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出版者:南开大学

作者:吴江梅等

出品人:

页数:233

译者:

出版时间:2003-10

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787310019724

丛书系列:

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《科技前沿探索：人工智能与未来计算》 书籍简介 引言：驾驭信息时代的浪潮 我们正处在一个技术飞速迭代的时代，信息与计算能力以前所未有的速度重塑着人类社会的方方面面。从智能制造到生命科学，从金融服务到环境保护，一股以人工智能（AI）为核心驱动力的变革浪潮正席卷全球。本书《科技前沿探索：人工智能与未来计算》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，去理解和把握当前计算技术，尤其是人工智能领域的核心进展、底层原理及其对未来世界的深远影响。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于计算机科学专业的学生、软件工程师、科研人员、技术管理者，以及所有对前沿科技充满好奇心、希望理解技术驱动未来趋势的普通读者。我们力求用严谨的学术态度，结合生动易懂的实例，构建一座连接理论深度与实践应用之间的桥梁。 第一部分：人工智能的基石——深度学习的革新 本部分将追溯人工智能的发展脉络，重点剖析驱动当前“AI热潮”的核心引擎——深度学习。 第一章：从统计学习到神经网络的复兴 本章首先回顾了经典机器学习的基本框架，如支持向量机（SVM）和决策树。随后，重点介绍了人工神经网络（ANN）的结构，包括神经元模型、激活函数（如ReLU、Sigmoid的优缺点）。我们将详细阐述反向传播算法（Backpropagation）如何成为训练深层网络的关键技术，以及梯度消失/爆炸问题的挑战与应对策略。 第二章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 卷积神经网络是图像识别、计算机视觉领域无可争议的主导力量。本章将深入解析卷积层、池化层和全连接层的内在机制。我们将细致探讨LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式架构的设计思想，尤其是残差连接（Residual Connections）在解决深层网络训练难题中的关键作用。此外，还会涉及目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）和图像分割技术的最新进展。 第三章：循环神经网络（RNN）与序列数据的处理 自然语言处理（NLP）和时间序列分析依赖于处理序列数据的能力。本章将介绍循环神经网络的基本结构，并着重分析标准RNN在处理长依赖问题上的局限性。随后，我们将系统地学习长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制有效地捕获长期依赖关系。 第四章：Transformer架构与注意力机制的统治 2017年“Attention Is All You Need”的提出，标志着序列模型进入了一个全新的时代。本章将全面剖析Transformer模型的架构，包括自注意力（Self-Attention）机制的计算原理和多头注意力（Multi-Head Attention）的优势。我们将探讨其如何彻底摆脱循环结构，实现高效的并行计算，并为后续的预训练大模型奠定基础。 第二部分：未来计算的核心驱动力 本部分将视野拓展到AI应用的前沿领域，探讨未来计算范式的发展方向。 第五章：大规模预训练模型（LLMs）的崛起与生态 大型语言模型（LLMs）如GPT系列、BERT等，是当前人工智能领域最引人注目的成果。本章将探讨预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的范式，分析Transformer结构在大模型扩展中的作用。我们将深入讨论模型的涌现能力（Emergent Abilities）、参数效率调优技术（如LoRA）以及当前LLMs在推理、生成和代码辅助方面的实际应用。 第六章：强化学习（RL）与决策智能 强化学习关注智能体如何在环境中通过试错学习最优策略。本章将介绍马尔可夫决策过程（MDP）作为RL的数学基础，并详细解析策略梯度方法（Policy Gradient）和Q学习（Q-Learning）的变体，如DQN、A2C和PPO。RL在机器人控制、复杂博弈（如AlphaGo）和资源调度中的应用案例将被重点分析。 第七章：可解释性AI（XAI）与模型信任 随着AI系统被部署到医疗、金融等高风险领域，理解模型“为什么”做出某个决策变得至关重要。本章将介绍可解释性AI的必要性，并系统梳理常用的解释工具，包括局部解释方法（如LIME、SHAP值）和全局解释方法。我们还将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略，以增强模型的鲁棒性和安全性。 第八章：面向未来的计算范式 本章展望了超越当前冯·诺依曼架构的计算可能性。我们将探讨量子计算（Quantum Computing）的基本原理，包括量子比特、叠加态和纠缠态，并分析量子机器学习（QML）的潜力。此外，神经形态计算（Neuromorphic Computing）作为模仿生物大脑结构的低功耗计算方案，也将被纳入讨论范围，描绘下一代硬件生态的蓝图。 第三部分：工程实践与伦理挑战 技术的发展必须与可靠的工程实现和审慎的伦理考量并行。 第九章：高效能的AI工程实践 本章侧重于将理论模型转化为实际可用的生产系统。我们将讨论模型部署的挑战，包括推理延迟、资源消耗和模型压缩技术（如量化、剪枝）。内容将涵盖MLOps（机器学习运维）的基础流程，如数据版本控制、模型追踪、持续集成与持续部署（CI/CD）在AI项目中的特殊要求。 第十章：人工智能的社会责任与伦理前沿 AI的强大能力带来了前所未有的社会影响。本章将集中讨论算法偏见（Algorithmic Bias）的来源、检测与缓解方法。公平性（Fairness）、透明度（Transparency）和问责制（Accountability）是当前AI伦理讨论的核心。我们还将探讨数据隐私保护技术（如联邦学习）如何在保持模型效能的同时，满足日益严格的法规要求。 总结：构建智能化的明天 本书不仅是一本技术手册，更是一份对未来计算世界的思考地图。通过系统梳理深度学习的核心技术，剖析前沿计算模型的演进，并审视其在工程落地和伦理框架下面临的挑战，《科技前沿探索：人工智能与未来计算》旨在赋能读者，使其不仅能理解当下，更能积极参与和塑造一个更加智能化的明天。我们相信，对底层逻辑的深刻理解，是应对未来不确定性的最强武器。

