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出版者:电子工业出版社

作者:全国计算机等级考试网

出品人:

页数:317

译者:

出版时间:2007-1

价格:29.0

装帧:平装

isbn号码:9787121035203

丛书系列:

图书标签:

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科技前沿探索：人工智能与未来计算 图书简介 本书旨在为读者提供一个广阔而深入的视角，审视当前信息技术领域最激动人心的前沿动态——人工智能（AI）的最新进展、未来计算的演进方向，以及它们如何重塑我们的世界。本书聚焦于技术原理、应用案例和伦理考量，力求构建一个全面、前瞻性的知识体系，适合对深度学习、高性能计算、人机交互前沿有浓厚兴趣的研究人员、工程师、技术管理者以及高校师生。 第一部分：深度学习的迭代与突破 本部分将详细剖析近年来深度学习模型在结构、效率和泛化能力上的重大飞跃。我们不会停留于基础的网络结构介绍，而是深入探讨当前最前沿的研究方向。 一、Transformer架构的深度解析与变体 Transformer模型自问世以来，已成为自然语言处理（NLP）乃至视觉、音频处理的核心骨干。本章将从自注意力机制的数学原理出发，细致解析Multi-Head Attention、位置编码（Positional Encoding）的演进，以及不同层归一化技术（如LayerNorm, RMSNorm）对训练稳定性的影响。重点探讨如何解决原生Transformer在处理长序列时的二次复杂度问题，包括线性化注意力机制（如Performer, Linformer）和稀疏注意力机制（如Reformer）。此外，还将比较不同规模预训练模型（如GPT系列、BERT系列、T5）在架构设计上的细微差别及其在特定任务上的性能权衡。 二、生成式模型的新范式：扩散模型与流模型 近年来，以DALL-E 2、Stable Diffusion为代表的扩散模型（Diffusion Models）在图像、视频生成领域取得了令人瞩目的成果。本章将深入探究扩散模型基于马尔可夫链的生成过程，解析前向（加噪）和反向（去噪）过程的数学基础，包括DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）和改进采样方法（如DDIM）。同时，也将介绍流模型（Normalizing Flows）作为精确概率密度估计和可逆变换的强大工具，对比其在数据生成和变分推断中的应用优势与局限性。 三、模型效率与小型化技术 随着模型参数量呈指数级增长，如何实现高效部署成为关键挑战。本部分将系统梳理模型压缩与加速技术。内容涵盖： 量化（Quantization）： 从Post-Training Quantization (PTQ) 到 Quantization Aware Training (QAT)，重点分析 INT8、INT4 等低比特量化对模型精度的影响及硬件加速的契合度。 剪枝（Pruning）： 结构化剪枝与非结构化剪枝的对比，探讨动态剪枝和迭代式剪枝策略，以实现对特定硬件架构的最优资源利用。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 教师模型的选择、软标签的定义、以及如何在多任务学习背景下进行跨模态知识迁移。 第二部分：未来计算范式与底层架构 本部分将目光投向支撑下一代AI应用的基础设施和计算模型，探讨当前计算瓶颈的突破方向。 一、面向AI的高性能计算（HPC） AI的训练和推理对算力提出了空前的要求。本章将分析现代AI加速器（如GPU、TPU、NPU）的架构特性，重点对比其在数据流管理、内存层次结构和张量核心（Tensor Cores）设计上的差异。深入讨论异构计算框架（如CUDA, OpenCL, SYCL）如何优化跨设备的数据传输和并行计算效率。特别关注池化计算和边缘AI的部署挑战与解决方案。 二、神经形态计算与类脑芯片 超越冯·诺依曼架构的限制，神经形态计算（Neuromorphic Computing）被视为实现高能效AI的关键路径。本章将介绍脉冲神经网络（SNNs）的基本原理，包括神经元的激活函数（如LIF模型）和突触可塑性规则（如STDP）。对比传统SNNs与基于事件驱动的硬件（如Loihi, TrueNorth）的结合，探讨其在实时感知和低功耗决策任务中的潜力。 三、量子计算在优化问题中的潜力 量子计算的理论进展对复杂优化问题提供了新的思路。本章将概述量子比特（Qubit）的基本操作和主要硬件实现路径（如超导、离子阱）。重点分析量子退火（Quantum Annealing）和量子近似优化算法（QAOA）在解决组合优化问题（如旅行商问题、资源调度）中的应用前景，并坦诚讨论当前的退相干性和可扩展性挑战。 第三部分：人机交互的下一代接口与伦理责任 技术的发展必须与社会需求和伦理规范并行。本部分探讨AI如何改变我们与数字世界的交互方式，以及随之而来的责任边界。 一、多模态感知与具身智能 下一代AI系统需要更全面地理解物理世界。本章聚焦于多模态融合技术，如何有效整合视觉、听觉、触觉信息，构建更鲁棒的环境理解能力。深入探讨具身智能（Embodied AI）的挑战，包括机器人在复杂、非结构化环境中的决策制定、长期规划和安全交互机制。 二、可解释性人工智能（XAI）与信任构建 “黑箱模型”的不可信赖性是制约AI广泛应用的关键障碍。本章系统梳理当前主流的可解释性方法： 后验解释方法： 如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的理论基础和应用局限。 内在可解释性设计： 如基于注意力机制的归因可视化、以及可解释的结构化模型。 探讨如何将可解释性指标纳入模型训练的损失函数中，以实现“可信赖AI”的设计目标。 三、AI驱动的社会影响与监管框架 技术力量的增强要求更严格的伦理约束。本书将剖析当前AI在隐私保护（如联邦学习的隐私泄露风险）、算法偏见（Bias Detection and Mitigation）、以及深度伪造（Deepfakes）技术带来的社会治理难题。分析全球主要国家和地区在AI监管立法（如欧盟的《人工智能法案》草案）方面的努力方向，引导读者在创新和负责任之间找到平衡点。 本书通过对这些尖端领域的系统性梳理和深入分析，旨在为有志于站在科技前沿的读者提供一套扎实的理论框架和前瞻性的视野，助力其在未来的技术浪潮中占据先机。

