2023數位科技概論與應用[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫（升科大四技二專） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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甄帥

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《前瞻智慧時代：新興科技脈動與產業革新》 本書聚焦於當前全球科技發展的最新趨勢、核心理論基礎，以及這些技術如何重塑現代產業結構與社會生活，特別著重於探討 2020 年代以來，數位轉型加速背景下，各關鍵技術領域的深入發展與未來潛力。 本書並非著重於單一年度的考試命題回顧，而是提供一個宏觀且深入的視角，剖析驅動當前技術進步的底層邏輯與前沿應用案例。內容涵蓋計算機科學的理論演進、跨領域技術的融合，以及這些變革對決策制定者、工程師和政策制定者帶來的挑戰與機遇。 --- 第一部分：數位化浪潮的理論基石與架構演進 本部分旨在為讀者建立一個紮實的理論基礎，理解支撐當前所有數位應用的核心概念與基礎設施。 第一章：運算範式的轉移與雲端原生架構 探討傳統集中式運算模式向分散式、彈性化運算轉變的歷史脈絡。詳細解析「雲端運算」的各層次模型（IaaS, PaaS, SaaS）的最新發展，特別是Serverless（無伺服器運算）的興起及其對成本效益與敏捷開發的影響。深入分析容器化技術（如 Docker 與 Kubernetes）如何成為現代軟體部署的標準範式，以及微服務架構在大型系統設計中的權衡與實踐。本章將細緻拆解新一代資料中心架構如何應對高併發、低延遲的業務需求。 第二章：資料科學的核心語義與治理框架 本章超越基礎統計學，深入探討大數據（Big Data）的 5V 特性在實際業務場景中的體現。重點闡述資料湖（Data Lake）與資料倉儲（Data Warehouse）在架構設計上的區別與融合（Data Lakehouse 架構）。此外，本章著重於資料治理（Data Governance）的實務，包括資料主權、資料隱私保護的全球法規趨勢（如 GDPR、CCPA），以及建立可信賴、可解釋的資料流程的重要性。討論了資料倫理在數據採集與分析中的前沿議題。 第三章：網路與邊緣運算的深度融合 闡述下一代網路技術（如 5G/6G）的關鍵技術突破，及其對低延遲應用的賦能。重點分析邊緣運算（Edge Computing）如何將資料處理能力推向數據源頭，從而解決 IoT 設備激增帶來的網路負載與延遲問題。本章將探討在工業互聯網（IIoT）和智慧城市應用中，邊緣節點與中心雲端協同運作的拓撲設計與安全策略。 --- 第二部分：賦能智慧的核心技術：AI 與區塊鏈的深度剖析 本部分專注於推動當前產業變革的兩大核心驅動力：人工智慧的深化應用與去中心化技術的成熟。 第四章：生成式AI與深度學習的突破性進展 本章深入探討自 2022 年以來，以大型語言模型（LLMs）為代表的生成式人工智慧的技術原理，包括 Transformer 架構的精妙之處、預訓練與微調（Fine-tuning）的策略。討論 LLMs 在程式碼生成、內容創作、知識檢索等方面的實際應用案例。同時，本章也涵蓋了多模態學習的最新進展，即模型如何有效地整合視覺、聽覺和文本信息。我們還會審視 AI 模型的可解釋性（XAI）和偏見緩解的最新研究方向。 第五章：區塊鏈的演進：從金融到信任基礎設施 本章超越單純的加密貨幣討論，著重於企業級區塊鏈（Permissioned Blockchains）的應用場景，如供應鏈溯源、數位身份認證（DID）和智慧合約的複雜邏輯編寫。深入分析Layer 2 擴容方案（如 Rollups）如何解決公鏈的吞吐量限制。探討零知識證明（ZK Proofs）在隱私保護交易中的關鍵作用，及其對構建 Web3 基礎設施的深遠意義。 第六章：擴展現實（XR）與人機互動的未來介面 本章專門探討虛擬實境（VR）、擴增實境（AR）和混合實境（MR）的技術融合，即 XR 技術棧的發展。分析感測器融合、空間運算（Spatial Computing）與即時渲染技術的進步如何推動這些應用從娛樂走向專業領域，例如遠程協作、手術模擬和產品設計。探討眼動追蹤、手勢識別等輸入技術如何創造更自然的人機互動體驗。 --- 第三部分：科技的融合與產業的重構 本部分探討不同技術間的交叉作用，以及它們如何系統性地改變傳統行業的運營模式和競爭格局。 第七章：工業 4.0 的深化與數位孿生（Digital Twins） 詳細介紹數位孿生技術如何透過即時數據串流，建立物理資產、系統或流程的虛擬複製品。分析其在預測性維護、生產線優化和複雜系統模擬中的高階應用。本章探討 IIoT 感測器網路、邊緣 AI 與數位孿生的結合，如何實現工廠營運的自主化與自適應性。 第八章：網路安全的新邊界與韌性建設 面對日益複雜的攻擊面（包括 IoT 設備和雲端配置錯誤），本章探討零信任架構（Zero Trust Architecture, ZTA）的實施原則，而非傳統的基於網路邊界的防禦。深入分析安全營運中心（SOC）如何利用 AI/ML 進行威脅偵測與回應（XDR）。此外，探討後量子密碼學（PQC）的研發進程，以應對未來量子計算對現有加密體系的潛在威脅。 第九章：科技倫理、監管與可持續發展 探討新興科技帶來的社會責任議題，包括演算法的公平性、數位鴻溝的加劇，以及科技巨頭的市場支配力。分析負責任的 AI（Responsible AI）框架的構成要素，以及國際社會在數據主權和 AI 監管方面的最新立法動向。本章強調科技創新必須與環境、社會和治理（ESG）目標相協調的重要性。 --- 本書特色總結： 理論深度與實踐廣度並重： 結構性地梳理了從底層架構到高階應用（如生成式 AI）的技術全貌，而非僅限於特定考試範圍內的知識點羅列。 聚焦前沿趨勢： 內容著重於當前業界正在積極部署和研究的技術方向，如 Serverless、LLMs、零知識證明和數位孿生。 跨學科整合視角： 強調資訊技術、產業工程、商業模式和倫理規範之間的交互作用，培養讀者系統性的思考能力。 本書適合希望全面了解當代數位科技發展全景，並將這些知識應用於產業升級與技術決策的專業人士、研究人員以及高等教育學生。