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我对这本备考宝典的整体印象是：系统性与针对性的完美结合。它对历年真题的筛选和编排，绝不是简单地堆砌，而是经过了精妙的二次加工。它会根据不同题型，提炼出独有的解题“心法”。例如，在完形填空的解析部分，它不是简单地告诉你哪个词是正确答案，而是详细分析了上下文的语义流向、逻辑关联词的辨识技巧，甚至还加入了一些对“干扰项设计原理”的揭秘，这种对细节的极致关注，让我对完形填空的恐惧感大大降低。另一个让我拍案叫绝的地方，是它对听力部分的建议。虽然英语听力主要依赖于多听多练，但这本书在听力策略上的指导，却是非常具有启发性的。它强调了在正式听力开始前的“预判”环节的重要性，以及如何在有限的时间内快速捕捉题干关键词，并结合选项进行“反推”的技巧，这些实战技巧的传授，弥补了单纯多听却不见成效的短板。可以说，这本书真正做到了授人以渔，它教的不是答案，而是如何去获得答案的方法论。

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这本书的排版真是让我眼前一亮，那种紧凑又不失清晰的布局，简直是为我这种时间紧张的考生量身定做的。我记得我拿到手的时候，首先被它那一丝丝墨香吸引住了，内页纸张的质感也相当不错，长时间阅读下来眼睛也不会太累，这对于准备考研这种持久战来说，真的太重要了。尤其是那些核心词汇部分的归纳，不是简单地罗列，而是加入了非常细致的考频分析和语境例句，每一个词条都像是一个精心打磨的微缩课堂。我以前买过好几本类似的复习资料，但很多要么是内容陈旧，要么是解释过于晦涩难懂，而这本在语言的组织上明显下了大功夫，用最直白易懂的方式把那些复杂的语法点和高频词汇串联起来，让人感觉学习过程是渐进且充满成就感的，而不是被一堆枯燥的规则压垮。特别值得称赞的是，它对真题的解析部分，逻辑性极强，不仅告诉你“为什么选这个”，更深入地剖析了出题人的“思维陷阱”，这种深度的剖析，对我迅速提高阅读理解的准确率起到了立竿见影的作用。我感觉这不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富、亦师亦友的导师在手边随时指导。

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这本书给我的感觉非常扎实、可靠，就像一个沉默的陪跑者，在你最迷茫的时候，总能提供一个明确的方向。我特别欣赏它对基础知识模块的处理方式，那种细致入微，近乎苛刻的程度。比如词汇部分，它不仅涵盖了核心词汇，还特意辟出了一块区域，专门处理那些“似曾相识却总记不住”的形近词辨析，这些小细节往往是失分的重灾区，但市面上大部分资料都会略过。这本书没有放过任何一个可能导致失分的细节，这体现了编者对考研英语试卷结构和考生痛点的深刻理解。此外，它的习题设置的难度梯度非常合理，从基础巩固到模拟冲刺，层层递进，不会让人一开始就产生畏难情绪。我个人认为，它的价值远超同价位的其他复习资料，因为它提供的不仅仅是知识点，更是一种“应试心理建设”。阅读它，你会感觉自己对整个考试的“地图”了如指掌，知道哪个区域需要重点攻克，哪个区域只需保持稳定即可，这种战略层面的指导，对于宏观规划复习进度至关重要。

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说实话，我拿到这本书的时候，其实是抱着一丝怀疑态度的，毕竟市面上考研英语的辅导书多如牛毛，真正能拿出干货的凤毛麟角。但深入阅读后，我发现这本资料的编排思路极为“反套路”，它没有陷入那种低效的、机械重复的刷题怪圈。它的章节划分非常贴合考研的实际考点分布，比如针对长难句的拆解，它用的是一种“庖丁解牛”式的分析方法，将那些看似密不透风的句子结构，一层层剥开，直击核心主干，这种结构化的学习方法，极大地提升了我对复杂句式的掌控力。更让我惊喜的是，它对写作部分的指导，简直是教科书级别的。它提供的范文并不是那种华而不实、脱离实际的“样板房”，而是贴近历年真题的真实水准，并且附带了不同得分档次的作文模板，以及针对性地告诉你如何从“合格”迈向“优秀”的关键提升点，这种实用主义的指导，比空泛的鼓励有效多了。我尝试着按照它建议的步骤进行写作练习，短短几周内，我的作文分数预估就有明显提升，这绝对是意料之外的收获。

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坦白说，选择这本书是基于朋友的强烈推荐，一开始我还有点不以为然，觉得都到冲刺阶段了，换资料风险很大。但翻开之后，我立刻明白了推荐者的良苦用心。这本书的更新速度和对新趋势的捕捉能力，是其最大的亮点之一。它明显融入了近两年的考题变化趋势，对于新题型和翻译部分的考察重点，都有独到的见解和应答策略。特别是针对翻译，它不仅提供了精准的译文，更深入探讨了“信、达、雅”在考研语境下的权衡，教我们如何在保证准确性的前提下，写出更流畅、更具中文表达美感的句子，这在以往的复习中是很少涉及到的深度内容。整本书的行文风格，既有学术的严谨性，又不失语言的亲和力，读起来毫不费力，甚至可以说是一种享受。对于那些希望在英语单科上取得高分的同学来说，这本书无疑是一个强有力的助推器，它提供的是一个从“及格”到“优秀”的质变路径，而不是单纯的“及格线”保障。我强烈推荐给所有对英语有更高追求的考生。

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