Some Artificial Intelligence Techniques for Describing Problem Solving Behaviour pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Univ. Edinburgh, Dept. of Artificial Intelligence

作者:George F Luger

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1977-04

价格:0

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9780907330066

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 问题求解
• 行为描述
• 技术
• 算法
• 认知科学
• 机器学习
• 知识表示
• 专家系统
• 计算智能

电子电气工程领域研究前沿：面向新型计算范式的实践指南 本书并非关于人工智能技术在问题解决行为描述中的应用。 本书聚焦于当前电子电气工程（EEE）领域最前沿的几个交叉学科方向，旨在为专业研究人员、高级工程师以及高年级研究生提供一本深入且具有实践指导意义的参考手册。全书结构严谨，从基础理论的革新到尖端硬件架构的实现，层层递进，覆盖了从底层物理现象到高层系统集成的多个关键环节。 --- 第一部分：超越冯·诺依曼架构的内存与计算融合 本部分深入探讨了当前计算领域面临的能效瓶颈与延迟挑战，并详细介绍了为克服这些限制而提出的新型计算范式。重点分析了超越传统存储程序概念的集成化架构的物理基础和工程实现。 第一章：非易失性存储器技术在存算一体中的应用 本章详尽考察了当前主流及新兴的非易失性存储器（NVM）技术，包括忆阻器（RRAM）、相变存储器（PCM）以及磁性随机存取存储器（MRAM）的最新进展。重点不仅仅在于材料科学和器件物理，更在于如何将这些器件的特性（如阈值电压、开关动力学、疲劳效应）转化为可靠的计算单元。章节包含了针对特定NVM阵列的读写校验电路设计，以及如何通过硬件描述语言（HDL）对存算一体（In-Memory Computing, IMC）模块进行系统级仿真。讨论了IMC在处理稀疏矩阵向量乘法（SpMV）和卷积操作时，如何有效管理和补偿器件非理想性所带来的精度损失。具体案例研究展示了基于RRAM阵列实现的低精度神经网络推理加速器的功耗-性能对比分析。 第二章：类脑计算与脉冲神经网络的硬件实现 本章转向生物启发式计算，重点分析了脉冲神经网络（SNN）的计算模型及其在低功耗硬件平台上的映射策略。内容涵盖了各种SNN神经元模型（如Leaky Integrate-and-Fire, LIF, 以及更复杂的Izhikevich模型）的数学描述与电路级实现。我们详细阐述了事件驱动（Event-Driven）计算的硬件优化，包括异步逻辑设计与事件同步机制。此外，本章还探讨了SNN的训练方法，特别是基于尖峰时间依赖可塑性（STDP）的无监督学习规则在硬件约束下的优化，以及如何设计高效的突触权重更新机制。书中提供了使用FPGA实现脉冲域事件路由器的详细流程，并展示了其在传感器数据处理（如动态视觉传感器，DVS）中的低延迟优势。 --- 第二部分：高频与太赫兹（THz）电子学的前沿挑战 本部分聚焦于下一代通信、传感和成像技术所依赖的高频电子系统设计。内容侧重于超越传统CMOS技术限制的材料、器件和系统集成方法。 第三章：超宽带隙半导体在兆瓦级功率电子中的应用 本章深入研究了氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）等超宽带隙（UWBG）半导体材料在实现高功率密度、高频率电力转换中的作用。重点讨论了如何通过材料工程解决器件的击穿机制和热管理问题。章节详细分析了SiC MOSFETs和GaN HEMTs的开关特性，包括米勒平台效应的优化和栅极驱动电路的设计。书中提供了详细的电路仿真模型，用以预测在高结温下的器件寿命和可靠性。实践案例包括基于SiC的兆瓦级并网逆变器拓扑结构的选择与优化，以及GaN在毫米波功率放大器中实现高线性度的技术路径。 第四章：太赫兹源与探测器的集成化技术 本章探讨了从300 GHz到数THz频段内电子学器件的最新发展。重点介绍了用于太赫兹波生成的电子学方法，如雪崩晶体管（Avalanche Transistors）和基于高电子迁移率晶体管（HEMT）的倍频链设计。在接收端，本章分析了肖特基势垒二极管（SBD）和新型高频热电子效应探测器的性能极限。关键内容在于系统集成：如何设计低损耗的片上（On-Chip）和片外（Off-Chip）匹配网络，以应对太赫兹波段极高的电磁波损耗。书中包含了一个详细的系统级设计流程，从波导耦合到阵列天线的设计，指导读者实现高分辨率、短距离的太赫兹成像系统原型。 --- 第三部分：智能传感器与边缘计算的能效优化 本部分关注于如何将复杂的计算能力部署到能源受限的物理环境中，即边缘计算节点和智能传感器系统的设计。 第五章：自适应采样与压缩感知在传感器网络中的部署 本章探讨了如何减少传感器数据采集的冗余性，从而降低功耗和传输带宽的需求。内容详述了压缩感知（Compressed Sensing, CS）的理论基础，并将其应用于实际的物理信号（如振动、温度梯度）的采集。不同于传统的傅里叶变换基下的压缩，本章专注于稀疏基的自适应选择，即根据环境变化动态调整传感矩阵。章节详细描述了硬件实现中，如何利用并行化架构加速稀疏采样矩阵的构建和重构过程，例如，在低功耗微控制器上实现基于贪婪算法的实时重构。案例分析侧重于利用自适应采样技术对工业机械的早期故障预警系统的能耗降低幅度。 第六章：低精度与不确定性量化在嵌入式推理中的实践 本章回归到对计算精度的审视，研究如何在保持足够性能的同时，将嵌入式AI模型的计算精度降至8位甚至4位整数运算。核心内容在于量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的最新进展，特别是针对权重和激活函数非对称分布的校准方法。此外，本章引入了贝叶斯深度学习在边缘设备上的应用，探讨了如何通过不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）来评估低精度计算结果的可靠性，这对于自动驾驶或关键基础设施监控至关重要。书中提供了使用特定硬件加速器（如RISC-V扩展指令集）进行高效量化推理的底层编程接口和优化库的详解。 --- 总结与展望： 本书的价值在于其对电子电气工程领域中前沿技术路线的深刻洞察和工程实现的指导性。它要求读者具备扎实的半导体物理、电路设计和系统架构知识，并鼓励跨学科的思维方式，将材料科学的突破与先进的计算范式紧密结合，以应对未来对更高性能、更低功耗电子系统的迫切需求。全书内容旨在推动下一代电子系统的创新与落地。

