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出版者:大连理工大学出版社

作者:张灼文等编

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页数:0

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价格:44.00

装帧:平装

isbn号码:9787561122150

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聚焦前沿科技与跨学科应用：《未来计算与智能系统设计》 图书简介 《未来计算与智能系统设计》是一本面向计算科学、人工智能、电子工程以及相关交叉学科领域研究人员、高级工程师和高年级学生的深度学术专著。本书旨在全面梳理和系统阐述当前计算范式的前沿进展、核心理论基础以及未来系统架构的创新设计路径，尤其侧重于如何将新兴的物理原理与复杂系统工程相结合，以应对下一代信息技术对算力、能效和智能化的严苛要求。 本书结构严谨，内容涵盖了从底层硬件架构的革新到顶层软件算法的突破，力求在理论深度与工程实践之间搭建起一座坚实的桥梁。全书共分为七大部分，约百万字篇幅，深入探讨了当前科技热点中尚未被主流教材系统覆盖的关键技术领域。 --- 第一部分：后摩尔时代计算架构的范式转移 本部分着眼于传统冯·诺依曼架构面临的瓶颈，系统性地引入并分析了数种颠覆性的计算模型。 1. 存算一体（Processing-in-Memory, PIM）的系统级融合： 详细剖析了基于新型非易失性存储器（如RRAM、MRAM）的阵列计算原理，并超越了基本的逻辑门操作，重点讨论了如何在PIM架构上高效实现大规模稀疏矩阵运算和深度学习中的权重更新机制。内容包括PIM编译器的设计挑战、数据流的映射策略，以及如何通过硬件描述语言（HDL）实现高效的PIM单元验证。 2. 类脑计算与脉冲神经网络（SNNs）： 本章深入探讨了生物神经元动态的数学建模，从Leaky Integrate-and-Fire模型到更复杂的Hodgkin-Huxley模型在芯片层面的仿真与硬件实现。尤其关注SNNs在事件驱动下的能源效率优势，并展示了如何利用时间编码（Temporal Coding）进行高效的信息传输和学习（如STDP算法的硬件优化）。 3. 量子计算的实用化路径探索： 区别于纯理论讨论，本部分聚焦于NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的工程实践。详细介绍了超导量子比特、离子阱以及拓扑量子计算的物理实现细节、退相干机制的抑制方法，并重点分析了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在实际优化问题中的收敛特性和误差分析。 --- 第二部分：高能效异构系统的设计与优化 本部分专注于如何设计和管理包含多种处理单元的复杂系统，以最大化计算密度和能源效率。 4. 领域特定架构（DSA）的敏捷设计方法论： 探讨了如何使用高层次综合（High-Level Synthesis, HLS）技术快速迭代ASIC和FPGA设计。书中提供了基于领域特征（如图像处理、图计算）的指令集扩展方法，并引入了“计算图”到硬件拓扑的映射优化算法，以最小化片上通信延迟。 5. 跨层级的能效管理与热力学约束： 超越了简单的时钟频率调节，本章深入研究了系统层面的功耗边界。内容包括基于预测模型对工作负载进行动态功耗分配，在多核/多处理器系统中的片上热流模拟，以及利用材料科学进展（如碳纳米管晶体管）对器件级能耗进行理论建模。 6. 新型互连技术与片上网络（NoC）： 详述了电学互连的局限性，重点分析了光互连（Silicon Photonics）在Tb/s级别带宽下的集成挑战。书中提供了基于拓扑理论的NoC路由算法，并对比了二维网格、 تورัส（Torus）和任意网状网络（Mesh Networks）在容错性和延迟特性上的差异化性能指标。 --- 第三部分：可信赖与鲁棒性的智能系统工程 随着智能系统嵌入关键基础设施，确保其运行的准确性、安全性和可解释性成为核心议题。 7. 硬件层面的对抗性攻击与防御机制： 系统分析了针对深度学习模型（如梯度下降法、模型反演）的侧信道攻击和对抗样本注入。本部分提供了基于随机化输入、模型冗余和硬件安全模块（HSM）的实时防御框架，旨在提高边缘AI设备的抗攻击能力。 8. 形式化验证在复杂计算系统中的应用： 介绍了如何使用模型检验（Model Checking）和定理证明技术来验证硬件描述、固件逻辑乃至AI决策流程的正确性。书中重点演示了如何将线性时序逻辑（LTL）应用于实时系统中资源分配策略的验证。 9. AI决策的可解释性与因果推断： 探讨了从“黑箱”模型向透明模型演进的技术路径。除了LIME和SHAP等局部解释方法，本书更侧重于构建基于因果图模型的AI系统，以明确区分相关性与真正的原因，这对于医疗诊断和自动驾驶决策至关重要。 --- 第四部分：分布式与边缘智能的计算范式 本部分关注在资源受限和网络延迟波动的环境下，如何实现高效的协同智能。 10. 联邦学习（Federated Learning）的通信效率优化： 详细分析了传统梯度聚合在带宽受限环境下的瓶颈。内容包括基于稀疏更新的通信压缩技术、差分隐私保护下的模型聚合算法，以及如何利用分层结构解决大规模设备间的同步问题。 11. 边缘计算与任务卸载的动态调度： 建立了基于马尔可夫决策过程（MDP）的任务卸载模型，用于决定计算任务是在本地设备、边缘服务器还是云端执行。书中给出了适应网络抖动和本地资源竞争的实时调度策略，并提供了性能评估的仿真工具链。 12. 去中心化共识机制的计算复杂性分析： 深入研究了区块链技术中的工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）背后的信息论与博弈论基础，并对比了拜占庭容错（BFT）算法在不同网络拓扑下的吞吐量与最终一致性保证。 --- 第五部分：软件栈与编译器的革新 实现前沿硬件的全部潜力，需要与之匹配的、能理解多维数据流和异构特性的软件工具。 13. 编译器对张量计算的优化： 介绍了现代深度学习编译器（如TVM、XLA）如何将高级的张量操作图（如Tensor Expression）转化为高度优化的底层代码。重点讨论了循环平铺、数据布局转换（如NHWC到NCHW）以及寄存器分配策略对实际运行性能的影响。 14. 动态重构与自适应运行时系统： 针对可重构硬件（如FPGA）和容错系统，本书设计了一套基于运行时反射机制的软件框架，允许系统在不中断服务的情况下，根据负载变化动态加载或卸载硬件加速模块。 --- 第六部分：新型存储与数据管理挑战 数据量的爆炸式增长对传统存储介质和访问模型提出了挑战。 15. 长期数据归档与持久性内存（PMEM）的利用： 探讨了PMEM在保持易失性优势的同时，如何提供接近DRAM的性能和非易失性特性。内容涵盖了PMEM上的数据结构设计（如持久化B+树）以及操作系统如何管理其加载与刷新策略。 16. 知识图谱与图数据库的并行化处理： 针对PB级图数据的查询和遍历，本书提出了基于内存共享和分布式消息传递的图数据库内核设计，并对比了Pregel和GraphBLAS在处理随机图和规则图时的效率差异。 --- 第七部分：模拟/混合信号计算的复兴 在数字计算面临能效瓶颈时，模拟和混合信号方法展现出新的活力。 17. 模拟计算在优化问题中的应用： 介绍了基于电路物理现象（如电阻网络、振荡器同步）求解复杂优化问题的原理，并分析了如何通过精确的参数校准和反馈控制来克服器件的非线性噪声，实现高精度的近似计算。 18. 光子计算的器件集成与系统封装： 总结了基于波导、调制器和探测器的集成光子芯片设计流程，重点讨论了如何解决光路耦合损耗和热稳定性问题，以构建可大规模扩展的光学神经网络加速器。 《未来计算与智能系统设计》不仅是对现有技术的总结，更是一份对未来十年计算硬件与软件系统发展趋势的深刻洞察与前瞻性指导。它要求读者具备扎实的离散数学、数字电路和高级算法基础，是引领研究者跨越当前技术鸿沟，探索下一代智能计算核心的必备参考书。

