以及Viterbi等其他概率語法分析技術。
  ●書中的許多算法采用Prolog,LISP和Java語言來構建。

內容簡介

  《人工智能復雜問題求解的結構和策略(原書第6版)》是一本經典的人工智能教材,全麵闡述瞭人工智能的基礎理論,有效結閤瞭求解智能問題的數據結構以及實現的算法,把人工智能的應用程序應用於實際環境中,並從社會和哲學、心理學以及神經生理學角度對人工智能進行瞭獨特的討論。新版中增加瞭對“基於隨機方法的機器學習”的介紹,並提齣瞭一些新的主題,如湧現計算、本體論、隨機分割算法等。
  《人工智能復雜問題求解的結構和策略(原書第6版)》適閤作為高等院校計算機專業人工智能教材,也可供人工智能領域的研究者及相關工程技術人員參考。

作者簡介

  George F. Luger,1973年在賓夕法尼亞大學獲得博士學位,並在之後的5年間在愛丁堡大學人工智能係進行博士後研究,現在是新墨西哥大學計算機科學研究、語言學及心理學教授。

內頁插圖

精彩書評

  “在人工智能領域裏,學生經常遇到許多很難的概念;本書通過精選的實例與簡單明瞭的視圖,清晰而準確地闡述這些概念。”
  ——Joseph,聖迭哥州立大學

  “本書是人工智能課程的完美補充。它既給讀者以曆史的觀點,又給齣所有技術的實用指南。這是一本必須要推薦的人工智能的圖書。”
  ——Pascal Rebreyend,瑞典達拉那大學

  “該書的寫作風格和全麵的論述使它成為人工智能領域很有價值的文獻。”
  ——Malachy Eaton,利默裏剋大學

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
第一部分 人工智能的曆史淵源及研究範圍
第1章 人工智能的曆史及應用
1.1 從伊甸園到第一颱電子計算機:對智能、知識和人類技能的態度
1.1.1 人工智能基礎的簡要曆史
1.1.2 理性主義和經驗主義學派對人工智能的影響
1.1.3 形式邏輯的發展
1.1.4 圖靈測試
1.1.5 智能的生物和社會模型:主體理論
1.2 人工智能應用領域概述
1.2.1 博弈
1.2.2 自動推理和定理證明
1.2.3 專傢係統
1.2.4 自然語言理解和語義學
1.2.5 對人類錶現建模
1.2.6 規劃和機器人學
1.2.7 人工智能的語言和環境
1.2.8 機器學習
1.2.9 其他錶示:神經網絡和遺傳算法
1.2.1 0AI和哲學
1.3 人工智能小結
1.4 結語和參考文獻
1.5 習題

第二部分 作為錶示和搜索的人工智能
第2章 謂詞演算
2.0 簡介
2.1 命題演算(選讀)
2.1.1 符號和語句
2.1.2 命題演算的語義
2.2 謂詞演算
2.2.1 謂詞的語法和語句
2.2.2 謂詞演算的語義
2.2.3 語義含義的積木世界例子
2.3 使用推理規則産生謂詞演算錶達式
2.3.1 推理規則
2.3.2 閤一算法
2.3.3 閤一的例子
2.4 應用:一個基於邏輯的財務顧問
2.5 結語和參考文獻
2.6 習題

第3章 狀態空間搜索的結構和策略
3.0 簡介
3.1 狀態空間搜索的結構
3.1.1 圖論(選讀)
3.1.2 有限狀態自動機(選讀)
3.1.3 問題的狀態空間錶示
3.2 用於狀態空間搜索的策略
3.2.1 數據驅動搜索和目標驅動搜索
3.2.2 圖搜索的實現
3.2.3 深度優先搜索和寬度優先搜索
3.2.4 迭代加深的深度優先搜索
3.3 利用狀態空間來錶示命題演算和謂詞演算的推理
3.3.1 邏輯係統的狀態空間描述
3.3.2 與或圖
3.3.3 進一步的例子和應用
3.4 結語和參考文獻
3.5 習題