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我对这本书的评价是，它提供了一种非常“老派”但又极为扎实的视角来看待当代智能计算问题。它似乎刻意避开了近年来热炒的深度学习范式，而是将焦点牢牢锁定在那些基于明确规则和可解释性推理的方法论上。书中对“符号主义”与“联结主义”交汇点的探讨，虽然没有直接提及最新的神经网络架构，但其对“可解释性”的坚持，在当前“黑箱模型”盛行的背景下，显得尤为珍贵。作者对如何设计一个能够自我修正和解释其决策路径的系统，提出了诸多富有洞察力的观点。我发现自己一边阅读，一边不断地将书中的理论框架与我工作中遇到的实际难题进行对照，书中对于“知识冲突”如何被解析和解决的讨论，尤其激发了我对现有系统架构的重新审视。这本书与其说是一本介绍技术的指南，不如说是一部关于“如何构造一个可信赖的智能体”的哲学宣言，其深远的影响力或许会在未来几年内逐渐显现。

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这本书最让我印象深刻的，是它对“智能的局限性”这一反思性的讨论。很多关于人工智能的著作热衷于描绘未来蓝图和无限潜力，但这本似乎更关注现实世界的“妥协”与“权衡”。作者花了相当的篇幅去分析，在资源有限和信息不完全的情况下，任何一个声称“解决问题”的算法，本质上都是一种对最优解的妥协或近似。书中对概率模型和模糊逻辑在模拟人类直觉推理方面的比较，提供了一个非常微妙的视角。它没有断言哪一种方法绝对优越，而是探讨了在何种特定的知识表征结构下，哪种工具箱最为适用。我特别欣赏其在描述“知识工程”这一历史阶段时所流露出的那种审慎态度——承认了早期基于符号逻辑系统的脆弱性，同时也肯定了它们在特定领域内奠定的基础。这本书的价值不在于提供“灵丹妙药”，而在于提供了一面镜子，让人清晰地看到当前技术路径的边界在哪里。

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我得说，这本书的写作风格非常具有挑战性，它更像是一篇篇经过精心打磨的系列学术论文的合集，而不是一本传统意义上的入门教材。作者似乎对读者有着极高的预设知识水平，很多基础概念一笔带过，直接跳入到复杂的模型构建和数学推导中。对于我这样主要关注应用层面的读者来说，阅读体验颇为坎坷。我花了大量时间去厘画那些抽象的术语——比如“态空间划分”和“目标导向的层次化规划”——作者在讨论如何用有限的资源模拟无限的可能性时，所采用的语言极其凝练，几乎没有冗余的描述性文字。这要求读者必须具备强大的背景知识储备，否则很容易在某一处迷失方向。不过，如果你能坚持下来，尤其是在读到关于约束满足问题（CSP）的章节时，会有一种豁然开朗的感觉，作者在那部分展示了极强的逻辑组织能力，将复杂的约束网络如何被高效地剪枝和推理的过程，描绘得淋漓尽致。这是一本能“逼迫”你思考的书，而非“喂养”你的书。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调和几何图形的排版，一下子就让人联想到高深的学术研究，充满了科技感。我一开始翻阅这本书，就被它对“认知过程的自动化”这一主题的宏大叙事所吸引。作者显然在试图搭建一个理论框架，将人类解决问题的直觉性操作与可计算的逻辑过程进行对接。书中对启发式搜索算法的深入探讨，尤其是在处理不确定性环境下的决策制定方面，展现了相当的功力。我尤其欣赏它没有停留在纯粹的数学公式堆砌上，而是结合了多个历史上的经典案例，比如早期的棋类程序以及一些路径规划问题，来具体阐释算法的优劣。虽然有些章节在介绍某些特定框架时略显晦涩，需要反复阅读才能理清其核心思想，但这反过来也证明了其内容的深度。整体而言，它为那些希望从底层逻辑理解智能系统如何“思考”的研究者提供了一个坚实的基础，绝对是案头必备的参考书，适合那些不满足于API调用，而渴望洞悉底层机制的工程师和学者。

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说实话，这本书的装帧和纸质质量完全配得上其内容的分量，拿到手里沉甸甸的，很有阅读的仪式感。但抛开这些外在因素，其内在的论证结构是极其严谨的，就像一个精密的瑞士钟表。作者在构建其论点时，几乎不留任何逻辑上的漏洞。他/她似乎非常偏爱使用“形式化验证”的论证方式，即通过一系列严密的定义、公理和定理来逐步推导出结论。举个例子，在分析不同类型规划器对状态空间爆炸的抵抗能力时，作者引入了一套独特的度量标准，并用清晰的图表和数学推导来支撑自己的观点。这种写作方式的好处是毋庸置疑的——它保证了观点的客观性和可重复性；然而，对于习惯了叙事性或案例驱动型学习的读者来说，可能需要极大的耐心去消化这些“干货”。我个人认为，如果这本书能附带一个更详尽的术语索引或是在关键公式旁提供一些更具象的类比，对非专业人士会更加友好一些。

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