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出版者:机械工业

作者:王庆瑞

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2005-4

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111161844

丛书系列:

图书标签:

• 计算机软件技术
• 软件工程
• 编程基础
• 实践教程
• 高等教育
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门教程
• 教学参考
• 代码实践

科技前沿探索：人工智能、量子计算与未来计算范式 图书简介 本书旨在为对未来计算技术抱有浓厚兴趣的读者提供一个前瞻性的视角，深入探讨当前科技领域最激动人心的两大前沿：人工智能（AI）的深度演进与量子计算（QC）的理论突破及工程实践。本书并非聚焦于传统的软件工程、操作系统或数据结构等基础课程内容，而是致力于揭示驱动下一次信息革命的核心技术原理、最新研究进展以及它们对社会、经济产生的深远影响。 第一部分：人工智能的深度革命与认知前沿 随着计算能力的指数级增长和海量数据的涌现，人工智能已不再是科幻小说的素材，而是重塑千行百业的核心驱动力。本部分将超越入门级的机器学习概念，深入剖析当前AI领域最复杂和最具挑战性的方向。 1. 深度学习的下一站：从神经网络到类脑计算 1.1 自监督与表征学习的突破： 探讨当前大型语言模型（LLMs）和视觉模型如何通过自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）有效地从无标签数据中学习到高效、可迁移的特征表征。重点分析掩码建模（Masked Modeling）的机制，以及如何利用对比学习（Contrastive Learning）构建更具鲁棒性的语义空间。 1.2 神经符号人工智能（Neuro-Symbolic AI）： 审视将深度学习的模式识别能力与传统符号推理的逻辑严谨性相结合的尝试。讨论如何设计混合架构，使AI系统不仅能“感知”世界，还能进行复杂的规划、溯因推理和可解释的决策制定。 1.3 可信赖与负责任的AI（Trustworthy AI）： 深入探讨AI的伦理边界与安全挑战。内容包括模型的可解释性（Explainable AI, XAI）——如何理解“黑箱”决策过程；对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理与防御机制；以及如何在模型训练和部署中嵌入公平性、透明度和鲁棒性的设计原则。 2. 具身智能与通用人工智能的路径 2.1 强化学习的复杂环境适应性： 聚焦于从单智能体到多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的演进。分析在高度动态、部分可观测环境（如机器人控制、复杂模拟）中，如何运用分层强化学习（Hierarchical RL）和元学习（Meta-Learning）来加速新任务的学习和泛化能力。 2.2 具身智能（Embodied AI）的挑战： 讨论将AI智能体植入物理或高保真仿真环境中的关键障碍。这包括传感器数据融合、实时运动规划、以及如何将语言指令转化为精确的物理操作序列。 2.3 通用人工智能（AGI）的理论框架： 探讨当前学术界对于AGI可能实现的结构和能力的猜想。讨论涌现能力（Emergent Abilities）的来源，以及如何设计能够进行抽象思维、知识迁移和主动探索的架构。 第二部分：量子计算：超越比特的计算范式 量子计算代表着与经典计算完全不同的信息处理方式，它依赖于量子力学的叠加态和纠缠特性，有望在特定领域（如材料科学、药物发现、优化问题）实现超越经典计算机的“量子霸权”。 3. 量子力学基础与量子信息论 3.1 量子比特（Qubit）的物理实现与挑战： 详细介绍当前主流的量子比特技术路线，包括超导电路（Transmon）、离子阱（Trapped Ions）、拓扑量子计算以及中性原子阵列。重点分析每种架构在相干时间、保真度和可扩展性方面面临的工程难题。 3.2 量子门与量子线路设计： 阐述如何通过量子门（如Hadamard, CNOT, Toffoli）来构建复杂的量子算法线路。讨论单比特门和多比特纠缠门在实现通用量子计算中的作用。 3.3 量子纠错码（Quantum Error Correction, QEC）： 鉴于当前量子系统的噪声环境，QEC是实现容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computing, FTQC）的基石。深入剖析表面码（Surface Codes）和其他主流QEC方案的编码、测量和逻辑比特保护机制。 4. 量子算法与新兴应用领域 4.1 量子计算的标志性算法： 详细解析Shor算法（在因子分解中的指数加速）和Grover算法（在非结构化搜索中的二次加速）的原理和数学基础。讨论这些算法对现有加密体系的潜在颠覆性影响。 4.2 变分量子本征求解器（VQE）与量子机器学习（QML）： 重点介绍NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代适用的混合量子-经典算法。分析VQE如何在化学模拟和材料科学中寻找基态能量，以及量子神经网络（QNN）在特征空间映射上的潜力与局限。 4.3 量子模拟与新材料发现： 探讨如何利用量子计算机精确模拟多体电子系统，这是经典计算机难以处理的任务。内容包括费米子模拟、哈密顿量模拟，及其在催化剂设计和高温超导材料研究中的应用前景。 结论：计算融合与未来展望 本书的最后一部分将综合探讨AI与QC的交叉领域，例如如何利用AI优化量子线路的编译和错误缓解，以及如何使用量子计算加速某些AI训练的特定阶段。本书的目标是培养读者对未来计算技术深刻的理解力、批判性思维和前瞻性视野，为投身于下一代信息技术的研究和创新做好知识储备。读者将获得一个关于如何超越现有软件技术边界、迈向智能与量子驱动未来的全面指南。

