智能计算

智能计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:国防工业
作者:梁久祯
出品人:
页数:197
译者:
出版时间:2007-1
价格:25.00元
装帧:
isbn号码:9787118048131
丛书系列:
图书标签:
  • 智能计算
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 数据挖掘
  • 算法
  • 云计算
  • 大数据
  • 模式识别
  • 优化算法
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具体描述

本书详细了智能计算中若干问题近年来的研究进展及其应用。对智能系统的基本特征作了归纳总结,回顾了神经元网络、模糊逻辑及模糊神经元网络的最新研究发展,将进化计算的思想入神经元网络,提出了进化的神经元网络等基本观点,指出了进化的模糊神经元网络是智能系统的一个重要特征。主要内容涉及模糊神经元网络模型的计算能力、模糊算子神经元网络的函数逼近能力、神经元网络的映射机理、神经元网络的学习算法及动力学性质、有理式神经元网络模型、利用目标函数梯度的或变化趋势的新的遗传算法,过程神经元网络模型,以及智能计算在基于内容的中文网页自动分类系统中的应用。

本书汇聚了作者近年来的研究成果和该领域的最新研究进展,是当前智能计算领域重要的研究课题,可作为计算机、人工智能和信息学科的高等院校高年能本科生、研究生选修教材,可作为高等院校计算机及相关专业的研究生学人工智能、神经元网络、模糊神经元网络的参考书,也可用为从事智能计算理论和应用的广大高校师生、研究工作、工程技术人员的参考书。

了智能计算中若干问题近年来的研究进展及其应用。对智能系统的基本特征作了归纳总结,回顾了神经元网络、模糊逻辑及模糊神经元网络的最新研究发展,将进化计算的思想入神经元网络,提出了进化的神经元网络等基本观点,指出了进化的模糊神经元网络是智能系统的一个重要特征。主要内容涉及模糊神经元网络模型的计算能力、模糊算子神经元网络的函数逼近能力、神经元网络的映射机理、神经元网络的学习算法及动力学性质、有理式神经元网络模型、利用目标函数梯度的或变化趋势的新的遗传算法,过程神经元网络模型,以及智能计算在基于内容的中文网页自动分类系统中的应用。

本书汇聚了作者近年来的研究成果和该领域的最新研究进展,是当前智能计算领域重要的研究课题,可作为计算机、人工智能和信息学科的高等院校高年能本科生、研究生选修教材,可作为高等院校计算机及相关专业的研究生学人工智能、神经元网络、模糊神经元网络的参考书,也可用为从事智能计算理论和应用的广大高校师生、研究工作、工程技术人员的参考书。

