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出版者:机械工业出版社

作者:(美)Jill T.Freeze

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01-01

价格:29.0

装帧:

isbn号码:9787111069416

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好的，这是一本关于《现代信息技术前沿探索：从量子计算到人工智能伦理》的图书简介。 --- 现代信息技术前沿探索：从量子计算到人工智能伦理 本书聚焦于信息技术领域最激动人心且最具颠覆性的前沿发展，为渴望深入理解未来技术图景的研究者、工程师和思想家提供了一幅详尽的路线图。我们不再停留在基础原理的层面，而是直击那些正在重塑科学、经济乃至人类社会的尖端议题。 第一部分：超越经典计算的疆界——量子信息科学的革命 本部分将深入探讨经典计算范式的极限及其突破口，重点剖析量子计算、量子通信和量子测量的核心理论与工程挑战。 第一章：量子力学基础及其计算内涵 本章回顾支撑量子计算的物理学基石，侧重于量子态的描述、叠加原理的物理意义以及量子纠缠现象的非定域性。我们将详细解析量子比特（Qubit）的数学模型——狄拉克符号表示法，并阐述其与经典比特的本质区别。重点讨论波函数坍缩的诠释问题，并引入量子力学在信息论中的新视角。 第二章：量子算法的突破性潜力 本章聚焦于颠覆传统计算效率的量子算法。我们将详尽剖析秀尔算法（Shor's Algorithm）在因子分解问题上的指数级加速原理，解释其对现有公钥密码体系的潜在威胁。同时，深入探讨格罗弗算法（Grover's Algorithm）在线性搜索问题中的二次加速机制。此外，本书还将引入变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）等混合量子-经典算法，讨论其在化学模拟和组合优化中的初步应用。 第三章：硬件实现与工程挑战 量子计算的实现路径多样，本章对主流硬件平台进行全面对比和深入分析。详细介绍超导电路（Transmon Qubits）的低温环境要求、离子阱（Trapped Ions）的精密控制技术以及拓扑量子计算的抗错误潜力。我们还将探讨量子相干时间（Coherence Time）的限制因素，并系统阐述量子纠错码（Quantum Error Correcting Codes）的设计原理，特别是表面码（Surface Codes）的结构与实现复杂性。 第四章：量子通信与量子网络 超越计算范畴，量子技术在安全通信领域展现出无可比拟的优势。本章详细解析量子密钥分发（QKD）的理论基础，特别是BB84协议和Ekert91协议的安全性论证。探讨量子隐形传态（Quantum Teleportation）的实验进展及其在构建未来量子互联网中的关键作用。针对长距离量子中继器的技术瓶颈，我们分析了分布式量子存储器的可行性研究。 第二部分：深度学习的下一站——通用人工智能的构建与局限 本部分旨在超越当前主流的深度学习框架，探索实现更具泛化能力、可解释性和可靠性的通用人工智能（AGI）所需的新范式和理论工具。 第五章：超越反向传播的训练范式 当前神经网络的训练高度依赖梯度下降，但这种方法在处理大规模、稀疏或非连续数据时存在局限。本章研究基于能量的模型（Energy-Based Models, EBMs）的复兴，特别是深度玻尔兹曼机（DBMs）和生成对抗网络（GANs）的深层演进。我们还将探讨神经形态计算（Neuromorphic Computing），研究脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）如何模仿生物大脑的稀疏脉冲活动，以实现更高效的事件驱动处理。 第六章：可解释性、因果推理与常识 “黑箱”是深度学习走向关键决策领域的主要障碍。本章深入研究可解释人工智能（XAI）的前沿方法，如注意力机制的可视化、局部可解释模型无关解释（LIME）的局限性，以及因果图模型在增强模型决策透明度中的应用。重点讨论如何从关联性学习迈向因果关系推理，引入结构因果模型（SCMs）以使AI具备预测干预效果的能力。 第七章：具身智能与世界模型 真正的智能需要与物理环境进行交互和学习。本章关注具身智能（Embodied AI）的研究进展，探讨如何通过强化学习在复杂、高维度的模拟或真实环境中构建世界模型（World Models）。讨论如何利用自监督学习和预测编码理论，使智能体能够对环境的动态变化进行有效的长期规划和泛化，而非仅仅依赖预先标记的数据集。 第八章：大规模模型的新兴挑战：幻觉与对齐 随着大型语言模型（LLMs）能力的飞速增长，其固有的缺陷也日益凸显。本章专门分析“模型幻觉（Hallucination）”的产生机制，探讨如何通过知识图谱增强、检索增强生成（RAG）或更精细的反馈机制来提高输出的真实性和一致性。同时，详细讨论人工智能对齐（AI Alignment）的核心问题，包括如何形式化地定义人类价值，以及确保超智能系统的目标函数与人类福祉保持一致的伦理和技术挑战。 第三部分：信息时代的伦理、治理与安全前沿 随着技术渗透到社会结构的核心，理解和管理其宏观影响成为当务之急。本部分探讨信息技术前沿发展所带来的深刻伦理困境、治理需求和新型安全威胁。 第九章：数据主权与隐私增强技术（PETs） 在本章中，我们超越传统的匿名化技术，深入研究隐私增强技术（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）的最新进展。详细解析联邦学习（Federated Learning）在保护数据局部性的同时实现模型训练的机制，并阐述同态加密（Homomorphic Encryption, HE）如何允许在密文上直接进行计算，彻底实现“数据可用不可见”。此外，讨论差分隐私（Differential Privacy）在大型数据集发布中的理论保障和实际应用中的权衡。 第十～二章：人工智能治理与未来法规的构建 本部分探讨全球范围内应对AI快速发展的治理框架。我们将分析欧盟的《人工智能法案》、美国的风险管理路径以及中国在特定领域（如深度合成内容）的监管尝试。重点探讨责任归属在自主决策系统中的复杂性，以及如何设计技术标准来强制执行公平性、透明度和可追溯性。最后，本书将前瞻性地讨论跨国AI安全条约的必要性与可行性。 第十二章：后量子密码学与信息安全的新范式 鉴于量子计算对RSA和ECC等经典公钥算法的威胁，本章聚焦于后量子密码学（Post-Quantum Cryptography, PQC）。详细介绍NIST标准化流程中入围的格密码（Lattice-based Cryptography）、基于哈希的签名（Hash-based Signatures）和同源密码（Isogeny-based Cryptography）的数学基础和安全性分析。探讨如何安全地部署和过渡到这些新的加密标准，以确保未来数据的长期安全。 --- 总结： 《现代信息技术前沿探索：从量子计算到人工智能伦理》并非一本入门教材，而是面向对技术前沿有深入了解和探究欲望的读者精心撰写的专题论述。本书的价值在于其跨学科的整合视角，将物理学的尖端突破、计算机科学的理论创新以及社会治理的紧迫需求有机地结合起来，为读者提供了洞察未来十年信息技术发展方向的深度框架和专业知识。