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阅读这本书的过程，有一种踏实感，它仿佛在告诉我：“别着急，一步一个脚印来，你一定能掌握。” 它的语言风格极其克制和严谨，完全没有那种浮夸的“速成”口吻。作者在阐述每一个技术概念时，都会先追溯其产生的历史背景或设计初衷，这使得我们不仅仅停留在“怎么做”的层面，更深入理解了“为什么是这样”。尤其是关于模块化设计和接口规范那几章，作者反复强调了代码的可维护性和可扩展性，这些是学校课程中常被一带而过，但在实际工作中至关重要的软技能。我发现自己不再满足于让代码“能跑”就行，而是开始主动思考如何让它“跑得更优雅、更健壮”，这种思维方式的转变，我觉得是这本书带给我最宝贵的收获，它真正培养了工程师的职业素养，而不是简单的代码实现者。

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我是在准备一个重要的项目实习前夕接触到这本教材的，当时手头上的参考资料很多，但都零散且深度不一，急需一本能够系统梳理基础概念并提供可靠实践路径的指南。这本书的章节安排逻辑性极强，它并没有一上来就抛出晦涩难懂的理论，而是从最基础的软件构成单元开始，一步步引导读者搭建起对整个技术栈的宏观理解。我特别欣赏其中穿插的“知识点辨析”小栏目，这些地方往往能精准地纠正我过去在自学中积累的一些似是而非的理解，比如对于某种特定编译流程中链接器角色的深入剖析，清晰到连我这个非科班出身的人都能瞬间领悟其工作原理。它不是那种只罗列概念的教科书，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时及时伸出手，为你指明方向，让原本感觉庞杂的技术体系变得井井有条，结构分明。

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这本书的封面设计得非常朴实，没有任何花哨的元素，主色调是沉稳的深蓝色，给人一种专业且可靠的感觉。我拿到手的时候，首先注意到的是它的纸张质量，摸上去很厚实，油墨印刷清晰，即使是复杂的代码截图也看得一清二楚，长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳。装帧也做得相当扎实，拿在手里沉甸甸的，感觉像是一本能陪我度过漫长学习过程的工具书。特别是封底的文字介绍，言简意赅地勾勒出了全书的脉络，没有过度的宣传，而是直接点明了其侧重于实践操作的特点，这让我对接下来的学习内容充满了期待。这本书的版式设计也很合理，代码块和文字之间的留白恰到好处，使得阅读节奏非常流畅，不会让人感到信息过于拥挤而产生压迫感。总的来说，从物理层面上看，这本书的制作水准完全对得起它所承载的知识分量，让人愿意捧起它，深入探索其中的奥秘。

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如果要用一个词来概括这本书带给我的整体感受，那一定是“系统性”。它构建了一个非常完整的知识体系框架，将原本分散在不同技术栈中的概念有机地串联了起来。比如，它在讨论底层内存布局时，会巧妙地联系到高级语言的内存管理机制，这种横向的关联性非常有助于构建清晰的技术地图。我感觉就像是拿到了一张精密的工厂蓝图，不再是零散地看到各个机器的说明书，而是明白了整条生产线是如何协同工作的。即便是书中一些相对深入的算法或设计模式，也都被置于一个非常实用的应用场景中进行讲解，让人能够清晰地看到理论与工程实践之间的桥梁是如何搭建起来的。这本书的价值，不在于它包含了所有最新的技术名词，而在于它能帮你打下一个极其坚实且相互联系的基础，让你未来学习任何新兴技术时都能快速找到切入点和对比参照物。

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对于动手能力较弱的初学者来说，很多技术书籍的实践部分往往是劝退的开始，因为示例代码要么版本过旧，要么过于简化，无法应对真实环境中的复杂性。然而，这本书在实践案例的选择上，展现出了极高的成熟度。它提供的所有代码示例都经过了精心挑选和优化，不仅能够顺利编译运行，更重要的是，每一个案例都紧密围绕着一个核心的技术难点展开，而非简单的功能堆砌。例如，在讨论数据结构的应用时，它没有停留在经典的链表或树的实现上，而是直接引入了在特定性能要求下如何进行内存池管理和并发访问控制的优化思路，这种“超越基础”的实践深度，极大地拓宽了我的视野。即便是遇到一些编译错误，书中的排错指引也非常详细，往往能直接定位到配置文件的哪个参数出了问题，而不是仅仅给出一个笼统的“检查环境”的建议，这种细致入微的处理方式，极大地增强了学习的信心。

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