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出版者:清华大学出版社

作者:孙江宏

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2001-6-1

价格:38.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900635679

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体课件
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• 视听教学
• 教育信息化

科技前沿探索：智能系统架构与前瞻应用 图书名称： 科技前沿探索：智能系统架构与前瞻应用 内容简介： 本书深入剖析了当前信息技术领域最激动人心的焦点——智能系统。它并非停留在基础理论的罗列，而是以一种高度实践导向和前瞻性的视角，系统地阐述了新一代智能系统从底层架构设计到顶层应用落地的全过程和关键技术。全书共分五大部分，涵盖了从硬件基础到高级认知模型构建的完整技术栈，旨在为工程技术人员、高级研究人员以及致力于技术创新的决策者提供一份详尽的技术蓝图和实践指南。 第一部分：下一代计算范式与硬件基础 本部分首先对计算范式的演进进行了深入的历史回顾与未来展望，重点探讨了量子计算、类脑计算（Neuromorphic Computing）以及边缘智能（Edge AI）在系统层面的影响。我们详细分析了当前主流的异构计算架构，包括GPU、FPGA以及专用AI加速芯片（如TPU、NPU）的最新发展和性能瓶颈。 核心内容聚焦于如何构建支持大规模并行处理和低延迟决策的硬件平台。书中对内存技术（如HBM、CXL）的革新如何影响数据吞吐量进行了细致的性能建模与仿真分析。此外，本部分还专门设立章节讨论了面向能源效率的系统设计哲学，探讨了如何在维持高性能的同时，实现绿色计算目标。我们将通过多个实际案例，展示如何根据不同的应用场景（如自动驾驶、实时数据流处理）进行最优的硬件选型和资源调度。 第二部分：分布式智能与数据治理 智能系统的能力高度依赖于数据和分布式的协同工作。本部分将注意力转向数据这一核心要素，并探讨了如何在复杂、动态的网络环境中实现高效、安全的智能部署。 我们首先详细介绍了联邦学习（Federated Learning）与差分隐私（Differential Privacy）的最新算法进展，特别是针对异构数据源和模型漂移问题的鲁棒性增强策略。对于数据治理，本书超越了传统的数据清洗范畴，深入探讨了知识图谱（Knowledge Graphs）在结构化复杂领域知识、辅助模型决策中的关键作用。如何高效地构建、维护和查询PB级规模的知识图谱，并将其无缝嵌入到深度学习流程中，是本章的重点难点。 在系统部署层面，我们详细阐述了服务网格（Service Mesh）在微服务架构下管理海量AI服务的机制，包括流量控制、熔断和监控。针对物联网（IoT）和工业互联网（IIoT）场景，我们提出了基于区块链技术的去中心化数据确权与安全共享框架，确保数据生命周期的透明性和可追溯性。 第三部分：高阶认知模型构建与可解释性 随着模型复杂度的提升，如何确保智能决策的可靠性和可信度成为工业界和学术界共同的挑战。本部分聚焦于构建具有更强泛化能力和内在可解释性的高级认知模型。 书中系统地梳理了Transformer架构的最新变体及其在多模态融合（文本、视觉、听觉）中的突破性应用。我们不仅展示了如何利用自注意力机制捕捉长距离依赖，还探讨了如何通过稀疏化和量化技术，将这些巨型模型高效部署到资源受限的环境中。 可解释性AI（XAI）是本部分的核心议题。我们对比分析了事后解释方法（如SHAP, LIME）与内在可解释模型（如Attention-based Networks, Prototype Learning）的优劣。更进一步，本书引入了因果推断（Causal Inference）的方法论，教导读者如何从“相关性”走向“因果性”，从而构建出更具科学洞察力的智能决策系统。针对生成式模型，我们探讨了对抗性样本的防御机制和模型水印技术，以应对日益增长的安全威胁。 第四部分：复杂系统的建模、仿真与数字孪生 现代工程实践越来越依赖于对真实世界系统的精确虚拟表示。本部分专注于数字孪生（Digital Twin）技术的理论框架、建模方法论及其在复杂工业系统中的应用。 我们详细介绍了如何利用多物理场耦合（Multi-physics Coupling）方法建立高保真度的物理模型，并结合实时传感器数据进行动态校准。书中重点阐述了基于操作系统的模型（MOM）与基于数据的模型（DOM）的融合策略，以实现模型驱动的预测性维护和优化控制。 此外，本书提供了大量关于大规模仿真环境构建的实践指导，包括使用高性能计算资源进行时域/频域分析的技巧。针对系统集成，我们提出了一个标准的数字孪生数据模型（DTDM），用于解决跨平台、跨专业领域间数据交互的标准化难题。这部分内容对于航空航天、智慧城市规划及高端制造领域的工程师具有极高的参考价值。 第五部分：未来趋势与伦理框架 最后一部分着眼于智能系统发展的未来方向，并探讨了伴随技术飞速发展而出现的社会与伦理挑战。 我们将深入探讨通用人工智能（AGI）的研究路线图，分析当前符号主义、连接主义与进化计算在实现更高级智能中的潜力与局限。同时，针对人机交互（HCI）的未来，我们探索了沉浸式技术（AR/VR/MR）如何与智能模型深度结合，创造更直观、更具临场感的交互体验。 在伦理与治理方面，本书提出了一个前瞻性的“责任AI框架”。该框架不仅涵盖了算法公平性（Fairness）和偏见检测的量化指标，更重要的是，它系统性地探讨了AI决策的问责机制（Accountability）和法律责任的界定问题。我们期望读者在掌握尖端技术的同时，能够以负责任的态度，引导智能技术向着普惠、安全的方向发展。 本书的特点在于其深度和广度的完美结合：既有对底层计算原理的严谨论证，又有对前沿应用场景的细致剖析，是当前智能系统领域不可或缺的参考巨著。

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