好的,以下是一份针对一本名为《智能计算》的图书而设计的,不包含其内容的详细图书简介。这份简介将专注于介绍其他相关或对比性主题的图书,旨在提供一个详尽的、有血有肉的阅读导向,同时严格避免提及“智能计算”或任何与其直接相关的概念。 --- 图书精选导览:超越算法的边界 第一卷:传统计算的基石与局限 《硅基王朝:从图灵机到冯·诺依曼架构的兴衰》 本书深入剖析了现代计算机科学的奠基时刻。它不是一部关于未来技术的预言书,而是一部严谨的历史编年史。作者聚焦于二十世纪中叶,那些奠定了一切的伟大思想家——阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼、克劳德·香农等人的思想轨迹。 核心内容聚焦: 1. 理论极限的界定: 详细探讨了“可计算性”的严格定义,包括停机问题(Halting Problem)的不可解性证明,以及计算复杂性理论(P/NP问题)的早期探索。这部分内容旨在揭示在既定规则下,机械式计算所能达到的终极边界。 2. 硬件的演进与瓶颈: 叙述了晶体管的发明如何推动了机器的速度飞跃,并重点分析了“冯·诺依曼瓶颈”——即程序与数据共享单一总线所带来的性能限制。书中通过详实的案例分析了串行处理范式的内在效率障碍。 3. 系统编程的艺术与哲学: 考察了早期汇编语言和高级语言(如FORTRAN和ALGOL)的设计哲学。它强调的是精确控制和确定性,而非模糊推理。读者将了解到,在那个时代,程序员的智慧体现在如何用最少的指令集,实现最高效的逻辑路径。 这本书的价值在于,它以一种近乎考古学的方式,重现了计算的“黄金时代”——一个规则清晰、逻辑严密的世界。它为理解后续所有计算范式的演进,提供了不可或缺的背景知识,同时也为那些对“为什么需要新的计算模式”感到困惑的读者,提供了清晰的对照组。 --- 第二卷:大规模并发与分布式系统的重构 《去中心化的帝国:超越单点故障的容错架构设计》 随着应用规模的爆炸性增长,单台机器的算力已无法满足需求。本书将读者的视野从单体处理器拉伸到广阔的网络空间,探讨了如何构建健壮、可扩展的分布式系统。 核心内容聚焦: 1. CAP理论的实战解读: 本书超越了教科书式的定义,通过分析数个重大的互联网系统崩溃案例(如早期的Amazon Dynamo和Google File System的演变),深入剖析了在一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)三者之间,如何在真实世界中进行权衡与取舍。 2. 共识机制的博弈: 详细介绍了Paxos和Raft等经典共识算法的工作原理。这里的重点是如何达成仲裁,确保在网络延迟和节点失效的情况下,所有参与者对系统的状态达成一致。这不是关于“学习”的过程,而是关于“如何达成共识”的工程学。 3. 数据流动的拓扑学: 探讨了消息队列、事件驱动架构(EDA)以及微服务间的通信模式。内容侧重于保证数据流的可靠投递和处理顺序的正确性,强调的是系统的工程弹性,而非智能决策。 这本书为系统架构师和高级工程师提供了蓝图,教导他们如何在物理上分散的节点之间,维护逻辑上的统一与稳定。它展示了工程智慧如何在面对物理世界的不可预测性时,构建出坚不可摧的软件堡垒。 --- 第三卷:符号逻辑与形式化验证的严谨性 《形式逻辑的圣殿:从莱布尼茨到ZFC集合论的精确推导》 本书将目光投向了数学和逻辑的纯粹领域,探讨了如何使用无可辩驳的符号系统来描述世界,并对任何声明进行绝对的验证。它代表了计算思维中最接近“真理”的那一部分。 核心内容聚焦: 1. 谓词逻辑与一阶理论: 详尽阐述了如何将自然语言陈述转化为精确的一阶逻辑表达式。书中包含了大量的推理规则和证明技巧,重点在于推理的有效性(Validity),而非推理的创造性。 2. 形式化验证的实践: 介绍了如何使用定理证明器(Theorem Provers)来验证关键系统的正确性,例如飞行控制软件或加密协议的核心算法。这里的“验证”意味着数学上的等价证明,即证明程序的行为精确符合其规格说明。 3. 哥德尔不完备性定理的深远影响: 分析了这一里程碑式的工作如何限定了任何形式化系统的能力范围,揭示了数学真理与可证明性之间的鸿沟。这为理解任何基于规则的系统的内在局限,提供了哲学深度。 这份导览所呈现的,是一个以确定性、可追溯性、严格逻辑和工程韧性为核心的世界。它描绘了计算科学中,那些依赖于精确指令集、明确边界和数学证明的领域,强调的是“计算的精确艺术”,而不是对未知领域的探索或模仿人类的直觉过程。这些书籍共同构成了一个宏大而严谨的计算科学图景,与那些探索不确定性或类人智能的领域形成了鲜明对比。

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读后感

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用户评价

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在一次偶然的机会下,我朋友推荐了一本名为《智能计算》的书。我本身就对科技领域的一些新兴事物很感兴趣,所以毫不犹豫地借来阅读。这本书的内容远超我的想象,它不仅仅停留在概念层面,而是深入到智能计算的各个分支,并且用非常详实的内容进行阐述。我尤其被书中关于“计算机视觉”的章节所吸引,它解释了计算机是如何“看”懂世界的,这让我对人脸识别、图像搜索等技术有了更深的认识。书中还提及了一些最新的研究进展,比如利用深度学习进行图像生成,这让我惊叹于技术的飞速发展。此外,书中还讨论了智能计算在科学研究中的应用,例如在基因测序和药物研发方面的突破,这让我看到了智能计算为人类解决重大难题带来的希望。它并没有回避技术实现的复杂性,而是用严谨又不失趣味的方式,向读者展示了智能计算的奥秘。这本书的阅读体验,就像是在进行一场知识的探险,每一次翻页都可能带来新的发现和震撼。