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这本《计算机基础 24 学时学习教程》简直是为我量身定做的入门宝典！我之前对计算机领域完全是一头雾水，各种术语和概念对我来说就像是天书。拿起这本书，我最大的感受就是它的“接地气”。作者没有一上来就抛出那些高深的理论，而是用非常生动有趣的语言，从最基本的硬件构成讲起，比如CPU是“大脑”，内存是“工作台”，硬盘是“仓库”，这种类比真的让我一下子就抓住了重点。而且，24学时的设计非常贴合我的学习节奏，每天不用花费太多时间，就能扎扎实实地掌握一个模块的知识。比如在学习操作系统原理那部分，它没有陷入复杂的代码和架构细节，而是用流程图和实际操作的例子，让我清楚地明白了什么是进程管理，什么是文件系统。尤其是关于网络基础的那几章，作者巧妙地将TCP/IP协议栈比喻成一封信件的投递过程，从地址的填写到邮局的层层转运，逻辑清晰到让人拍案叫绝。读完后，我对计算机的整体运作有了一个全新的、立体的认识，不再是只会开机关机的使用者，而是能理解其背后逻辑的初级“玩家”了。这本书的难度控制得非常好，完全不会让人产生畏难情绪，非常推荐给像我一样想系统学习但又怕被复杂教材劝退的“小白”们。

