研究生英语读写教程
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九品
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作者张娅丽 编;林易;曲婧华
出版社上海交通大学出版社
出版时间2020-06
版次1
装帧平装
上书时间2024-08-22
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
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作者
张娅丽 编;林易;曲婧华
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出版社
上海交通大学出版社
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出版时间
2020-06
-
版次
1
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ISBN
9787313231260
-
定价
39.00元
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装帧
平装
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开本
16开
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纸张
胶版纸
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页数
148页
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字数
204千字
- 【内容简介】
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《研究生英语读写教程》依据信息工程大学研究生主干学科专业方向编写,文章选自近两年来非常不错杂志和报刊,题材新颖、语言规范。教程由10个单元组成,内容涉及计算机、无线通讯、卫星导航、物联网、人工智能、大数据、比特币、量子计算、深度学习、现代战争。每单元有两篇文章,SectionA选材既有助于学生了解专业和学术前沿,又能引发学生的人文思考;SectionB选材以技术架构为主。教材信息量大、起点高,实用性强。SectionA后根据文章内容编写练习,形式有阅读理解、词汇短语、难句释义、翻译和写作,学生通过练习能更好领悟文章精髓、提高语言能力。与传统的通用英语写作训练不同,《研究生英语读写教程》的写作训练以学术英语写作中常用的写作技巧为主,为学生以后的专业英语论文写作和发表打下良好基础。本人负责该教程的总体架构设计、文章选材、部分课后练习和写作技巧的编写。
- 【作者简介】
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林易
河南信息工程大学外语教研室主任,1993年到1997年就读信息工程学院应用数学本科专业,2001年到2004年就读信息工程学院密码学硕士,1997年开始在信息工程学院从事科技英语、学术英语教学。
- 【目录】
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unit one puter technology
section a vanishing point: the rise of the invisible puter
exercises
section b the myth of cyber-security
unit two wireless munication technology
section a the race for 5g. why china wants to lead next generation wireless inter
exercises
section b what is 5g technology? how will it change the way you use the inter?
unit three satellite navigation systems
section a the global itioning system for military users.current modernization plans and alternatives
exercises
section b how g receivers work
unit four inter of things
section a panopticon as a metaphor of the inter of things--why not? but if it were the opite?
exercises
section b inter of things
unit five artifi intelligence
section a franken-algorithms: the deadly consequences of unpredictable code
exercises
section b regulating artifi intelligence
unit six bitcoin
section a the future of cryptocurrencies: bitcoin and beyond
exercises
section b everything you need to know about bitcoin, its mysterious origins, and the many alleged identities of its creator
unit seven big data
section a the so contract 2.0: big data and the need to guarantee privacy and civil liberties
exercises
section b what is big data?
unit eight quantum puting
section a cryptography after the aliens land
exercises
section b quantum lea
unit nine deep learning
section a from not working to neural working
exercises
section b deep learning: what it is and why it matters
references
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