合并与收购 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2003年4月1日)

作者:H. J.) 哈泽尔·约翰逊 (Johnson

出品人:

页数:167

译者:韩红英

出版时间:2003-4

价格:23.50

装帧:平装

isbn号码:9787504928597

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 并购
• 重组
• 投资银行
• 公司财务
• 公司法
• 资本运作
• 企业战略
• 财务分析
• 估值
• 交易结构

好的，这是一本名为《科技前沿：人工智能与量子计算的未来图景》的图书简介，内容详尽，不涉及《合并与收购》的相关主题。 --- 科技前沿：人工智能与量子计算的未来图景 引言：开启新纪元的双螺旋 在二十一世纪的第二个十年即将收尾之际，人类社会正站在一个由颠覆性技术驱动的巨大转折点上。曾经只存在于科幻小说中的概念，正以惊人的速度转化为现实的驱动力。本书《科技前沿：人工智能与量子计算的未来图景》，并非对单一技术趋势的肤浅罗列，而是一次深入的、跨学科的探索，旨在剖析驱动未来十年乃至更长时间的技术核心——人工智能（AI）与量子计算（QC）这两大支柱如何相互交织、相互赋能，共同重塑我们的世界。 本书的叙事结构围绕着“理解基础”、“应用爆发”和“伦理边界”三个核心维度展开，力求为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角。我们相信，理解这两项技术的底层逻辑，是把握未来经济格局和社会形态的关键。 第一部分：人工智能的深度演进与通用智能的曙光 人工智能不再是简单的算法优化，它已经渗透到社会肌理的每一个层面。本书首先聚焦于当前AI技术栈的最新进展，特别是深度学习范式下的三大突破：自监督学习、多模态融合以及可解释性AI（XAI）。 第一章：从大数据到“小数据”的范式转移 我们详细探讨了当前主流的深度学习模型——尤其是大型语言模型（LLMs）和扩散模型（Diffusion Models）——的内在工作原理。然而，挑战在于数据依赖性的无限增长。本章深入分析了如何通过迁移学习、元学习（Meta-Learning）以及少量样本学习（Few-Shot Learning）来降低对海量标注数据的依赖，使AI能力向更接近人类的学习方式靠拢。我们不仅展示了这些技术的理论模型，还通过具体的案例分析了它们在资源匮乏领域（如罕见病诊断或小语种处理）中的实际效能。 第二章：具身智能与物理世界的交汇 人工智能的终极目标之一是实现对物理世界的有效控制与交互，即“具身智能”（Embodied AI）。本章将超越纯粹的软件层面，探讨机器人学、感知系统与高级决策算法（如强化学习的最新变体）如何结合。我们将分析视觉-语言导航（VLN）、触觉反馈系统以及自主决策框架在复杂、非结构化环境（如灾难救援、深海探索）中的部署挑战与最新突破。重点在于如何平衡模型的鲁棒性、实时响应能力与能源效率之间的矛盾。 第三章：迈向通用人工智能（AGI）的理论探索 通用人工智能仍然是科技界的“圣杯”。本章不谈炒作，而是严肃地审视当前实现AGI的几种主流理论路径：符号主义的复兴、神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的融合、以及基于复杂性科学的涌现理论。我们审视了当前大型模型的“涌现能力”究竟是量变到质变的标志，还是需要引入全新计算范式的信号。此外，对意识理论在AI架构中的借鉴意义也进行了探讨。 第二部分：量子计算：颠覆性的计算革命 如果说AI代表了信息的“智能化处理”，那么量子计算则代表了对信息“底层架构”的彻底重构。量子计算并非旨在替代经典计算机，而是作为一种强大的协处理器，解决特定类型的、经典计算机无法企及的复杂问题。 第四章：量子比特的物理实现与噪声的博弈 本书详细介绍了当前主流的量子计算硬件平台：超导电路（Transmons）、离子阱、中性原子、拓扑量子位。我们深入分析了每种技术在相干时间、门保真度、可扩展性方面的优缺点。核心挑战在于“退相干”和“错误率”。本章详述了量子纠错码（如表面码）的最新进展，以及如何通过硬件工程与软件算法协同，将有噪声的中等规模量子计算机（NISQ）推向容错量子计算（FTQC）的时代。 第五章：量子算法的实际潜力与应用蓝图 量子计算机的价值体现在其算法上。本书对几种关键的量子算法进行了深入的数学和物理层面的解析：秀尔算法（Shor's Algorithm）对公钥加密的潜在威胁、格罗弗算法（Grover's Algorithm）的加速潜力。更重要的是，我们聚焦于对当前NISQ设备更具可行性的应用：变分量子本征求解器（VQE）在分子模拟和新材料发现中的应用，以及量子近似优化算法（QAOA）在组合优化问题（如物流调度、金融投资组合优化）中的初步成果。 第六章：量子传感与量子网络：信息基础设施的重塑 量子技术的潜力远不止计算本身。本章探讨了量子传感（Quantum Sensing）如何利用量子叠加态实现前所未有的精度，应用于重力测量、时间同步和高分辨率成像。同时，我们详细阐述了量子通信与量子互联网的构想，包括量子密钥分发（QKD）的实用化进展，以及纠缠分发在构建安全、低延迟的全球信息网络中的核心作用。 第三部分：交汇点、挑战与未来治理 人工智能与量子计算并非孤立发展，它们的交汇点预示着真正的范式转变。 第七章：AI驱动的量子优化（AI for QC & QC for AI） 这是本书最引人入胜的交叉领域。一方面，我们探讨了如何利用经典AI技术（如强化学习）来优化量子电路的脉冲序列、优化量子比特的校准过程，加速量子硬件的迭代速度。另一方面，我们分析了量子计算如何赋能AI，例如利用量子机器学习（QML）的优势，处理高维特征空间，或在特定任务中加速大型神经网络的训练过程。 第八章：安全边界与计算伦理的重构 技术的巨大力量必然伴随着深刻的伦理和社会挑战。本书严肃讨论了“后量子密码学”（PQC）的紧迫性——即开发能够抵御量子计算机攻击的新型加密标准。在AI领域，本书探讨了模型偏见（Bias）、责任归属（Accountability）以及“黑箱”决策的社会影响。我们呼吁建立一套前瞻性的全球治理框架，确保这两项技术的发展服务于人类的共同利益，而非加剧不平等或引发系统性风险。 结论：通往未知世界的航图 《科技前沿：人工智能与量子计算的未来图景》以一种审慎而乐观的态度收尾。技术进步的速度是惊人的，但其发展轨迹并非命中注定。本书旨在为工程师、政策制定者、投资者以及所有对未来怀有好奇心的读者，提供一份详实的航图，帮助我们在即将到来的智能与量子纪元中，做出明智的判断与决策。 ---

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