本书共12章，主要包括第一章静力学基础，第二章平面汇交力系，第三章平面任意力系，第四章空间力系，第五章材料力学的基本概念，第六章杆件的强度计算，第七章杆件的刚度计算，第八章应力状态与强度理论，第九章压杆稳定，第十章质点运动与动力学基础，第十一章 刚体的基本运动与动力学基础，第十二章点和刚体的复合运动。
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内容简介
观点精要
1.不使用或不懂如何使用AIGC，就如电力时代还要驴拉磨、人推车一样。未来，不是人工智能打败人，而是掌握人工智能的人或者机构，打败那些没有掌握人工智能的人和机构。
2.有专家说：“在生成式AI面前，所有行业都要重做一遍。”这是因为，人工智能技术作为媒介，为我们提供了价值连接、价值匹配的全新思路和全新可能。
3.人工智能的出现引发了网络社会运行机制的深刻变革，使得超越各类显性权力的“网络化”逻辑逐渐成为主导社会运行的核心力量。
4.媒介的价值变迁是以协同互构的方式螺旋式前进，并发展出资源连接更高效、生产实践更自由、科学技术更包容的一体化媒介社会生态。
5.新兴技术的社会融合更需要容错机制。因技术所产生的问题，其实也是可以通过技术本身找到解决方案的。
6.互联网开辟了“空间革命”，智能手机的出现带来了“时间革命”，生成式AI则可能形成“思维革命”，并重塑各行业生态乃至整个社会。
7.生成式AI在传播领域的应用，本质上就是新质内容生产力。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 序言
- 第一章 生成式AI的智能化辅助：重新理解用户洞察
- 第一节 从事实到价值：生成式AI内容生产与提问原则
- 一、问题分工：从向后整合到向前创新
- 二、问题意识：从简单问题到深度问题
- 三、问题解决方式：从人脑方案到内外脑并用
- 四、问题底层逻辑：从事实之域到价值之维
- 第二节 从框架到指令：生成式AI提问的关键因素
- 一、背景信息：为提问增强场景要素
- 二、提问框架：为提问注入价值判断
- 三、提问指令：为提问形成可行脚本
- 四、提问流程：为提问明确设计指令
- 第三节 从分众匹配到要素融合：生成式AI时代的用户需求
- 一、用户需求与表达：定义、特征、演化
- 二、生成式AI驱动用户需求与需求表达的变革
- 三、生成式AI时代用户需求的新样态
- 第二章 生成式AI的智能化变革：人机交互与人机关系
- 第一节 生成式AI时代交互范式与人机关系的重构
- 一、理解人机交互范式：人类系统与机器系统的连结界面
- 二、生成式AI时代自然交互范式的主要特征
- 三、生成式AI时代人机关系的深刻变革
- 第二节 生成式AI时代人机交互的媒介实践与行动路径
- 一、人机自然交互的媒介实践
- 二、人机自然交互范式的实践进路
- 第三节 生成式AI时代传播生态治理：负责任创新视角
- 第三章 生成式AI的人类增强：提示工程师的社会角色
- 第一节 价值挖掘者：提示工程师的助推作用
- 一、基础概念：提示工程、提示词与提示工程师
- 二、提示工程师：工程哲学转向下的新社会角色
- 三、提示工程师的价值挖掘作用与目标指向
- 第二节 技术尝新者：提示工程师在垂直领域的场景应用
- 一、专业应用场景
- 二、个人应用场景
- 第三节 提示工程师的职业规范与未来可能
- 一、提示工程师的职业规范
- 二、提示工程师的未来可能
- 第四节 信任校准：人机融合协同演化的底层逻辑
- 第四章 整体性认知：大语言模型素养的现状与发展
- 第一节 大语言模型素养：基本观念和思维方式
- 一、差异与鸿沟：社会对大语言模型的理解现状
- 二、走向弥合与信息救济：用户大模型使用素养
- 三、思维链与思维树：大语言模型提示工程的认知策略
- 第二节 大语言模型使用的风险评估、边界规则和伦理标准
- 一、大语言模型使用的风险评估
- 二、校准基点：技术的权力置换与社会格局重组
- 三、大语言模型使用的边界规则
- 四、大语言模型使用的伦理标准
- 第三节 行为准则与社会支持：推动人工智能与社会的双向互动
- 一、“生成式AI大模型+”将是下一个风口
- 二、搭建“以人为本”的可行性框架
- 三、推动生成式AI的应用与治理不断深化
- 第五章 底层赋能：生成式AI在内容生产领域的应用
- 第一节 生成式AI对媒介内容生产的生态级革命
- 一、从OGC到AIGC的媒介内容生产模式的嬗变与发展
- 二、生成式AI对媒介内容生产的底层赋能
- 三、生成式AI浪潮下媒介用户内容生产的调整转型
- 四、风险与规训：未来的内容生产要把握好人机互构过程中人类主体性这一价值锚点
- 第二节 媒介用户：界面再造与生产流程的“赋意”
- 一、界面重塑：生成式AI时代的深度社会连接
- 二、人机协同：智能化的内容生产工作流
- 三、社会全实践领域：生成式AI的深度嵌入和价值观照
- 第六章 传薪播火：生成式AI促进学术生产领域的升维
- 第一节 生成式AI作为智能方法的意义、价值与基本范式
- 一、智能研究方法：提升学术研究的精准度与效率
- 二、科学研究的“第五范式”
- 第二节 生成式AI作为工具的强大增强性赋能
- 一、智能科学研究范式与学术文献
- 二、生成式AI时代的学术阅读与知识吸收
- 三、大语言模型与学术写作辅助
- 第三节 生成式AI作为智能主体的替代性赋能
- 一、生成式AI与变量策略
- 二、生成式AI与假设检验
- 三、生成式AI与数据分析
- 四、生成式AI与理论构建
- 第四节 生成式AI的广泛应用是对学术生产力的升维改造
- 一、生成式AI对传统知识生产秩序的解构
- 二、知识革命：生成式AI浪潮下学术生产力的跃升
- 三、生成式AI推动新型交叉学科建设
- 第七章 促成所有行业重做一遍：生成式AI的现实发展与未来趋势
- 第一节 生成式AI的媒介化机制
- 一、融通机器智能与人类智能的算法媒介
- 二、借助机器解构力和人类牵引力实现社会负熵化
- 第二节 生成式AI的现实发展
- 一、生成式AI的发展基础
- 二、生成式AI的主要应用
- 三、生成式AI的行业重做
- 第三节 生成式AI的应用场景和实践案例
- 一、生成式AI+传媒：人机协同生产，推动媒体融合
- 二、生成式AI+电商：推进虚实交融，营造沉浸体验
- 三、生成式AI+影视：拓展创作空间，提升作品质量
- 四、生成式AI+娱乐：扩展辐射边界，获得发展动能
- 五、生成式AI强化科技创新场景
- 六、AI+专家判断生产模式
- 第四节 生成式AI的未来趋势
- 一、短期：改造内容系统，革新内容生产范式
- 二、中期：改造认知系统，重建人类认知系统
- 三、长期：改造文化系统，再构社会文明形态
- 参考文献
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生成式AI与新质内容生产力——从理论解读到实际应用是2024年由人民邮电出版社出版,作者喻国明。
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