奔騰計算機的組裝與維護 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:電子工業

作者:史建軍

出品人:

頁數:244

译者:

出版時間:2003-8

價格:19.00元

裝幀:

isbn號碼:9787505389168

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機組裝
• 計算機維護
• 奔騰處理器
• PC機
• 硬件
• DIY
• 維修
• 故障排除
• 升級
• 電腦

科技前沿探索：未來計算的構建與前瞻 一部引領未來技術思潮的深度力作 本書並非聚焦於個體硬件的拼裝與日常故障的排除，而是將目光投嚮更宏大、更具顛覆性的計算範式變革。它深入剖析瞭支撐下一次信息技術革命的底層架構、新興計算模型及其對社會、經濟的深遠影響。全書結構嚴謹，內容前沿，旨在為對未來科技發展有深刻洞察力與實踐需求的讀者提供一個清晰的路綫圖。 第一部分：超越馮·諾依曼結構的計算革命 本部分緻力於揭示傳統計算機架構在麵對海量數據、復雜模型時的局限性，並係統性地介紹瞭被寄予厚望的下一代計算範式。 第一章：後摩爾時代的新計算基元 本章首先迴顧瞭矽基半導體技術的發展瓶頸，強調瞭晶體管尺寸縮小已逼近物理極限。隨後，我們將探討超越現有CMOS技術的多種候選方案。重點介紹光子計算（Photonic Computing）的原理，包括如何利用光的乾涉和相位調製實現並行處理，以及它在帶寬、能效上的巨大潛力。同時，深入分析類腦計算（Neuromorphic Computing），解析脈衝神經網絡（SNN）的數學模型、硬件實現（如憶阻器陣列）及其在模擬生物大腦信息處理機製上的進展。對新興存儲器技術，如MRAM（磁阻隨機存取存儲器）和RRAM（電阻隨機存取存儲器）的非易失性特性及其對內存計算（In-Memory Computing）的推動作用進行詳細論述，展示如何消除“內存牆”的製約。 第二章：量子計算的理論基礎與工程挑戰 本章將量子力學的核心概念——疊加態與糾纏——轉化為可操作的計算資源。我們詳細闡述瞭量子比特（Qubit）的物理實現路徑，包括超導電路、離子阱、拓撲量子計算等主流技術路綫的優劣對比。在算法層麵，本書不滿足於介紹Shor和Grover算法，而是側重於變分量子本徵求解器（VQE）和量子近似優化算法（QAOA）等NISQ（含噪聲中等規模量子）時代的混閤算法，探討它們在材料科學模擬和組閤優化中的實際應用潛力。工程挑戰部分，集中討論相乾時間延長、錯誤校正碼（如錶麵碼）的復雜性和資源需求，以及如何設計和控製具有數百萬量子比特的係統。 第二部分：數據基礎設施的重塑與智能網絡 本部分關注驅動未來計算的龐大基礎設施，特彆是數據流動、存儲和處理方式的根本性變革。 第三章：分布式賬本技術（DLT）的深層機製 本書將DLT從金融炒作中剝離齣來，聚焦於其在構建可信賴、去中心化數據生態中的作用。詳細解析共識機製的演進，從工作量證明（PoW）到權益證明（PoS），再到更節能、更具擴展性的拜占庭容錯（BFT）變種。重點分析分片技術（Sharding）和零知識證明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP），特彆是zk-SNARKs和zk-STARKs如何解決公鏈的性能瓶頸和隱私保護難題。探討DLT在供應鏈管理、數字身份驗證以及聯邦學習中的非金融應用場景，強調數據主權和可驗證計算的價值。 第四章：邊緣智能與泛在感知網絡 隨著物聯網設備數量呈指數級增長，數據處理必須下沉到網絡邊緣。本章係統闡述邊緣計算（Edge Computing）的架構設計，包括微型數據中心（Micro Data Centers）的部署策略、任務卸載（Task Offloading）的優化算法，以及如何平衡延遲與能耗。深入探討聯邦學習（Federated Learning）在邊緣設備上的部署，特彆是其在保護用戶原始數據隱私前提下實現模型聚閤的機製。此外，本書還探討瞭軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）在構建靈活、自適應的未來網絡架構中的核心地位，如何為AI模型訓練和推理提供動態資源保障。 第三部分：高級模型與人機交互的未來 本部分關注計算能力轉化為實際智能和體驗的層麵，探討瞭更復雜、更具感知能力的係統構建。 第五章：通用人工智能（AGI）的符號與連接主義融閤 本書審視瞭當前大型語言模型（LLM）的局限性，即缺乏真正的推理能力和常識。著重分析符號錶徵學習（Symbolic Representation Learning）如何與深度神經網絡相結閤，構建更具解釋性、更可靠的混閤AI係統。詳細介紹因果推斷（Causal Inference）在AI決策中的集成方法，超越相關性分析，實現對“為什麼”的理解。探討具身智能（Embodied AI）的概念，即智能體通過與物理世界的交互來學習和形成世界模型，這要求計算係統具備高保真度的物理仿真能力和實時反饋機製。 第六章：沉浸式環境與空間計算的底層邏輯 本章聚焦於空間計算（Spatial Computing），即計算不再局限於二維屏幕，而是與三維物理空間深度融閤。詳細解析高精度實時環境映射（SLAM）算法的最新進展，包括基於深度學習的視覺裏程計和傳感器融閤技術。探討數字孿生（Digital Twins）的構建流程，從傳感器數據采集到高保真度的虛擬模型同步，以及如何在仿真環境中進行復雜係統的迭代優化。最後，本書展望瞭人機交互的下一階段，即利用腦機接口（BCI）和高級觸覺反饋技術，實現真正無縫、直覺式的數字世界與物理世界的交互界麵。 結語：計算的倫理與治理前瞻 本書的最後一章超越純粹的技術討論，探討瞭下一代計算係統在帶來巨大生産力飛躍的同時，所引發的深刻社會和倫理問題。包括算法偏見在下一代推理係統中的放大效應、超級智能的潛在風險、以及對計算資源分配公平性的治理需求。本書旨在激勵讀者不僅成為技術的構建者，更成為負責任的塑造者。 本書內容涵蓋瞭量子信息科學、先進半導體物理、分布式係統架構、深度學習前沿理論及人機交互工程學的交叉領域，為相關領域的工程師、研究人員及決策者提供瞭深度思考的理論基石和技術視野。

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