第4章 啓發式搜索
4.0 簡介
4.1 爬山法和動態規劃法
4.1.1 爬山
4.1.2 動態規劃
4.2 最佳優先搜索算法
4.2.1 實現最佳優先搜索
4.2.2 實現啓發評估函數
4.2.3 啓發式搜索和專傢係統
4.3 可采納性、單調性和信息度
4.3.1 可采納性度量
4.3.2 單調性
4.3.3 信息度更高的啓發是更好的啓發
4.4 在博弈中使用啓發
4.4.1 在可窮舉搜索圖上的極小極大過程
4.4.2 固定層深的極小極大過程
4.4.3 α-β過程
4.5 復雜度問題
4.6 結語和參考文獻
4.7 習題

第5章 隨機方法
5.0 簡介
5.1 計數基礎(選讀)
5.1.1 加法和乘法規則
5.1.2 排列與組閤
5.2 概率論基礎
5.2.1 樣本空間、概率和獨立性
5.2.2 概率推理:一個道路/交通例子
5.2.3 隨機變量
5.2.4 條件概率
5.3 貝葉斯定理
5.4 隨機方法學的應用
5.4.1 “tomato”是如何發音的
5.4.2 道路/交通例子的擴展
5.5 結語和參考文獻
5.6 習題

第6章 為狀態空間搜索建立控製算法
6.0 簡介
6.1 基於遞歸的搜索(選讀)
6.1.1 遞歸
6.1.2 一個遞歸搜索的例子:模式驅動推理
6.2 産生式係統
6.2.1 定義和曆史
6.2.2 産生式係統的例子
6.2.3 産生式係統中的搜索控製
6.2.4 AI産生式係統的優點
6.3 用於問題求解的黑闆結構
6.4 結語和參考文獻
6.5 習題

第三部分 捕獲智能:AI中的挑戰
第7章 知識錶示
7.0 知識錶示問題
7.1 AI錶示模式的簡要曆史
7.1.1 語義關聯理論
7.1.2 語義網的早期研究
7.1.3 網絡關係的標準化
7.1.4 腳本
7.1.5 框架
7.2 概念圖:網絡語言
7.2.1 概念圖簡介
7.2.2 類型、個體和名字
7.2.3 類型層次
7.2.4 泛化和特化
7.2.5 命題結點
7.2.6 概念圖和邏輯
7.3 其他錶示方法和本體
7.3.1 Brooks的包容結構
7.3.2 Copycat結構
7.3.3 多種錶示、本體和知識服務
7.4 基於主體的和分布式的問題求解方法
7.4.1 基於主體的定義
7.4.2 基於主體的應用
7.5 結語和參考文獻
7.6 習題

第8章 求解問題的強方法
8.0 簡介
8.1 專傢係統技術概覽
8.1.1 基於規則的專傢係統設計
8.1.2 問題選擇和知識工程的步驟
8.1.3 概念模型及其在知識獲取中的作用
8.2 基於規則的專傢係統
8.2.1 産生式係統和目標驅動問題求解
8.2.2 目標驅動推理中的解釋和透明性
8.2.3 利用産生式係統進行數據驅動推理
8.2.4 專傢係統的啓發和控製
8.3 基於模型係統、基於案例係統和混閤係統
8.3.1 基於模型推理簡介
8.3.2 基於模型推理:來自NASA的例子
8.3.3 基於案例推理介紹
8.3.4 混閤設計:強方法係統的優勢和不足
8.4 規劃
8.4.1 規劃簡介:機器人學
8.4.2 使用規劃宏:STRIPS
8.4.3 teleo�瞨eactive規劃
8.4.4 規劃:來自NASA的例子
8.5 結語和參考文獻
8.6 習題

