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出版者:Skirmisher Publishing

作者:Michael J. Varhola

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-08-18

价格:USD 24.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780972251198

丛书系列:

图书标签:

• 专家系统
• 人工智能
• 机器学习
• 知识工程
• 专家知识
• 决策支持系统
• 规则引擎
• 推理引擎
• 智能系统
• 应用开发

好的，这是一份关于一本名为《技术前沿：未来图景与实践路径》的图书的详细简介，这份简介将完全聚焦于该书的内容，并避开您提到的那本书的任何主题。 --- 图书简介：技术前沿：未来图景与实践路径 第一部分：数字时代的基石与演进 第一章：深度解析下一代计算范式 本书开篇深入探讨了当前计算领域正在经历的根本性转变。我们不再仅仅满足于摩尔定律所驱动的线性性能提升，而是转向了更具颠覆性的计算架构。本章详细阐述了量子计算的理论基础、当前的硬件实现挑战（如相干时间与误差校正），以及它在材料科学、药物研发和复杂系统优化方面的潜在突破。 紧接着，我们将焦点转向后硅时代的计算解决方案。这包括对类脑计算（Neuromorphic Computing）的全面剖析，阐述其如何模仿生物神经元的工作机制，实现超低能耗和高并行处理能力。我们不仅研究了忆阻器（Memristor）等新型硬件器件的原理，还探讨了如何用这些器件构建出能够支持实时、情境感知型人工智能的底层架构。 本章的核心在于建立一个清晰的框架：理解未来计算不仅仅是速度的提升，更是计算模式本身的重构。通过对这些前沿技术的细致梳理，读者将能够预见未来十年内，高性能计算将如何从根本上改变科学研究与工业应用的面貌。 第二章：网络物理系统的深度融合与安全挑战 随着物联网（IoT）设备的爆炸式增长，物理世界与数字世界的边界正日益模糊，形成了复杂的网络物理系统（CPS）。本章着重分析了构成现代CPS的关键要素：高精度传感器技术、实时数据处理框架和边缘计算能力。 我们详细考察了5G/6G通信技术对CPS性能的影响，特别是其在低延迟、高可靠性连接方面的突破，这对自动驾驶、远程手术和智能电网等关键基础设施至关重要。 然而，这种深度融合也带来了前所未有的安全风险。本章的后半部分专门辟出篇幅，探讨了针对CPS的分布式拒绝服务攻击（DDoS）、供应链恶意植入以及针对控制系统的物理层篡改威胁。我们引入了基于形式化验证（Formal Verification）和零信任（Zero Trust）模型的新型安全协议，旨在为构建一个可信赖的、弹性强的物理世界数字孪生体提供技术蓝图。 第二部分：人工智能的深化与伦理重构 第三章：生成式模型与知识表征的革新 人工智能的研究已从简单的模式识别迈向复杂的知识创造。本章深入剖析了当前大型语言模型（LLMs）和扩散模型（Diffusion Models）背后的核心算法，包括Transformer架构的演进、自注意力机制的精妙设计以及大规模预训练数据的筛选策略。 重点内容在于探讨如何将这些生成模型从纯粹的概率文本生成器，转化为可靠的、可解释的知识引擎。我们考察了符号推理（Symbolic Reasoning）与神经网络的结合，即“神经符号AI”（Neuro-Symbolic AI），旨在弥合统计学习的“黑箱”特性与逻辑推理的精确性之间的鸿沟。 此外，本章还涵盖了多模态学习的最新进展，特别是如何构建能够同时理解文本、图像、音频乃至触觉数据的统一表征空间，以实现更接近人类认知的全景式智能系统。 第四章：可信赖人工智能：公平性、可解释性与监管框架 随着AI系统被广泛部署到金融信贷、司法判决和医疗诊断等高风险领域，对其“可信赖性”的要求达到了前所未有的高度。本章是关于AI伦理与治理的深度研究。 在可解释性（XAI）方面，我们对比了事后解释方法（如LIME和SHAP）与内在可解释模型的设计哲学，强调如何在模型复杂性与透明度之间找到恰当的平衡。对于公平性（Fairness），本章提供了多种量化公平性指标（如机会均等、统计均等），并探讨了在模型训练阶段如何通过对抗性去偏（Adversarial De-biasing）技术主动消除数据源中的系统性歧视。 最后，本书将全球视野下的AI监管趋势进行梳理，分析了不同司法管辖区在数据主权、算法问责制和AI风险分级方面的立法尝试，为技术开发者和政策制定者提供了应对未来监管挑战的战略参考。 第三部分：材料科学与可持续工程的突破 第五章：前沿能源存储技术：从固态到量子点 能源系统的转型是全球可持续发展的核心挑战。本章聚焦于下一代电池技术，超越了传统的锂离子体系。我们对固态电解质的研发进展进行了详尽的分析，特别是对陶瓷基和聚合物基固态电池的能量密度、循环稳定性和界面阻抗问题的技术瓶颈进行了深入探讨。 此外，本章还介绍了新兴的储能技术，包括基于金属有机框架（MOFs）的超级电容器以及利用量子点和钙钛矿材料的新型光伏器件。我们运用计算材料科学的方法，展示了如何利用高通量计算筛选出具有特定电化学特性的新型电极和电解质材料，极大地加速了材料发现的周期。 第六章：生物制造与合成生物学的工业化应用 合成生物学正在将生命体转变为可编程的“细胞工厂”。本章详细介绍了基因编辑技术（如CRISPR-Cas系统的进阶应用）在工业级应用中的精确控制难题。我们关注的重点是如何将实验室中的小规模生物合成，扩展到大规模、低成本的生物制造流程中。 具体案例分析包括利用工程微生物高效生产生物燃料、特种化学品以及可降解生物塑料。本章还探讨了生物制造过程中的数据科学应用，即如何利用机器学习优化发酵过程的参数控制、提高目标产物的收率，并确保最终产品的批次间一致性。这标志着传统化工制造向智能化、生物驱动制造模式的根本性转变。 结语：跨学科融合的创新生态 本书的最终结论在于强调，我们所讨论的任何一项技术突破，都无法孤立存在。未来的创新将必然发生在这些领域——计算、AI、材料和生物工程——的深度交叉点上。成功的实践者必须具备跨越学科边界的视野和能力，才能真正把握住技术前沿的脉搏，塑造可持续的未来图景。本书旨在为具备这种前瞻性思维的工程师、研究人员和决策者提供一套系统化、前沿化的知识工具箱。

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