Automata, Languages and Programming自动控制、语言与编程/2005年国际会议录

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出版者:Springer
作者:Luis
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页数:0
译者:
出版时间:
价格:1378.6
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isbn号码:9783540275800
丛书系列:
图书标签:
  • 自动机
  • 形式语言
  • 编程
  • 计算理论
  • 计算机科学
  • 理论计算机科学
  • 算法
  • 数据结构
  • 国际会议
  • 会议论文集
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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the 32nd International Colloquium on Automata, Languages and Programming, ICALP 2005, held in Lisbon, Portugal in July 2005.

  The 113 revised full papers presented together with abstracts of 5 invited talks w ere carefully reviewed and selected from 407 submissions. The papers address all current issues in theoretical computer science and are organized in topical sections on data structures, cryptography and complexity, cryptography and distributed systems, graph algorithms, security mechanisms, automata and formal languages, signature and message authentication, algorithmic game theory, automata and logic, computational algebra, cache-oblivious algorithms and algorithmic engineering, on-line algorithms, security protocols logic, random graphs, concurrency, encryption and related primitives, approximation algorithms, games, lower bounds, probability, algebraic computation and communication complexity, string matching and computational biology, quantum complexity, analysis and verification, geometry and load balancing, concrete complexity and codes, and model theory and model checking.