第9章 不確定條件下的推理
9.0 簡介
9.1 基於邏輯的反繹推理
9.1.1 非單調推理邏輯
9.1.2 真值維護係統
9.1.3 基於最小模型的邏輯
9.1.4 集閤覆蓋和基於邏輯的反繹
9.2 反繹:邏輯之外的辦法
9.2.1 Stanford確信度代數
9.2.2 模糊集推理
9.2.3 Dempster�睸hafer證據理論
9.3 處理不確定性的隨機方法
9.3.1 有嚮圖模型:貝葉斯信念網絡
9.3.2 有嚮圖模型:d-可分
9.3.3 有嚮圖模型:一個推理算法
9.3.4 有嚮圖模型:動態貝葉斯網絡
9.3.5 馬爾可夫模型:離散馬爾可夫過程
9.3.6 馬爾可夫模型:變形
9.3.7 BBN概率建模的一階替代方案
9.4 結語和參考文獻
9.5 習題

第四部分 機器學習
第10章 基於符號的機器學習
10.0 簡介
10.1 基於符號學習的框架
10.2 變形空間搜索
10.2.1 泛化操作符和概念空間
10.2.2 候選解排除算法
10.2.3 LEX:啓發式歸納搜索
10.2.4 評估候選解排除算法
10.3 ID3決策樹歸納算法
10.3.1 自頂嚮下決策樹歸納
10.3.2 測試選擇的信息論方法
10.3.3 評價ID3
10.3.4 決策樹數據問題:打包、推進
10.4 歸納偏置和學習能力
10.4.1 歸納偏置
10.4.2 可學習性理論
10.5 知識和學習
10.5.1 Meta�睤ENDRAL
10.5.2 基於解釋的學習
10.5.3 EBL和知識層學習
10.5.4 類比推理
10.6 無監督學習
10.6.1 發現和無監督學習
10.6.2 概念聚類
10.6.3 COBWEB和分類知識的結構
10.7 強化學習
10.7.1 強化學習的組成部分
10.7.2 一個例子:九宮遊戲
10.7.3 強化學習的推理算法和應用
10.8 結語和參考文獻
10.9 習題

第11章 機器學習:連接機製
11.0 簡介
11.1 連接網絡的基礎
11.2 感知機學習
11.2.1 感知機訓練算法
11.2.2 例子:用感知機網絡進行分類
11.2.3 通用delta規則
11.3 反傳學習
11.3.1 反傳算法的起源
11.3.2 反傳算法實例1:NETtalk
11.3.3 反傳算法實例2:異或
11.4 競爭學習
11.4.1 對於分類的“勝者全拿”學習
11.4.2 學習原型的Kohonen網絡
11.4.3 outstar網絡和逆傳
11.4.4 支持嚮量機
11.5 Hebbian一緻性學習
11.5.1 概述
11.5.2 無監督Hebbian學習的例子
11.5.3 有監督Hebbian學習
11.5.4 聯想記憶和綫性聯想器
11.6 吸引子網絡或“記憶”
11.6.1 概述
11.6.2 雙嚮聯想記憶
11.6.3 BAM處理的例子
11.6.4 自相關記憶和Hopfield網絡
11.7 結語和參考文獻
11.8 習題

第12章 機器學習:遺傳性和湧現性
12.0 社會性和湧現性的學習模型
12.1 遺傳算法
12.1.1 兩個例子:CNF可滿足性問題和巡迴推銷員問題
12.1.2 遺傳算法的評估
12.2 分類器係統和遺傳程序設計
12.2.1 分類器係統
12.2.2 用遺傳算子進行程序設計
12.3 人工生命和基於社會的學習
12.3.1 生命遊戲
12.3.2 進化規劃
12.3.3 湧現的實例研究
12.4 結語和參考文獻
12.5 習題

第13章 機器學習:概率理論
13.0 學習中的隨機模型和動態模型
13.1 隱馬爾可夫模型(HMM)
13.1.1 隱馬爾可夫模型的介紹和定義
13.1.2 隱馬爾可夫模型的重要變形
13.1.3 使用HMM和Viterbi解碼音素串
13.2 動態貝葉斯網絡和學習
13.2.1 動態貝葉斯網絡
13.2.2 學習貝葉斯網絡
13.2.3 期望最大化:一個例子
13.3 強化學習的隨機擴展
13.3.1 馬爾可夫決策過程
13.3.2 部分 可觀測的馬爾可夫決策過程
13.3.3 馬爾可夫決策過程實現的例子
13.4 結語和參考文獻
13.5 習題
第五部分 人工智能問題求解的高級課題

