Proceedings of the 11th Joint International Computer Conference pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Zhu, Qingsheng 编

出品人:

页数:979

译者:

出版时间:2005-10

价格:$ 250.16

装帧:HRD

isbn号码:9789812565327

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 国际会议
• 学术会议
• 计算机技术
• 信息技术
• 软件工程
• 人工智能
• 网络技术
• 数据科学
• 算法

现代信息技术与应用前沿探索：跨学科研究的深度透视 图书名称： 现代信息技术与应用前沿探索：跨学科研究的深度透视 图书简介： 本书汇集了信息科学、计算机工程、数据科学、人工智能以及相关应用领域中，近年来取得突破性进展和具有深远影响力的研究成果。全书旨在为学术界、产业界的研究人员及高阶学生提供一个全面、深入、具有前瞻性的视角，以理解当前技术范式下的核心挑战与未来机遇。 本书并非对某一特定会议的记录或回顾，而是对当前信息技术生态系统中，多个关键支柱性议题的系统性梳理与分析。我们着重探讨了那些驱动下一代计算范式、重塑行业格局的根本性技术进步。 第一部分：下一代计算架构与系统性能优化 本部分深入剖析了后摩尔时代背景下，计算硬件的演进方向与软件架构的适应性调整。我们首先审视了异构计算的最新进展，特别是针对特定工作负载（如深度学习推理、高性能模拟）定制的专用集成电路（ASIC）与领域特定架构（DSA）的设计哲学。重点内容包括新型内存技术（如MRAM、ReRAM）如何改变存储墙的限制，以及近存计算（Processing-in-Memory, PIM）的实际落地挑战与潜力。 紧接着，我们讨论了分布式系统与边缘计算的融合趋势。随着物联网设备数量的激增和实时性要求的提高，如何构建一个既能保证大规模数据处理能力，又能满足低延迟、高可靠性要求的联邦式计算框架成为焦点。书中详细分析了面向边缘环境的资源调度算法，特别是结合了强化学习的动态负载均衡策略，以及在联邦学习中解决数据异构性（Non-IID Data）问题的最新进展。 此外，我们对量子计算的软硬件协同发展进行了前瞻性考察。书中不仅概述了当前主要量子硬件平台（超导、离子阱、拓扑）的技术成熟度，更侧重于量子算法在优化问题和密码学替代方案中的实用化进展。特别值得关注的是，针对噪声中等规模量子（NISQ）设备的纠错机制与容错计算的理论模型探讨。 第二部分：人工智能的理论深化与可信赖性构建 人工智能，特别是深度学习，依然是技术创新的核心驱动力。本部分聚焦于超越模型规模扩张的内在优化与伦理构建。 自监督学习与基础模型（Foundation Models）的泛化能力是本章的核心议题。我们探讨了如何通过精心设计的预训练任务，使模型能够从海量未标注数据中提取更具鲁棒性和迁移性的表征。书中对比了不同模态（文本、图像、序列数据）基础模型的结构差异及其对下游任务性能的提升机制。 模型的可解释性（XAI）与对抗鲁棒性构成了技术可信赖性的两大支柱。对于XAI，我们不仅回顾了梯度归因方法，更深入研究了因果推理在解释模型决策过程中的应用，旨在从“相关性”迈向“因果性”的解释框架。在鲁棒性方面，本书分析了针对新型对抗攻击（如基于生成模型的攻击）的防御策略，并探讨了将不确定性量化（Uncertainty Quantification）融入决策过程，以提高AI系统在现实世界中的可靠性。 第三部分：数据科学与信息安全交叉领域的新范式 随着数据成为核心资产，如何安全、高效地管理和利用这些数据成为了关键挑战。 隐私保护计算（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）是本部分的首要主题。我们详细阐述了安全多方计算（MPC）和同态加密（HE）在实际数据分析场景中的性能瓶颈与优化策略。书中提供了针对特定应用（如金融风控、医疗数据共享）的PETs混合部署方案，力求在隐私保护强度与计算效率之间找到最佳平衡点。 数据驱动的系统验证与调试是工程实践中的一大难题。本书提出了基于形式化方法与机器学习相结合的新型系统验证框架。我们分析了如何利用概率模型来描述复杂软件系统的运行时行为，并通过智能化的测试用例生成来揭示潜在的并发错误和资源竞争问题，这对于现代微服务架构的稳定性至关重要。 此外，大规模图数据分析与复杂网络建模也占据了重要篇幅。我们探讨了超越传统图嵌入方法的几何深度学习技术，特别是如何在高维流形上有效地学习图结构特征，并将其应用于社交网络分析、生物分子相互作用预测等领域。 第四部分：人机交互的沉浸式体验与未来界面 最后一部分关注技术如何更自然、更有效地融入人类生活与工作流程。 沉浸式计算与空间交互领域的研究正在迅速发展。本书深入剖析了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）系统在渲染延迟、人眼追踪精度以及自然手势识别方面的最新突破。特别地，我们讨论了如何利用神经科学的洞察来设计更符合人类认知负荷的沉浸式界面，以避免“晕动症”并提高任务效率。 可穿戴设备与生物信号处理的结合，为健康监测和运动科学带来了革命。书中详述了从低功耗传感器中提取高质量生理信号的技术，以及如何利用时序深度学习模型对这些复杂信号进行实时、准确的分类与预测，为个性化医疗和健康干预提供了坚实的技术基础。 总结 《现代信息技术与应用前沿探索：跨学科研究的深度透视》力图超越单一学科的局限，展现出信息技术领域中研究的广度和深度。本书所涵盖的议题相互关联，共同描绘了未来十年计算科学、数据科学与工程实践的发展蓝图，为推动技术创新和解决全球性复杂问题提供了坚实的理论基础和实践指导。本书适合于致力于站在信息技术前沿的学者、工程师和决策者阅读。

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