具体描述
《临床诊疗指南:整形外科学分册》主要讲述了：整形外科是人体组织器官畸形、缺损和功能障碍的修复与重建，以及对人类容颜和体形美化重塑的专业，整形外科专业几乎涉及人体各个解剖部位及组织器官，专业范围十分广泛。近20年，随着世界经济的高速发展，美容外科崛起，美容治疗的社会需求增加等都成为整形外科发展的热点。为了提高医疗质量，促进整形外科临床疾病诊断和治疗工作的科学化、标准化、规范化，制定整形外科诊断治疗指南是非常必要的。
《整形外科诊疗指南》分二十三章，全书制定百余种整形外科疾病诊断治疗指南，包括瘢痕修复、组织器官功能障碍的重建、组织器官缺损的修复、先天性和后天性畸形的整复、颅颌面畸形、美容外科以及应用无创或微创技术的身体美化等方面。由于显微外科、颅颌面外科、美容外科的发展，自体及异体组织、器官移植的推广，对组织器官修复的要求越来越高，不仅达到功能的恢复，而且，组织器官．的形态要更加接近正常。随着骨牵引技术、组织扩张技术、组织移植技术、无创微创技术及组织工程技术的发展，整形外科在21世纪将迎来新的飞跃。
好的，这是一份关于一本名为《深度学习赋能的下一代计算架构》的图书简介，该书内容与您提到的《临床诊疗指南》完全无关。 --- 书名：《深度学习赋能的下一代计算架构：从量子比特到神经形态芯片的未来之路》 图书简介 在信息技术飞速迭代的今天，传统冯·诺依曼架构正面临着前所未有的算力瓶颈。随着数据量的爆炸式增长和人工智能算法复杂度的攀升，我们迫切需要一场深刻的计算范式革命。本书《深度学习赋能的下一代计算架构》正是为应对这一时代挑战而编写的，它系统性地梳理了当前计算领域的尖端研究热点，并以前瞻性的视角，深入剖析了如何利用深度学习的技术原理和新兴物理现象，重塑未来的信息处理核心。 本书并非传统的计算机科学教材，而是一部面向资深工程师、前沿研究人员及高层技术决策者的专业参考书。它聚焦于超越现有硅基半导体技术极限的计算范式，探讨的是如何构建更高效、更节能、更具智能原生性的计算系统。 第一部分：计算瓶颈与深度学习的驱动力 本部分首先对当前主流计算架构（如CPU、GPU）在处理大规模神经网络模型时遇到的“内存墙”、“功耗墙”进行了透彻的分析。我们详细阐述了Transformer、生成对抗网络（GANs）等深度学习模型的计算特性，揭示了其对并行化程度、数据局部性和能效比的极端要求。同时，本部分将深度学习的算法特点——如稀疏性、低精度计算需求和权重更新的迭代特性——作为设计下一代硬件的基础需求进行定义。 第二部分：新兴物理计算范式探索 这是本书的核心理论部分，详细介绍了三大主流的非传统计算技术： 1. 光子计算（Photonic Computing）： 深入探讨了如何利用光波的并行性和极高带宽特性，实现比电子信号快数个数量级的运算速度。书中不仅涵盖了基于集成光子学（Integrated Photonics）的线性光学变换实现矩阵乘法的原理，还详细分析了基于腔量子电动力学（Cavity QED）的非线性光开关技术，以及如何将其集成到神经网络加速器中，以解决功耗问题。 2. 量子计算的实用化路径： 虽然量子计算的通用性仍在探索中，但本书重点关注其在解决特定优化问题（如组合优化、特定模拟）上的潜力。我们聚焦于NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的应用，例如Variational Quantum Eigensolver (VQE) 和Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)，并结合拓扑量子比特和超导比特的最新进展，探讨如何设计能够与经典深度学习流程有效耦合的混合量子-经典架构。 3. 类脑计算与神经形态工程（Neuromorphic Engineering）： 借鉴生物大脑的事件驱动、异步处理和极低功耗特性，本章全面介绍了忆阻器（Memristors）作为下一代非易失性存储与计算单元的物理基础、制造挑战及器件模型。书中详细对比了SNN（Spiking Neural Networks）与传统ANNs的异同，并展示了如Intel Loihi和IBM TrueNorth等平台的架构设计理念，特别是如何通过模拟脉冲发放和突触可塑性，实现环境感知任务的超低功耗实时推理。 第三部分：硬件/软件协同设计与系统集成 单纯的硬件创新不足以推动革命，本书强调了软硬件协同设计的重要性。本部分深入探讨了： 1. 领域特定架构（DSA）与可重构计算： 分析了如何根据特定的深度学习模型（如CNN、RNN或Transformer）的需求，定制高效的硬件加速器结构。重点讨论了FPGA在快速原型验证中的作用，以及新兴的Reconfigurable Dataflow Architectures（可重构数据流架构）如何实现高效的任务迁移和资源调度。 2. 内存计算（In-Memory Computing, IMC）的突破： 阐述了将计算逻辑直接嵌入到存储单元（如电阻式RAM, RRAM）内部的必要性。本书提供了详细的模拟和硬件实现案例，分析了IMC在减轻数据搬运瓶颈方面的巨大潜力，并讨论了其在精度损失和阵列非理想性校准方面的工程对策。 3. 系统级软件栈与编译优化： 讲解了如何开发能够识别并优化新兴硬件特性的编译器和运行时环境。内容包括中间表示（IR）的设计，如何将高层算法图自动映射到光子或神经形态芯片的物理拓扑结构上，以及如何实现跨架构（CPU/GPU/光子加速器）的统一编程模型。 本书的独特价值 《深度学习赋能的下一代计算架构》的价值在于其跨学科的深度整合。它不仅涵盖了扎实的物理学基础（量子力学、固体物理在器件层面的应用），还融合了前沿的计算机体系结构理论和最新的AI算法需求。读者将获得一套完整的认知框架，理解支撑未来十年乃至更久远算力增长的核心技术脉络。本书旨在引导读者从“如何用现有工具解决问题”转向“如何设计全新的工具来定义未来的问题解决方案”。 适合读者群： 从事AI芯片设计、先进计算研究的科研人员。 负责数据中心架构规划、高性能计算系统集成的工程师。 对未来计算技术趋势感兴趣的博士研究生及高校教师。 希望了解AI落地对硬件底层提出新要求的技术战略管理者。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有