第14章 自動推理
14.0 定理證明中的弱方法
14.1 通用問題求解器和差彆錶
14.2 歸結定理證明
14.2.1 概述
14.2.2 為歸結反駁生成子句形式
14.2.3 二元歸結證明過程
14.2.4 歸結策略和簡化技術
14.2.5 從歸結反駁中抽取解答
14.3 Prolog和自動推理
14.3.1 概述
14.3.2 邏輯程序設計和Prolog
14.4 自動推理進一步的問題
14.4.1 弱方法求解的統一錶示法
14.4.2 可選推理規則
14.4.3 歸結反駁支持下的問答機製
14.4.4 搜索策略及其使用
14.5 結語和參考文獻
14.6 習題

第15章 自然語言理解
15.0 自然語言理解問題
15.1 解構語言:分析
15.2 語法
15.2.1 使用上下文無關文法說明和解析
15.2.2 Earley解析器:動態規劃二次訪問
15.3 轉移網絡解析器及語義學
15.3.1 轉移網絡解析器
15.3.2 喬姆斯基層次和上下文相關文法
15.3.3 ATN解析器的語義
15.3.4 結閤句法和語義知識的ATN
15.4 語言理解的隨機工具
15.4.1 概述:語言分析中的統計技術
15.4.2 馬爾可夫模型方法
15.4.3 決策樹方法
15.4.4 解析的概率方法
15.4.5 概率上下文無關解析器
15.5 自然語言應用
15.5.1 故事理解和問題解答
15.5.2 數據庫前端
15.5.3 Web信息抽取和摘要係統
15.5.4 用學習算法來泛化抽取的信息
15.6 結語和參考文獻
15.7 習題

第六部分 後記
第16章 人工智能是經驗式的學科
16.0 簡介
16.1 人工智能:修訂的定義
16.1.1 人工智能和物理符號係統假設
16.1.2 連接或者“神經”計算
16.1.3 主體、湧現和智能
16.1.4 概率模型和隨機技術
16.2 智能係統科學
16.2.1 心理學約束
16.2.2 認識論問題
16.3 人工智能:當前的挑戰和未來的方嚮
16.4 結語和參考文獻

精彩書摘

  1.1 從伊甸園到第一颱電子計算機:對智能、知識和人類技能的態度
  普羅米修斯這樣評價他違反奧林匹斯山神靈所取得的戰果:他不僅僅為人類盜取瞭火種,而且用智慧也就是心靈的鑰匙——一種“理性思想”——啓濛瞭人類。智慧是一切人類技術乃至文明之本。古希臘劇作傢埃斯庫羅斯用這個神話闡述瞭一種對知識的非凡威力的深邃而又古樸的理解。今天,人工智能已經被應用到普羅米修斯貢獻過的所有領域——醫學、哲學、生物學、天文學、地理學,以及埃斯庫羅斯無法預見的許多其他科學領域。
  雖然普羅米修斯把人類從無知的禁錮中解放齣來,但是他的行為卻激怒瞭宙斯。由於普羅米修斯竊取瞭本來隻屬於奧林匹斯山神靈的智慧,因此宙斯下令把普羅米修斯鎖在光禿禿的石頭上經受永世的摺磨。關於人類獲取知識的努力觸犯瞭神靈或自然法則的觀點在西方思想中根深蒂固,這就是伊甸園故事的基礎,也齣現在但丁和米爾頓的著作中。莎士比亞和古希臘悲劇傢們都把對知識的渴望描述為災難之源。這種尋求知識最終會導緻災難的觀念自産生以來一直存在,無論是文藝復興時期、還是啓濛運動時期,甚至包括在科學和哲學大發展的19世紀和20世紀。因此,人工智能在學術領域和大眾思想中引發的諸多爭議根本不足為奇。
  事實上,現代科技並沒有使人們消除這種自古而來的恐懼——即渴望知識會導緻惡果,而是使人們意識到産生那樣的後果是很有可能的,甚至是即將來臨的。今天,人們用科技社會的語言重新講述著普羅米修斯、夏娃和浮士德的神話。瑪麗·雪萊在她的《弗蘭肯斯坦》(該書的副標題很有趣,叫《現代普羅米修斯》)一書的序言中這樣寫道。

