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出版者:科学出版

作者:Edited by Tao Tang Jinchao Xu

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2007-4

价格:78.00元

装帧:

isbn号码:9787030184214

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 自适应系统
• 计算理论
• 机器学习
• 人工智能
• 优化算法
• 复杂系统
• 分布式计算
• 并行计算
• 算法设计
• 数据分析

《智能系统的基石：探寻自适应计算的奥秘》 在这日新月异的时代，我们所处的环境正以前所未有的速度变化着。从瞬息万变的金融市场到日益复杂的交通网络，从个性化推荐的算法到自主驾驶汽车的决策，无不体现着对“适应”的极致追求。传统固定模式的计算方式，如同僵化的齿轮，已然难以应对这动态且充满不确定性的世界。《智能系统的基石：探寻自适应计算的奥秘》一书，将带领您深入了解一种能够优雅地应对这些挑战的计算范式——自适应计算。 本书并非直接探讨“自适应计算”这一术语本身，而是着眼于构建智能系统所必备的核心能力，以及支撑这些能力背后的计算思想和方法。它旨在揭示为何在人工智能、大数据、物联网等前沿技术蓬勃发展的今天，对“自适应”的需求如此迫切，以及我们如何通过创新的计算手段来满足这种需求。 第一章：涌动的需求——智能时代为何需要“变”？ 我们将从宏观层面出发，审视当前科技和社会发展的大背景。您将看到，环境的动态性、数据的海量性、任务的多样性，以及用户个性化的崛起，共同催生了对能够实时感知、智能决策、并随之调整的计算系统的强烈需求。从天气预报的精度提升，到医疗诊断的个体化方案，再到城市管理的精细化调控，每一个成功的智能应用背后，都隐藏着对“适应”的深刻理解和实践。本章将通过生动的案例，勾勒出智能时代对计算能力提出的新挑战，为后续内容铺垫基础。 第二章：智能决策的脉络——从规则到学习 回顾计算历史，我们可以清晰地看到从早期基于固定规则的决策模式，到如今基于数据学习的智能决策模式的演进。本章将深入剖析这一演进过程，介绍机器学习、深度学习等核心技术如何赋予系统从经验中学习和优化的能力。您将理解，为何“学习”是“适应”的根本途径，以及各种学习算法在不同场景下的作用。我们将探讨监督学习、无监督学习、强化学习等主流学习范式，并分析它们在模拟环境、识别模式、做出最优选择等方面的优势。 第三章：感知世界的灵敏——信号处理与模式识别的智慧 智能系统要做出适应性决策，首先需要准确地感知和理解外部世界。本章将聚焦于支撑这一能力的关键技术——信号处理和模式识别。我们将介绍如何从纷繁复杂的数据流中提取有意义的信息，如何识别出隐藏的规律和模式。从图像识别中的特征提取，到语音识别中的声学模型，再到时间序列分析中的异常检测，您将了解到一系列先进的信号处理和模式识别技术，它们是如何帮助系统“看懂”世界，“听懂”语言，并“读懂”数据。 第四章：动态环境下的博弈——优化算法与控制理论的交融 现实世界的许多问题，本质上是在动态环境中进行的一系列优化决策。本章将探讨如何利用优化算法和控制理论来指导智能系统的适应性行为。我们将介绍诸如搜索算法、动态规划、元启发式算法等优化技术，以及它们在资源分配、路径规划、策略制定等方面的应用。同时，我们将深入研究控制理论如何帮助系统稳定运行、快速响应外部变化，并在不确定性中找到最优控制策略，实现“随遇而安”的智能。 第五章：系统演进的蓝图——架构设计与框架构建 为了实现真正的自适应能力，智能系统需要具备灵活的架构和可演进的框架。本章将深入探讨构建此类系统的关键考虑因素。我们将介绍模块化设计、组件化思想、以及微服务等架构模式如何提升系统的灵活性和可扩展性。此外，我们还将讨论如何设计能够支持持续学习、模型更新、以及算法迭代的框架，确保系统能够随着时间和环境的变化而不断进步，而非停滞不前。 第六章：实践的升华——应用场景与未来展望 在本书的最后，我们将把理论回归实践，通过一系列生动且具有代表性的应用案例，展示自适应计算如何在现实世界中发挥其强大的力量。从金融领域的量化交易和风险管理，到医疗领域的个性化治疗和药物研发，再到工业领域的智能制造和预测性维护，您将看到自适应计算如何驱动各个行业的创新与发展。最后，我们将对自适应计算的未来进行展望，探讨其在通用人工智能、人机协作、可持续发展等领域可能扮演的关键角色，并激发读者对这一激动人心的计算范式的进一步探索。 《智能系统的基石：探寻自适应计算的奥秘》旨在为那些希望深入理解并实践智能系统构建的读者提供一套系统性的认知框架。它将带领您从“为何需要适应”出发，逐步深入到“如何实现适应”的各个技术层面，最终帮助您掌握构建更加智能、更加强大的计算系统的核心能力。无论您是技术开发者、产品经理、还是对智能时代充满好奇的学习者，本书都将为您打开一扇通往未来智能世界的大门。