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这本书的封面设计非常吸引人，简约而不失专业感，色彩搭配也十分和谐，一眼就能看出是针对计算机等级考试的备考资料。拿在手里，纸张的质感也很不错，厚实而不易破损，印刷清晰，字迹工整，翻阅起来非常舒适。我一直以来都对计算机领域抱有浓厚的兴趣，也希望通过参加NCRE考试来系统地巩固和提升自己的理论知识和实践技能。在选择备考书籍的时候，我花了很多时间去对比和筛选，最终被这本书的整体风格所吸引。它给我的第一印象是非常扎实、专业，并且充满了针对性。我期待它能帮助我理清考试的脉络，掌握核心的知识点，从而更有效地进行复习。

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总的来说，这本书给我留下了非常深刻的印象。它不仅在内容上详实、全面，而且在编排和讲解方式上也独具匠心，充分考虑到了不同层次的读者的需求。它不仅是一本备考书籍，更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导着我一步步走向成功。我非常期待通过这本书的学习，能够顺利通过NCRE考试，并且在计算机知识方面获得更大的提升。这本书的质量远远超出了我的预期，物超所值，强烈推荐给所有备考NCRE的考生。

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当我深入阅读这本书时，我发现它不仅仅是知识的堆砌，更注重培养读者的解题思路和应试技巧。书中对历年真题的解析非常详尽，不仅给出了正确答案，还深入剖析了出错的原因以及正确的思考方向。这对于我来说是极其宝贵的财富，能够帮助我避免重复犯错，并且掌握出题人的思路。我尤其欣赏的是，书中对于一些易错点和难点进行了重点标注和强调，并提供了针对性的复习建议。这让我能够有针对性地去攻克自己的薄弱环节，而不是漫无目的地进行复习。这种“授人以渔”的教学方式，让我觉得这本书的作者非常有经验，并且真正站在了考生的角度去思考问题。

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收到这本书后，我迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是它清晰的章节划分和逻辑结构。从基础概念到高级应用，内容层层递进，循序渐进，非常适合我这种需要从头开始系统学习的读者。每一章的开头都有明确的学习目标，让我清楚地知道本章需要掌握的重点。更让我惊喜的是，书中穿插了大量的图表和示例，将抽象的概念具象化，使得理解起来更加直观和容易。例如，在讲解某个算法时，书中用流程图的方式清晰地展示了算法的执行过程，这比单纯的文字描述要有效得多。此外，书中还为一些重要的概念提供了详实的解释和背景知识，这对于深入理解考试内容非常有帮助。

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这本书的语言风格也非常接地气，没有使用过于晦涩难懂的专业术语，即使是一些复杂的概念，也能够用通俗易懂的语言来解释。这对于我这样的非计算机专业背景的考生来说，无疑是一个巨大的福音。我曾经尝试过阅读一些其他资料，但常常因为晦涩的语言而感到沮丧。而这本书则让我能够轻松地进入学习状态，并且能够保持学习的兴趣。此外，书中还提供了很多实用的学习方法和建议，比如如何进行有效的知识梳理，如何安排复习计划等等，这些都让我觉得这本书非常全面，并且充满了关怀。

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