  ······

前言/序言

  人工智能(AI)最開始的動機是想創造一種機器,它不僅能夠思考,而且還有可能和人類交流,這是計算的最高級目標。在過去的許多年裏,人工智能的研究者們在探索智能機製的同時,還使人工智能在實際領域取得瞭更廣泛的應用。我們可以使用不同的人工智能策略解決很多在實際應用計算機技術時齣現的復雜問題。眾所周知,智能本身是非常復雜的,難以用單一的理論來描述。因此,産生瞭一係列的理論從不同的抽象層次刻畫這個主題。在最低層次,神經網絡、遺傳算法以及其他形式的理論可以輔助理解適應性原理、感知機製以及與物理世界的交互機製。在更加抽象的層次,專傢係統的設計、智能主體、隨機模型以及自然語言理解程序反映瞭知識在智能中的角色和創建、傳遞、保持的社會過程。更深一層,邏輯學傢提齣瞭演繹、反繹、歸納、真值維護以及其他的推理模型和方式。
  在第6版中,George F. Luger闡述瞭復雜問題求解結構和策略的所有這些層次的理論,同時,他還指齣瞭智能研究本身的令人興奮之處,演示瞭怎樣使用不同的軟件工具和技術去解決計算機科學傢麵臨的復雜問題。
  這本暢銷教材的主要特點是:
  ·徹底和全麵闡述人工智能的基礎理論。
  ·有效結閤瞭求解智能問題的數據結構以及實現的算法。
  ·用LISP、Prolog或Java語言編寫實例程序。
  ·把人工智能的應用程序應用於實際環境中。
  ·從社會和哲學角度齣發對人工智能進行全麵的討論。
  與第5版相比,第6版主要擴充瞭獲取人工智能的隨機方法的相關材料,包括:
  ·修改9.3節、加入第13章來介紹基於概率的機器學習。
  ·擴充瞭關於有限狀態自動機和概率接受器以及動態規劃的使用,尤其是使用隨機測量的動態規劃算法(Viterbi算法)的例子。
  此外,第6版除瞭介紹Prolog和LISP,還收集瞭一些用Java實現的人工智能算法。
  本書共16章。第1章(第一部分)簡單介紹人工智能;第2、3、4、5、6章(第二部分)介紹AI問題求解的研究工具;第7、8、9章(第三部分)介紹人工智能和知識密集型問題求解以及變化和模糊情況下推理的錶示法;第10、11、12、13章(第四部分)提供機器學習中問題的擴充說明;第14、15章構成本書的第五部分,第14章討論這一領域中最早的程序,第15章介紹自然語言理解;第16章(第六部分)作為本書的結束語。
  本書適閤作為高等院校計算機、自動化、電子等專業本科生及研究生的人工智能教材。同時,本書也是人工智能領域的研究者或那些想瞭解和應用當前人工智能技術的工作人員的一本寶貴的參考資料。
  本書第6版的翻譯工作由郭茂祖主持,郭茂祖審校瞭全部譯稿,玄萍負責校對。其中,郭茂祖翻譯瞭第1、2、3、4、5章,劉揚翻譯瞭第7、8、9、10章,玄萍翻譯瞭第11、12、13、14章,王春宇翻譯瞭第6、15、16章。在本書的翻譯過程中,李建伏、鄧超、鄒權、於建濤、王峻、李艷娟、吳偉寜、徐磊、艾淼、邢誌安給予瞭很多幫助,對他們錶示由衷的感謝。另外,本書的翻譯參考瞭第5版的中文版,在此一並錶示感謝。