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从编排的逻辑性和知识点的系统性来看，这本书暴露出严重的结构性缺陷。它更像是把不同专业领域的内容硬生生地塞进同一个文件夹里，缺乏必要的过渡和知识串联。比如，在讲解涉及到多个专业交叉的复杂案例时，前一个章节的铺垫明显不足，读者很容易在阅读解析时产生“跳跃感”，需要不断地来回翻阅，寻找丢失的信息链条。这种不连贯性极大地影响了阅读的流畅度和学习效率。如果说学习是一个层层递进的过程，这本书就像是把地基、墙体和屋顶随意堆放在一起，虽然材料都在，但成品却无法使用。我期望的是一种清晰的、由浅入深、由点及面的导图式编排，而不是这种零散的信息碎片堆砌，这使得知识点的记忆和调用变得异常困难，极大地增加了复习的负担。

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这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难。封面那种廉价的纸张摸起来就不舒服，翻开内页，更是让人血压升高。字迹模糊不清，有些地方甚至有明显的油墨扩散，看得人眼花缭乱。更要命的是，里面的试题居然会出现明显的错误和印刷上的疏漏。比如，某个公式的符号写错了，或者某些选项的编号对不上原文的描述。这哪里是用来备考的资料，分明是来考验我们耐心和视力的“折磨工具”。我本来满怀希望，想着能通过它系统地梳理知识点，结果光是辨认那些扭曲的文字和纠正那些低级错误，就已经耗费了我大量的时间和精力。如果说考试是对专业知识的检验，那么这本书本身，就是对出版社专业素养的巨大考验。希望未来的修订版能彻底杜绝这种粗制滥造的现象，给考生一个更友好的学习环境。毕竟，我们花钱买的是学习工具，而不是一本需要我们自己动手“修复”的草稿本。对于任何一个严肃对待考试的人来说，这种细节上的疏忽是绝对不能容忍的。

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这本书在售后服务和附加价值的提供上，几乎是零反馈。在信息爆炸的时代，一本考试用书如果只停留在纸质内容本身，已经很难满足考生的需求了。我本期待能有一些配套的在线资源，比如在线解析视频、错题自动归纳功能，或者至少一个可以提问的技术支持邮箱。然而，这本书除了纸张和油墨之外，什么都没有。当我在某个知识点上实在无法突破，对着解析冥思苦想不得其解时，我发现我除了自己硬啃之外，没有任何其他求助渠道。这种孤立无援的感觉，在高强度的备考过程中是致命的。一本真正为考生服务的资料，不应该仅仅是一本“死的”教材，它应该是一个包含学习社群、实时更新和互动答疑的“活的”学习系统。这本书在这方面的缺失，让它在众多竞争者中显得尤为落后和不合时宜。

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我不得不说，这本书在内容深度上的挖掘远远没有达到我预期的水平，简直可以用“浮于表面”来形容。它似乎只是简单地将历年的真题做了个大杂烩，然后用极其敷衍的方式进行了分类和解析。对于那些需要深入理解底层逻辑和掌握解题技巧的复杂问题，它的讲解显得尤为苍白无力。很多关键性的步骤被一笔带过，仿佛默认读者已经具备了高超的专业能力，可以直接跳到最终答案。我尝试用它来攻克几个我一直比较薄弱的知识模块，结果发现，与其看它的解释，我宁愿自己去翻阅厚厚的教材，至少教材的逻辑是严谨自洽的。这本书的解析更像是给“已经懂了的人”提供了一个快速核对答案的工具，而不是为“正在学习的人”提供清晰的指引。对于我们这些需要从基础巩固起步的考生来说，它提供的帮助微乎其微，更多的是一种心理上的安慰——“我买了资料了”，但实际效果却不尽如人意，实在令人扼腕叹息。

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这本书的模拟考试设计，完全脱离了实际考场的氛围感和难度梯度。你拿到它，会有一种强烈的错觉，好像主编完全没有认真研究过近几年的考试趋势和命题风格。有些试题的设置过于偏门和晦涩，仿佛是在考察冷门知识点的记忆力，而不是实际的综合应用能力。而真正常考、决定分数的那些核心模块，它的模拟题却出得过于简单，缺乏区分度。这导致我用这本书进行模拟训练时，总是得到一个虚高的分数，这反而对我后续的备考策略造成了极大的误导。我花了时间去适应这种“虚假繁荣”，结果在真正的模拟考试中，才发现自己的节奏和思维模式与真实考试要求严重不符。一个好的仿真试题集，应该是能够精准模拟考场上的压力、时间限制以及知识点的分布，这本书在这方面做得非常不到位，更像是一份私人出的测验，而不是一个权威的模拟工具。

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