专题突破 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:赵尔普

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2004-4

价格:6.00元

装帧:

isbn号码:9787508226149

丛书系列:

图书标签:

• 专题学习
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好的，这是一本名为《科技前沿探索：人工智能与量子计算的未来图景》的图书简介，内容详尽，聚焦于科技前沿，且不涉及您提到的《专题突破》一书的内容： --- 科技前沿探索：人工智能与量子计算的未来图景 导言：划时代的双星闪耀 我们正身处一个技术加速迭代的黄金时代，其中，人工智能（AI）与量子计算无疑是引领下一次工业革命的两颗最耀眼的星辰。它们不仅代表了计算能力的飞跃，更预示着人类解决复杂问题范式的根本性转变。本书《科技前沿探索：人工智能与量子计算的未来图景》旨在为读者构建一个清晰、深入且富有远见的认知框架，解析这两大颠覆性技术从理论基石到实际应用的完整路径，并探讨它们融合后可能重塑的社会、经济与科学面貌。 本书拒绝浮夸的炒作，力求以严谨的科学态度和前瞻性的行业洞察，带领工程技术人员、科研工作者、政策制定者以及所有对未来抱有好奇心的读者，全面掌握这些前沿领域的最新进展、核心挑战与潜在机遇。 第一部分：人工智能的深度演化与智能涌现 人工智能已不再是科幻小说的情节，而是渗透入社会肌理的强大工具。本部分将聚焦于当代AI技术，特别是深度学习在模型架构、数据处理及可解释性方面的最新突破。 第一章：下一代深度学习架构的解析 本章将详细剖析当前主导AI领域的Transformer架构的底层机制，并深入探讨其局限性，例如对海量算力的依赖和上下文窗口的限制。我们将对比分析稀疏激活模型（Sparsity-based Models）、图神经网络（GNNs）在处理非结构化数据时的优势，以及自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）如何有效利用无标签数据，从而降低对昂贵标注数据的依赖。特别关注多模态融合技术（如视觉、语言、音频的统一表征），这是实现更接近人类认知的关键一步。 第二章：通用人工智能（AGI）的漫长征途 通用人工智能是AI领域的终极目标。本章将回顾AGI研究的哲学基础与当前的技术瓶颈。我们不仅探讨强化学习（RL）在复杂决策制定中的最新进展（如离线RL与离线评估），更重要的是，分析当前模型在常识推理（Commonsense Reasoning）、因果推断（Causal Inference）以及知识表示（Knowledge Representation）上的不足。我们还将审视“大语言模型”（LLMs）是否仅仅是“聪明的鹦鹉”，还是真正迈向通用智能的阶梯，并讨论如何通过具身智能（Embodied AI）赋予AI与物理世界交互的能力。 第三章：AI的可信赖性、安全与伦理边界 随着AI能力边界的扩展，其带来的风险也日益凸显。本章专门处理“可信AI”这一核心议题。我们将深入探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及防御策略，例如梯度掩蔽和对抗性训练。在伦理层面，重点分析模型偏差（Model Bias）的来源（数据偏差、算法偏差）及其对社会公平性的影响，并介绍可解释性人工智能（XAI）方法，如SHAP值和LIME，如何帮助我们打开“黑箱”，建立人对决策过程的信任。 第二部分：量子计算的物理实现与算法革命 如果说AI是运算能力的提升，那么量子计算则是对计算本质的重新定义。本部分将从物理学基础出发，构建量子计算的理论框架，并展望其实际应用的路线图。 第四章：量子比特与硬件实现的挑战 本章首先清晰界定量子比特（Qubit）与经典比特的根本区别，解释叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）这两个核心量子力学现象是如何转化为计算资源的。随后，我们将系统性地梳理当前主流的硬件实现路径，包括超导量子电路（Superconducting Circuits）、离子阱（Trapped Ions）、拓扑量子计算（Topological QCs）以及光量子计算（Photonic QCs）的优劣势、扩展性的难度和退相干（Decoherence）问题的缓解技术。 第五章：容错量子计算与NISQ时代的策略 当前的量子计算机普遍处于含噪声中等规模量子（NISQ）阶段。本章聚焦于如何在有限的、易出错的量子比特上实现有意义的计算。我们将详细介绍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，它们是探索化学模拟和组合优化问题的关键。同时，本书将详述量子纠错码（Quantum Error Correction Codes）的原理，例如表面码（Surface Codes），这是实现通用、容错量子计算（FTQC）的必经之路。 第六章：量子算法对经典领域的颠覆 量子计算并非万能，但对于特定问题具有指数级的加速潜力。本章重点分析Shor算法对现代公钥加密体系（如RSA）的威胁，并探讨Grover算法在搜索问题中的二次加速。此外，更具现实意义的是量子计算在材料科学和药物研发中的应用。我们将深入探讨量子相位估计算法（QPE）如何精确模拟分子电子结构，为新材料的发现和设计提供前所未有的精确度。 第三部分：双星交汇：融合计算的未来范式 本书的最后一部分，将探讨AI与量子计算的交叉领域，即“量子机器学习”（QML）和“AI辅助的量子计算控制”，这代表了下一代计算范式的核心。 第七章：量子机器学习的理论与实践 量子机器学习试图利用量子系统的特性来增强机器学习模型的性能。本章区分了两种主要研究方向：量子数据处理（如何将经典数据映射到量子态）和量子增强模型（使用量子电路作为神经网络层）。我们将分析诸如量子支持向量机（QSVM）和量子神经网络（QNNs）的优势与挑战，并讨论它们在处理高维特征空间和复杂概率分布方面的潜力。 第八章：AI赋能量子技术控制与优化 反之，AI同样可以加速量子技术的发展。本章探讨如何利用经典AI技术，特别是强化学习和贝叶斯优化，来自主校准和控制复杂的量子硬件。例如，如何利用AI实时补偿噪声、优化脉冲序列以最大化量子门的保真度，以及如何加速量子化学模拟的迭代过程。这是实现量子技术工程化的关键桥梁。 结语：通往计算新纪元的路线图 本书的结论部分将整合所有讨论，提供一个关于未来十年内，AI和量子计算可能发展的关键里程碑的路线图。它将提醒读者，真正的突破往往发生在学科交叉处，而对这两种强大技术的深刻理解与前瞻性部署，将是未来全球竞争力的核心所在。 --- 本书内容结构严谨，逻辑清晰，深入浅出地覆盖了人工智能和量子计算这两个领域最核心、最前沿的技术细节、理论挑战与未来趋势，旨在成为相关领域研究者和技术决策者不可或缺的参考指南。

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