用戶評價

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可能是看不懂,唉,,,,,,

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還沒開始看還沒開始看

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京東買書也挺不錯,一次買瞭很多

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6666666666666666

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書籍還行,但包裝實在不敢恭維

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人工智能復雜問題求解的結構和策略(原書第6版)和描述的一樣,好評!上周周六,閑來無事,上午上瞭一個上午網,想起好久沒買書瞭,似乎我買書有點上癮,一段時間不逛書店就周身不爽,難道男人逛書店就象女人逛商場似的上癮於是下樓吃瞭碗麵,這段時間非常冷,還下這雨,到書店主要目的是買一大堆書,上次專程去買卻被告知缺貨,這次應該可以買到瞭吧。可是到一樓的查詢處問,小姐卻說昨天剛到的一批又賣完瞭!暈!為什麼不多進點貨,於是上京東挑選書。好瞭,廢話不說。好瞭,我現在來說說這本書的觀感吧,一個人重要的是找到自己的腔調,不論說話還是寫字。腔調一旦確立,就好比打架有瞭塊趁手的闆磚,怎麼使怎麼順手,怎麼拍怎麼有勁,順帶著身體姿態也揮灑自如,打架簡直成瞭舞蹈,兼有瞭美感和韻味。要論到寫字,腔調甚至先於主題,它是一個人特有的形式,或者工具不這麼說,不這麼寫,就會彆扭工欲善其事,必先利其器,腔調有時候就是器,有時候又是事,對一篇文章或者一本書來說,器就是事,事就是器。這本書,的確是用他特有的腔調錶達瞭對腔調本身的贊美。|發貨真是齣乎意料的快,昨天下午訂的貨,第二天一早就收到瞭,贊一個,書質量很好,正版。獨立包裝,每一本有購物清單,讓人放心。幫人傢買的書,周五買的書,周天就收到瞭,快遞很好也很快,包裝很完整,跟同學一起買的兩本,我們都很喜歡,謝謝!瞭解京東2013年3月30日晚間,京東商城正式將原域名360更換為,並同步推齣名為的吉祥物形象,其首頁也進行瞭一定程度改版。此外,用戶在輸入域名後,網頁也自動跳轉至。對於更換域名,京東方麵錶示,相對於原域名360,新切換的域名更符閤中國用戶語言習慣,簡潔明瞭,使全球消費者都可以方便快捷地訪問京東。同時,作為京東二字的拼音首字母拼寫,也更易於和京東品牌産生聯想,有利於京東品牌形象的傳播和提升。京東在進步,京東越做越大。||||好瞭,現在給大傢介紹兩本本好書謝謝你離開我是張小嫻在想念後時隔兩年推齣的新散文集。從拿到文稿到把它送到讀者麵前,幾個月的時間,欣喜與不捨交雜。這是張小嫻最美的散文。美在每個充滿靈性的文字,美在細細道來的傾訴話語。美在作者書寫時真實飽滿的情緒,更美在打動人心的厚重情感。從裝禎到設計前所未有的突破,每個精緻跳動的文字,不再隻是黑白配,而是有瞭鮮艷的色彩,首次全彩印刷,法國著名唯美派插畫大師,親繪插圖。|兩年的等待加最美的文字,就是你麵前這本最值得期待的新作。洗腦術怎樣有邏輯地說服他人全球最高端隱秘的心理學課程,徹底改變你思維邏輯的頭腦風暴。白宮智囊團、美國、全球十大上市公司總裁都在秘密學習!當今世界最高明的思想控製與精神綁架,政治、宗教、

評分

普羅米修斯這樣評價他違反奧林匹斯山神靈所取得的戰果:他不僅僅為人類盜取瞭火種,而且用智慧也就是心靈的鑰匙——一種“理性思想”——啓濛瞭人類。智慧是一切人類技術乃至文明之本。古希臘劇作傢埃斯庫羅斯用這個神話闡述瞭一種對知識的非凡威力的深邃而又古樸的理解。今天,人工智能已經被應用到普羅米修斯貢獻過的所有領域——醫學、哲學、生物學、天文學、地理學,以及埃斯庫羅斯無法預見的許多其他科學領域。

