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出版者:

作者:黄泽全

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:1996-6

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787801150431

丛书系列:

图书标签:

• 传统文化
• 节日习俗
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• 民俗节日
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好的，这是一本名为《数字前沿：人工智能与未来计算》的图书简介，字数约1500字： --- 深入探索数字时代的脉搏： 《数字前沿：人工智能与未来计算》 导言：计算的范式转移与智能的黎明 我们正站在一个历史性的十字路口。自晶体管被发明以来，人类对计算能力的追求从未停歇，而今，随着深度学习、量子计算理论的日益成熟以及海量数据的爆炸式增长，我们正目睹一场计算范式的根本性转变。这场变革的核心，是人工智能（AI）——它不再是科幻小说中的遥远幻想，而是驱动现代社会运行、重塑产业结构、并重新定义人类与技术关系的前沿力量。 《数字前沿：人工智能与未来计算》并非仅仅是对现有AI技术的罗列，它是一次对未来计算图景的深度扫描与哲学思辨。本书旨在为那些渴望超越“应用层面”的理解，深入探究支撑这些智能系统的底层逻辑、架构演变以及潜在风险的读者提供一份详尽的路线图。我们聚焦于那些正在定义下一个十年计算核心的关键技术群落：深度学习的精妙机制、类脑计算的哲学启示、量子计算的计算革命潜力，以及如何构建一个更具韧性和可信赖的智能基础设施。 第一部分：深度学习的底层架构与涌现智能 本书的第一部分将彻底拆解当前人工智能浪潮的基石——深度学习（Deep Learning）。我们不会满足于对“神经网络”一词的简单提及，而是会深入到算法的血肉之中。 1. 梯度下降的精妙艺术与优化器的演变： 我们详尽解析了随机梯度下降（SGD）及其变种（如Adam、RMSProp）在复杂非凸优化空间中如何精确导航。这不仅是数学上的应用，更是对计算资源分配与模型收敛速度的工程艺术的探讨。我们将探讨动量、学习率调度策略如何影响模型最终的泛化能力，以及超参数调优背后的直觉与科学。 2. 架构的革命：从CNN到Transformer的迁移： 卷积神经网络（CNN）如何通过局部感知与权值共享机制高效处理空间数据（如图像），随后，我们转向序列模型的统治者——Transformer架构。本书对Attention机制（自注意力机制）进行了庖丁解牛式的剖析，阐述了它如何实现全局上下文的捕捉，并如何成为大语言模型（LLM）能够理解和生成复杂人类语言的根本原因。我们还将探讨Vision Transformer（ViT）等跨模态架构的融合趋势。 3. 生成模型的突破与挑战： 生成对抗网络（GANs）的博弈论基础、变分自编码器（VAEs）的潜在空间探索，以及当前最为炙手可热的扩散模型（Diffusion Models）。本书详细阐述了这些模型如何从噪声中“创造”出逼真的数据，同时深入探讨了生成模型在数据合成、隐私保护以及“深度伪造”（Deepfake）伦理边界上的复杂张力。 第二部分：超越硅基的计算哲学与硬件革命 人工智能的飞速发展对传统冯·诺依曼架构提出了严峻的挑战。第二部分将目光投向支撑未来智能所需的全新硬件平台和计算范式。 1. 类脑计算与脉冲神经网络（SNNs）： 模拟生物大脑的事件驱动、稀疏连接与高能效特性，SNNs被视为下一代低功耗AI芯片的希望所在。我们详细分析了SNNs如何处理时间序列数据、神经元模型的选择（如Leaky Integrate-and-Fire模型），以及在神经形态芯片（Neuromorphic Hardware）上实现大规模部署的技术瓶颈与前沿进展。 2. 量子计算的曙光：从比特到量子比特： 量子计算对某些特定问题的加速潜力是颠覆性的。本书清晰界定了经典计算与量子计算的根本差异，详细阐述了量子门、量子纠缠与叠加态的物理学基础。我们着重分析了量子近似优化算法（QAOA）和变分量子本征求解器（VQE）在解决组合优化和分子模拟问题上的实际应用前景，并客观评估了NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的局限性。 3. 异构计算与边缘智能的部署： 智能决策正加速从云端下沉至边缘设备。本书探讨了GPU、TPU、FPGA等加速器在不同计算任务中的性能权衡。更重要的是，我们深入研究了模型压缩技术——包括量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）——如何使得大型模型能够在资源受限的移动设备或物联网（IoT）终端上实时运行，从而实现真正的边缘智能。 第三部分：可信赖AI、伦理边界与监管前瞻 强大的计算能力必须被置于负责任的框架内。本书的最后一部分聚焦于确保AI系统的公平性、透明度和安全性，这是数字前沿得以持续健康发展的基石。 1. 可解释性AI（XAI）的必要性： “黑箱”模型的局限性在医疗诊断、金融风控等高风险领域是不可接受的。我们系统性地介绍了LIME、SHAP等局部与全局解释工具，探讨了如何量化模型决策过程的信任度。我们区分了内在可解释性（如使用决策树）与事后解释（Post-hoc Explanations）的适用场景与局限。 2. 公平性、偏差检测与缓解： 数据集中固有的社会偏见如何被AI模型学习并放大？本书从统计学和信息论的角度分析了算法歧视的来源，并介绍了多样性指标、错判率平衡等公平性度量标准。我们探讨了在数据预处理、模型训练和结果后处理阶段，如何设计策略来主动缓解已识别的系统性偏差。 3. 鲁棒性与对抗性攻击的防御： 智能系统的脆弱性是一个日益严峻的安全问题。我们详细展示了针对深度学习模型的对抗性样本（Adversarial Examples）是如何构造的，以及它们如何导致看似微小的输入扰动引发灾难性的错误分类。相应的防御机制，如对抗性训练（Adversarial Training）和输入净化，被作为保障系统韧性的关键技术进行深入分析。 结语：迈向智能共生时代 《数字前沿：人工智能与未来计算》是一部面向研究人员、资深工程师以及对未来技术有深刻兴趣的决策者而作的综合性指南。它提供了一套严谨的知识框架，帮助读者理解驱动下一代计算革命的核心科学原理和工程实践。从数据到算法，从硬件到伦理，本书力求勾勒出智能时代的完整图景，邀请读者共同参与到这场定义人类未来的技术探索之中。 ---

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