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作为一名非计算机专业背景的职场人士，我急需一本能快速补齐短板的参考书，这本《计算机基础 24 学时学习教程》的结构设计简直太人性化了。它的章节划分逻辑紧密，仿佛是为你量身定制的学习路径图。我发现它最大的特点在于，它不像许多教材那样孤立地讲解各个知识点，而是时刻在提醒你这些基础是如何相互关联的。比如，在讲完内存管理后，它会立刻引导你去思考为什么程序加载速度与磁盘I/O速度密切相关，从而自然地衔接到硬件性能的讨论。这种“串联式”的教学法，极大地帮助我构建了一个系统的知识网络。书中对于一些核心概念的定义和解释，总是力求精确而不冗余，这对于时间宝贵的人来说太重要了。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“自我检测与反思”环节，它不是简单的选择题，而是引导你去思考“如果你要设计一个简单的文件存储系统，你会如何考虑权限分配？”这类开放性的问题，这真的激发了我的主动思考，远胜过死记硬背。

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我对市面上那些动辄几百页、动辄就涉及深奥算法的计算机教材深感疲惫，而这本《计算机基础 24 学时学习教程》提供了一种清爽得多的阅读体验。它的编排逻辑简直是教科书级别的典范。我特别欣赏它在内容组织上的“模块化”处理。每一章的知识点都划分得极其精细，学完一个小节，你就能立刻感觉到自己确实“学会”了什么，而不是在知识的海洋里漂浮着。例如，在讲授数据表示法时，它没有止步于二进制和十六进制的转换，而是深入探讨了负数补码的表示，但讲解的方式极其巧妙，通过大量的图示和步进式的推导，让原本枯燥的数学转换变得可视化、可操作化。更值得称赞的是，教程中穿插的大量“动手实践”环节，虽然只是建议性的操作，却极大地增强了读者的参与感。我按照书中的提示去查看了自己电脑的系统信息、磁盘分区结构，这种理论与实践的无缝对接，让知识不再是纸面上的概念，而是真切存在于我使用的设备之中的逻辑。对于一个追求效率和实用性的学习者来说，这本书的价值远超其篇幅所暗示的。

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这本书给我最大的惊喜，是它对“未来展望”的轻描淡写却又点睛之笔的处理。在完成所有基础模块的学习之后，教程并没有草草收尾，而是在最后几页用非常凝练的语言提及了云计算、大数据处理的基础概念，以及编程语言在不同应用场景中的侧重点。这种处理方式非常高明，它既没有增加学习负担，却为读者打开了一扇通往更广阔领域的大门，让人在掌握“过去和现在”的同时，对“未来”有了一个大致的方向感。我感觉作者非常懂得如何引导一个新手，既要保证基础的牢固，又不能让学习的热情在过于庞大的知识体系面前消磨殆尽。书中的图例清晰、注释到位，即便是像“冯·诺依曼结构”这种略显老旧但依然核心的概念，也被用现代化的视角重新审视和阐释。总而言之，这是一本真正以学习者为中心编写的优秀教材，它成功地将枯燥的理论转化为了易于消化和吸收的知识养分，让人在短时间内就能获得对计算机科学领域一个全面而坚实的初步认识。

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说实话，我本来是抱着试试看的心态买的这本教材，因为很多“24学时”的课程往往意味着内容的严重缩水或者只是蜻蜓点水，但这本书完全打破了我的刻板印象。它的深度和广度达到了一个非常令人惊讶的平衡点。举个例子，在讨论信息安全基础时，它没有避开复杂的加密算法，而是选择了对RSA非对称加密做一个概念层面的剖析，重点在于解释其“公钥私钥”分离的原理和意义，而不是陷入数论的泥潭。这种取舍体现了编者对初学者学习曲线的深刻理解——先建立全局认知，再逐步深挖细节。此外，这本书的排版和用词风格也极其考究，完全没有那种官方教材的僵硬感。语言简洁有力，多用短句，读起来行云流水，完全没有阅读障碍。我印象特别深的是其中对“算法效率”的讲解，它没有直接使用大O记法，而是通过对比“找钥匙”的两种策略——随机翻找和系统排序查找——来直观展示时间复杂度的概念，非常直观有效。对于希望快速建立稳固计算机思维框架的人来说，这本书无疑是高效的首选。

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