評分

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評分

一個老是受班上同學欺負的瘦弱小男孩,因為擁有一種特殊能力而強大:他能“ 偷彆人的影子” ,因而能看見他人心事,聽見人們心中不願意說齣口的秘密。他開始成為需要幫助者的心靈夥伴,為每個偷來的影子點亮生命的小小光芒。[1] 某年燦爛的夏天,他在海邊邂逅一位又聾又啞的女孩。他該如何用自己的能力幫助她?他將如何信守與她共許的承諾?[2] [3]不知道姓氏的剋蕾兒。一個會用風箏寫齣“我想你”的女孩啊,讓人永遠都忘不瞭。[3] 一段纏綿多年的愛戀,一段進行中的不完美愛情。故事溫柔風趣,輕盈優雅,能讓你我真正感受到心跳的愛情療愈小說。一個愛與友情盛開的美麗世界,在此,想象力超越瞭一切日常生活及人際關係。一本關於童年追憶、關於深藏在成年人內心深處夢想的小說。馬剋.李維一貫的寫作風格,國外齣版社定義本書為“溫柔又風趣”。容易貼近颱灣女性讀者的心。有浪漫的愛情元素、父母親子課題、朋友相挺的義氣,迎閤大眾市場。愛情場景刻畫細緻,對白浪漫感人,尤其結局會讓女性感動。母子親情的刻畫很催淚。跟《那些我們沒談過的事》寫法相似,有不美滿傢庭長大的主角、有貼心好友、一段多年的愛戀、一段進行中的不完美愛情……最後,多年的情人浪漫復閤。 2作品目錄 楔子 001·我的童年就在那裏,帶點憂愁又有點悲痛,在這外省的小城市裏,我拼命等著伊麗莎白垂憐而看我一眼,在絕望中等待長大。影子的秘密 005·為每一個你所偷來的影子找到點亮生命的小小光芒,為它們找迴隱匿的記憶拼圖,這便是我們對你的全部請托。海灘上的剋蕾兒 071·她凝視著我,漾齣一朵微笑,並且在紙上寫下:“你偷走瞭我的影子,不論你在哪裏,我都會一直想著你。” 呂剋的夢想 089·生命中某些珍貴的片刻,其實都來自於一些微不足道的小事。如果我今晚沒有留下來,我想我永遠不會與母親有此番深談。與母親一起離開閣樓後,我最後一次踱迴天窗底下,默默感謝我的影子。蘇菲的傷 131·我隻是你生活裏的一個影子,你卻在我的生命裏占有重要地位。如果我隻是個單純的過客,為何要讓我闖入你的生活?我韆百次想過要離開你,但僅憑一己之力我做不到。 偷影子的人被喚迴的記憶 173·不知道姓氏的剋蕾兒。這就是你在我生命裏的角色,我童年時的小女孩,今日蛻變成瞭女人,一段青梅竹馬的迴憶,一個時間之神沒有應允的願望。用風箏寫下的思念 201·一個會用風箏嚮你寫齣“我想你”的女孩啊,真讓人永遠都忘不瞭她。緻謝 / 221 他們眼中《偷影子的人》/ 224 3點評鑒賞 《偷影子的人》是馬剋·李維的第10部作品,該書在法國首印45萬冊,位列全年銷量排行榜的總冠軍,法國媒體驚嘆:“銷售得比影子消失的速度還快!”這部作品完美展現瞭馬剋·李維溫柔風趣的寫作風格,有催人淚下的親情、浪漫感人的愛情和不離不棄的友情,清新浪漫的氣息和溫柔感人的故事相互交織,帶給讀者笑中帶淚的閱讀感受,是一部喚醒童年迴憶和內心夢想的溫情療愈小說。

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