【年末清仓】写作与完型填空 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘畅

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:2010-4

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787307076945

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份不包含【年末清仓】写作与完型填空 内容的详细图书简介。 --- 《科技前沿：人工智能与未来计算》 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 华夏科技出版社 出版日期： 2024年10月 内容简介 《科技前沿：人工智能与未来计算》是一部深度剖析当前人工智能（AI）领域最前沿技术、理论框架以及未来发展趋势的专业著作。本书旨在为计算机科学专业学生、科研人员以及希望深入了解AI技术栈的工程师和决策者，提供一个全面、系统且与时俱进的知识地图。 本书并非一本入门级教材，而是侧重于剖析那些正在重塑产业格局和科学研究的核心技术突破点，特别是围绕大模型架构的底层逻辑、高效能计算的瓶颈突破以及AI伦理与安全这三大支柱展开论述。 第一部分：生成式AI的深度解析与架构演进 本部分详尽探讨了当前生成式人工智能（Generative AI）的核心驱动力——Transformer架构的精妙之处及其局限性。 1. Transformer模型的深度剖析： 我们不仅回顾了Attention机制的数学基础，更深入分析了多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）在处理序列数据中的关键作用。书中特别设立一章，详细对比了BERT、GPT系列以及T5模型在预训练目标和应用场景上的差异，揭示了它们各自在信息捕获能力上的侧重点。 2. 大模型的规模化与效率挑战： 随着模型参数量的爆炸式增长，训练和推理的成本已成为核心瓶颈。本部分详细介绍了稀疏化技术（如Mixture-of-Experts, MoE）如何有效地扩展模型容量而不等比例增加计算负担。同时，我们探讨了量化技术（如INT8、FP8）在保持模型性能的同时，实现边缘设备部署的可行性路径。 3. 多模态融合的新范式： 现代AI系统不再局限于单一数据类型。本书用大量篇幅介绍了如何通过统一表征空间（Unified Representation Space）将视觉、文本、音频信号进行有效融合。通过案例分析，我们展示了如何构建能够理解复杂物理世界和社会情境的跨模态模型，例如，如何通过对比学习（Contrastive Learning）将图像与自然语言描述精准对齐。 第二部分：未来计算范式的重构：从冯·诺依曼到类脑计算 本部分将视角从当前主流的深度学习框架扩展至支撑AI发展的底层硬件与计算理论，探讨未来计算的可能方向。 1. 异构计算与并行策略： 现代AI训练严重依赖GPU集群。本书深入讲解了CUDA编程模型的核心概念，并侧重分析了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）以及流水线并行（Pipeline Parallelism）在超大规模模型训练中的优化策略和同步机制。我们还分析了TPU、NPU等专用加速器在特定算子上的性能优势。 2. 新兴计算架构：存内计算（In-Memory Computing, IMC）： 针对传统冯·诺依曼架构的“存储墙”问题，本书详细介绍了基于忆阻器（Memristor）的类脑计算研究进展。我们从器件物理层面探讨了IMC如何实现“计算即存储”，从而在能效比上实现数量级的飞跃，并分析了将其应用于脉冲神经网络（SNN）的挑战。 3. 神经形态计算与生物启发： 除了硬件层面，本书也探讨了受生物大脑启发的计算模型。特别是对脉冲神经网络（SNNs）的最新进展进行了梳理，包括事件驱动的特性、时间编码的优势以及如何设计适用于SNNs的反向传播算法（如Surrogate Gradient Methods）。 第三部分：AI的可靠性、安全与社会责任 随着AI系统渗透到关键决策领域，确保其可靠性、可解释性和安全性变得至关重要。 1. 模型的可解释性（XAI）的量化方法： 本部分批判性地评估了当前主流的XAI技术，如LIME、SHAP的局限性。重点介绍了基于因果推断（Causal Inference）的可解释性框架，旨在从“相关性”走向“因果性”的理解，以增强决策的透明度。 2. 对抗性鲁棒性与安全防御： 我们详细分析了对抗样本的生成机制（如FGSM、PGD攻击），并探讨了针对性的防御策略，包括对抗训练（Adversarial Training）和输入净化技术。此外，书中还讨论了模型在面临数据投毒（Data Poisoning）和模型窃取（Model Extraction）攻击时的安全态势。 3. AI伦理与监管框架的构建： 本章超越技术层面，探讨了构建负责任AI（Responsible AI）的必要性。内容涵盖算法偏见的来源识别（从训练数据到模型结构）、公平性指标的数学定义，以及国际社会在数据主权与AI治理方面正在形成的共识与技术实现路径。 本书特色： 前沿聚焦： 内容紧密追踪 NeurIPS, ICML, ICLR 等顶级会议的最新成果，确保信息的时效性。 深度结合理论与实践： 穿插了多个基于PyTorch/TensorFlow的复杂模型实现案例分析，强调理论背后的工程考量。 跨学科视野： 融合了电子工程、认知科学和应用数学的视角，提供对AI的立体化理解。 《科技前沿：人工智能与未来计算》是每一位致力于推动技术边界的实践者和研究人员不可或缺的参考指南。它不仅描绘了当前的成就，更指明了通往下一代智能系统的道路。

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