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最近刚读完一本让我眼前一亮的书，书名挺特别的，叫做《自适应计算》。我当初选择这本书，纯粹是出于一种好奇心。我一直对那些能够“举一反三”、“因地制宜”的技术理念很感兴趣，觉得这才是真正有生命力的技术。这本书从标题上就传递出一种智能化、灵活化的感觉，这在当前这个快速变化的时代，显得尤为重要。我特别想了解，作者是如何界定“自适应”的范畴，以及它在不同的计算场景下，具体是如何体现出“自适应”能力的。书中提到的一些案例，比如在云计算环境中，如何根据用户负载动态调整服务器配置，或者在嵌入式系统中，如何根据传感器数据优化功耗，都让我觉得这本书的切入点非常贴近实际应用。我更关心的是，它在论述过程中，是否能提供一些数学模型或者算法来支撑这些“自适应”的决策过程，而不是仅仅停留在概念层面。如果能有一些具体的代码示例或者伪代码，那就更好了，这样我们这些技术人员也能更容易地理解和借鉴。

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拿到《自适应计算》这本书，我的第一反应是，这会不会是一本将某些现有的技术打包，然后赋予一个新名字的书？我一直对那些“概念先行”的书籍持谨慎态度。然而，当我翻看目录时，里面一些章节的标题，比如“异构计算的协同”、“机器学习模型在边缘的部署”、“网络拥塞的实时规避”等，确实触及了我工作中常常遇到的难题。我希望这本书能够深入探讨“自适应”的实现机制，而不仅仅停留在“需要自适应”这个层面。也就是说，它是否能够提供一套系统性的方法论，来指导我们如何设计、实现和部署能够真正“自适应”的计算系统？我尤其对书中关于“性能调优”和“资源优化”的章节感到好奇，因为在当前的云原生和微服务架构下，如何有效地管理和调度海量资源，始终是一个巨大的挑战。我希望这本书能带来一些耳目一新的思路，为我们这些在技术洪流中挣扎的工程师提供一些切实有效的解决方案，而不是那些听起来很美却难以落地的空中楼阁。

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不得不说，《自适应计算》这本书的出现，让我对当前许多热门的计算技术有了更深层次的思考。在当下，大数据、人工智能、物联网等概念层出不穷，但很多时候，我们看到的只是技术的堆砌，而忽略了它们背后更本质的驱动力。我猜想，这本书可能是在探讨一种“更聪明”的计算方式，一种能够感知环境、理解需求，并据此做出最优决策的计算模式。我对书中关于“智能化”的论述特别感兴趣，比如，它会如何定义“智能”在计算中的作用？是依靠机器学习算法，还是更基础的逻辑判断？另外，我也很好奇，它会对“计算”本身进行怎样的重塑？是硬件层面的创新，还是软件架构的革新？我希望这本书能够提供一些关于未来计算发展方向的洞见，让我们这些身处技术前沿的人，能够提前布局，抓住机遇。如果书中能够探讨一些关于“自适应”的理论与实践之间的鸿沟，以及如何跨越它，那将是对我非常有价值的。

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作为一个长期在IT领域摸爬滚打的老兵，我最近拿到一本号称“自适应计算”的书。拿到手的时候，说实话，我心里是捏着一把汗的。毕竟，“自适应”这个词，在很多技术领域都像是万能胶，听起来很厉害，但真正能落地、能解决实际问题的，却寥寥无几。这本书的封面设计倒是挺简洁大方，没有那些花里胡哨的图，就是书名和作者，以及一些看起来很专业的代码片段。我翻开目录，看到里面涉及的章节，比如“动态资源分配”、“实时性能优化”、“智能功耗管理”等等，这些都是我在日常工作中经常会遇到的难题。说实话，我特别想知道，这本书是怎么将这些看似零散的概念串联起来，形成一个完整的“自适应计算”理论框架的。我最期待的是，它能提供一些切实可行的技术路线图，而不是空泛的理论。毕竟，我们在实际项目中，最不缺的就是理论，最缺的就是能直接拿来用的方法和工具。这本书能否真正触及到问题的核心，为我们这些一线工程师提供一些“救命稻草”，我拭目以待。

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最近手头有一本名为《自适应计算》的书，光是书名就足够引人遐思。我一直觉得，真正的技术，不应该是一成不变的僵化模式，而应该像生命体一样，能够根据外界的变化而调整自身。这本书，在我看来，可能就是探讨这种“动态演化”的计算哲学。我特别想知道，作者是如何理解“自适应”的，它的边界在哪里？是否意味着对硬件、软件、算法乃至于整个系统架构都提出了新的要求？我尤其关注书中是否有关于“预测性维护”或者“故障自愈”等方面的论述，这在保证系统稳定性和可靠性方面至关重要。毕竟，在我们日常维护和开发过程中，如何最大程度地减少因不可预见的因素导致的系统宕机，一直是我们的一个痛点。我期待这本书能够提供一些理论框架，帮助我们理解和实现更具韧性的计算系统。如果它能引导我们从一个更宏观的角度去看待计算的本质，以及它与现实世界的互动方式，那将是一次非常愉快的阅读体验。

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