《自动控制、语言与编程:2005年国际会议录》 引言 《自动控制、语言与编程:2005年国际会议录》汇集了2005年在人工智能、计算机科学以及相关领域前沿研究的最新成果。本会议录旨在为研究人员、学者和行业专家提供一个交流思想、分享见解、探讨挑战和机遇的平台。收录的论文涵盖了从理论基础到实际应用的广泛议题,展现了该领域在过去一年中取得的显著进展。 会议主题与亮点 本届会议的重点议题包括但不限于: 形式化方法与模型检测: 随着复杂系统的日益普遍,形式化方法在验证软件和硬件系统的正确性方面发挥着至关重要的作用。本次会议的论文深入探讨了新的模型检测算法、自动定理证明技术以及形式化规范语言的发展,为设计和分析高可靠性系统提供了坚实的理论基础。研究人员展示了如何利用形式化方法来解决分布式系统、并发程序以及安全协议中的棘手问题,并提出了一些能够有效处理大规模模型的新颖技术。 程序语言设计与实现: 程序语言是构建软件世界的基石。本次会议关注了各种新型程序语言的设计理念、类型系统、语义学以及高效的编译器和运行时环境。从函数式编程的最新进展到面向对象语言的改进,再到为特定领域设计的嵌入式语言,都展现了语言设计者们对于提高编程效率、代码可维护性和程序安全性的不懈追求。一些论文还探讨了如何利用静态分析技术来增强程序的健壮性,以及如何设计更易于理解和使用的抽象机制。 算法与数据结构: 高效的算法和数据结构是解决计算难题的核心。本次会议收录的研究涵盖了图算法、字符串匹配、优化算法、概率算法以及近似算法等多个方面。研究人员们在追求算法最优复杂度的同时,也关注算法的实际可扩展性和在处理大规模数据集时的表现。一些工作还聚焦于新型数据结构的创新,以应对日益增长的数据存储和处理需求,例如在内存数据库、网络路由和生物信息学等领域。 软件工程与系统开发: 软件工程是实现高质量软件产品的保障。本次会议的论文探讨了软件开发生命周期中的各个环节,包括需求工程、软件架构、设计模式、测试与调试、配置管理以及软件维护。研究人员们关注如何提高开发过程的自动化程度,如何设计可扩展、可重用和易于维护的软件系统,以及如何应对分布式和云计算环境下的软件开发挑战。敏捷开发方法、服务导向架构以及面向方面的编程等主题也得到了深入的探讨。 人工智能与机器学习: 人工智能是计算机科学中最具活力的前沿领域之一。本次会议汇聚了关于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理、规划与搜索以及智能代理等方面的最新研究。从深度学习模型的创新到强化学习的应用,再到可解释AI的探索,都为我们提供了更深入理解和构建智能系统的途径。研究人员们在提升机器的学习能力、理解和生成人类语言、识别和分析图像以及实现自主决策等方面取得了令人瞩目的成就。 计算理论与复杂性: 计算理论是理解计算能力极限和效率边界的基石。本次会议的论文深入探讨了计算模型、可计算性理论、算法复杂度类以及计算问题的可区分性。研究人员们在探索NP-完备问题的界限,设计新的计算模型以模拟生物系统或量子系统,以及分析大规模计算的理论下限等方面做出了贡献。一些工作还聚焦于随机化计算和近似计算的理论基础。 分布式系统与并行计算: 随着计算需求的爆炸式增长,分布式系统和并行计算已成为解决大规模问题不可或缺的技术。本次会议的论文涵盖了分布式算法、并发控制、容错计算、集群计算、网格计算以及云计算等议题。研究人员们致力于设计高效的分布式通信协议、提高系统的可用性和鲁棒性,以及开发能够充分利用多核处理器和分布式资源的并行编程模型。 安全与隐私: 在数字时代,信息安全和隐私保护至关重要。本次会议的论文探讨了密码学、网络安全、数据隐私、访问控制、安全协议设计以及软件漏洞分析等关键领域。研究人员们在提出更安全的加密算法、设计更有效的入侵检测系统、保护敏感数据的机密性和完整性以及确保用户隐私方面取得了进展。 图形学与人机交互: 图形学和人机交互是连接计算与人类感官体验的桥梁。本次会议的论文涵盖了三维建模、真实感渲染、动画技术、虚拟现实、增强现实以及直观的用户界面设计等主题。研究人员们致力于创造更逼真的视觉效果,开发更自然、更高效的人机交互方式,以提升用户在游戏、模拟、教育和设计等领域的体验。 会议的意义与价值 《自动控制、语言与编程:2005年国际会议录》不仅记录了2005年该领域内最前沿的研究成果,更是对未来发展方向的一次重要指引。通过汇集来自世界各地的顶尖研究人员的论文,本次会议录为读者提供了一个了解最新技术趋势、发现潜在合作机会的宝贵资源。 推动学术交流与合作: 本会议录是学术思想碰撞的火花,它促进了不同研究团队之间的交流,可能催生出新的研究项目和合作关系。 指导未来研究方向: 通过对当前研究热点和挑战的梳理,会议录为未来的研究人员提供了重要的参考,指明了可能的研究空白和创新方向。 促进技术应用与产业发展: 会议录中的许多研究成果具有直接或潜在的产业应用价值,有助于推动相关技术的创新和落地,促进信息技术产业的持续发展。 提升教育与人才培养: 对于计算机科学专业的学生和年轻研究者而言,会议录是学习最新知识、了解领域前沿的优秀教材,有助于他们更好地进行学术研究和职业发展。 总结 《自动控制、语言与编程:2005年国际会议录》是一部重要的学术文献,它全面而深入地展示了2005年在自动控制、语言与编程等交叉领域取得的突破性进展。本书适合所有对人工智能、计算机科学、软件工程、算法理论等领域感兴趣的研究人员、从业者和学生阅读。它不仅能帮助读者掌握最新的技术动态,更能激发新的研究灵感,为推动该领域的持续发展贡献力量。

作者简介

目录信息

Object Recognition via Local Patch Labelling
Multi Channel Sequence Processing
Bayesian Kernel Learning Methods for Parametric Accelerated Life Survival Analysis
Extensions of the Informative Vector Machine
Efficient Communication by Breathing
Guiding Local Regression Using Visualisation
Transformations of Gaussian Process Priors
Kernel Based Learning Methods:Regularization Networks and RBF Networks
Redundant Bit Vectors for Quickly Searching High—Dimensional Regions
Bayesian Independent Component Analysis with Prior Constraints:An
Application in Biosignal Analysis
Ensemble Algorithms for Feature Selection
Can Gaussian Process Regression Be Made Robust Against Model Mismatch?
Understanding Gaussian Process Regression Using the Equivalent Kernel
Integrating Binding Site Predictions Using Non—linear Classification Methods
Support Vector Machine to Synthesise Kernels
Appropriate Kernel Functions for with Sequences of Symbolic Data
Support Vector Machine Learning
Variational Bayes Estimation of Mixing Coefficients
A Comparison of Condition Numbers for the Full Rank Least Squares Problem
SVM Based Learning System for Information Extraction
Author Inde
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