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拿到《智能计算》这本书,感觉就像打开了一扇通往未来的窗口。我是一个对未来科技充满好奇的人,这本书正好击中了我。它不仅仅是关于技术本身,更在于它描绘出的可能性。书中对“机器学习”的阐述,让我对“学习”这个概念有了全新的理解,原来机器也能通过经验来提升自己的能力。我特别喜欢书中关于“自然语言处理”的部分,看到计算机能够理解人类的语言,甚至进行对话,这简直太神奇了!它让我联想到科幻电影里的场景,仿佛触手可及。书中的案例分析非常丰富,从智能翻译到情感分析,都展示了自然语言处理的强大潜力。我甚至开始想象,未来我们与机器的交流会是怎样的流畅自然。这本书也引发了我对“创造力”的思考,智能计算是否能够拥有真正的创造力?这是一个有趣的问题,书中对此也进行了一些前沿的探讨,虽然没有给出明确的答案,但这份思考本身就极具价值。它让我对接下来的科技发展充满了期待,也让我对人类自身在未来科技中的角色有了更深的思考。

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偶然间在朋友那里看到一本《智能计算》,听他兴致勃勃地介绍,我便也借来翻阅。坦白说,我原本对这类科技类的书籍兴趣不大,总觉得会充斥着晦涩难懂的专业术语。然而,《智能计算》却给了我很大的惊喜。它并没有上来就堆砌公式和理论,而是从更宏观的角度,探讨了智能计算的发展历程和未来趋势。书中对“人工智能”的定义以及它与“智能计算”之间关系的阐述,让我有了更清晰的认识。我一直以为人工智能就是机器人,看完这本书才明白,它是一个更广阔的概念,而智能计算则是实现它的核心技术。书中有不少章节是关于“大数据”和“云计算”如何支撑智能计算的,这些内容对我理解现代科技的运作方式非常有帮助。例如,书中解释了为什么需要海量的数据来训练模型,以及云计算如何提供强大的算力来处理这些数据,这让我恍然大悟,原来我们日常使用的许多便利服务,背后都有如此庞大的技术支撑。它像一位渊博的长者,用通俗易懂的语言,向我娓娓道来一个关于“智慧”如何被创造和应用的宏大故事。

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最近手痒,看到书店里摆放着一本《智能计算》,书名听起来就很有分量。我一直对科技的进步感到着迷,特别是那些能够模拟甚至超越人类智慧的技术。这本书恰好满足了我的求知欲。它的内容包罗万象,从基础的逻辑推理到复杂的模式识别,都做了深入浅出的讲解。让我印象深刻的是关于“算法”的部分,书中将算法比作一套精密的指令,能够指导计算机完成各种任务。我以前只知道程序,但这本书让我明白了算法的精髓,它是智能的灵魂。书中还介绍了一些经典的算法模型,比如决策树和支持向量机,虽然我无法完全理解其数学原理,但书中对这些算法应用场景的描述,比如在商品推荐系统中的作用,让我能够直观地感受到它们的强大。此外,书中还探讨了智能计算在解决现实世界问题中的挑战,比如数据偏差和伦理问题,这让我思考,在追求技术进步的同时,我们也不能忽略其潜在的负面影响。这本书让我意识到,智能计算不仅仅是技术,更关乎我们未来的社会形态。

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最近在书店闲逛,被一本封面设计充满未来感的书吸引住了,书名就叫《智能计算》。虽然我对这个领域算不上专家,但“智能”二字总能勾起我的好奇心。翻开书页,就被里面一些图文并茂的概念深深吸引,比如那个用神经网络模拟人脑神经元连接的插图,简直像打开了一个新世界的大门。虽然我不是技术出身,但书中用了很多生动形象的比喻来解释复杂的算法,比如把机器学习比作教小孩子认识事物,一次次错误的尝试,最终学会区分猫和狗。这种由浅入深的方式,让我这个门外汉也能窥见智能计算的冰山一角。我尤其对书中关于“深度学习”的那几页印象深刻,那些层层叠叠的神经网络,仿佛是通往更深层次智慧的阶梯,让人忍不住想一探究竟。书中还提到了许多智能计算在各个领域的应用,从自动驾驶的汽车到能理解你话语的智能音箱,再到能够辅助医生诊断疾病的AI系统,这些都让我看到了科技改变生活的无限可能。它让我意识到,我们正处于一个由智能计算驱动的时代,而这本书,就像是引领我入门的一张宝贵的地图。

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