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出版者:

作者:池仁勇

出品人:

页数:387

译者:

出版时间:2009-9

价格:280.00元

装帧:

isbn号码:9787802475434

丛书系列:

图书标签:

• 技术管理
• 研讨会
• 学术会议
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• 学术交流

科技前沿洞察与未来趋势展望： 2023全球信息技术创新大会论文精选 图书简介 本书汇集了2023年全球信息技术创新大会（GITIC 2023）上发表的重量级学术论文与行业洞察报告。大会聚焦于信息技术领域最具颠覆性的发展方向，旨在为全球研究人员、工程师、政策制定者及企业决策者提供一个深入交流与前瞻思考的平台。本书精选内容，全面覆盖了人工智能的最新突破、下一代计算架构的演进、数据安全与隐私保护的挑战与应对，以及信息技术在社会经济转型中的关键作用。 第一部分：人工智能的深度融合与泛化应用 本部分着重探讨了当前人工智能技术在理论前沿与实际应用层面所取得的革命性进展。 1.1 基础模型（Foundation Models）的架构优化与能效提升 论文集收录了数篇关于大型语言模型（LLM）和多模态模型架构创新的研究。重点讨论了稀疏激活技术、量化策略以及知识蒸馏在保持模型性能的同时，大幅降低推理成本方面的实践成果。例如，某研究团队提出了一种基于动态路由机制的专家混合（MoE）模型，能够在保证模型复杂度的前提下，将特定任务的推理时间缩短了30%，这对于边缘设备部署和实时决策系统具有里程碑意义。 1.2 可信赖人工智能（Trustworthy AI）的构建 随着AI系统渗透到医疗、金融、自动驾驶等高风险领域，其可靠性、公平性与可解释性成为焦点。本节精选了关于因果推断在AI决策中的应用研究，旨在增强模型的逻辑透明度。同时，多篇论文探讨了对抗性攻击的防御机制，包括新型的梯度掩蔽方法和基于模糊逻辑的异常检测系统，以确保AI在复杂环境下的鲁棒性。此外，关于数据偏见检测与消除的量化指标体系构建，也为推动AI伦理治理提供了坚实的学术支撑。 1.3 具身智能与机器人学的协同进化 具身智能（Embodied AI）被视为实现通用人工智能的关键路径之一。本部分收录了关于机器人操作技能学习和环境交互优化的前沿探索。特别值得关注的是，基于强化学习（RL）与模仿学习（IL）相结合的混合训练范式，使得机器人在非结构化环境中完成复杂精细操作（如柔性物体抓取、多步骤装配）的成功率显著提升。模拟环境与真实世界反馈的有效迁移（Sim-to-Real Transfer）的最新进展，也为机器人应用的规模化落地铺平了道路。 第二部分：下一代计算范式的变革 本部分聚焦于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈的各项新兴计算技术，预示着未来计算能力的飞跃。 2.1 量子计算的硬件基础与算法创新 量子计算的商业化进程加速，本节收录了超导量子比特相干时间提升、拓扑量子计算的稳定化研究，以及基于纠错码的容错量子计算（FTQC）的最新进展。在算法层面，针对金融建模和新材料模拟的近端优化量子本征求解器（VQE）的应用优化，展示了NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备在解决特定组合优化问题上的潜力。 2.2 存内计算（In-Memory Computing, IMC）与类脑计算 为解决“内存墙”问题，存内计算技术获得了广泛关注。论文重点分析了基于阻变存储器（RRAM）和相变存储器（PCM）的模拟计算阵列的能效表现，尤其是在神经网络加速器中的应用。类脑计算方面，脉冲神经网络（SNN）的事件驱动特性及其在超低功耗传感器数据处理中的优势被深入剖析，为可穿戴设备和物联网终端的智能处理提供了新的思路。 2.3 分布式边缘计算与网络协同 随着5G/6G网络部署的深入，计算能力正以前所未有的速度向网络边缘迁移。本部分阐述了异构资源调度在动态负载均衡中的挑战与解决方案，特别是针对视频流处理和工业物联网数据采集的低延迟优化策略。联邦学习（Federated Learning）的安全增强技术，如差分隐私与安全多方计算（MPC）的结合应用，确保了数据在分布式训练中的隐私保护。 第三部分：数据安全、隐私保护与网络韧性 面对日益复杂的网络威胁和严格的监管要求，信息技术的安全基石正在经历重构。 3.1 后量子密码学（PQC）的迁移与标准化 随着通用量子计算机的潜在威胁日益临近，后量子密码算法（如格基密码、基于哈希的签名方案）的性能评估与实际部署方案成为研究热点。本节详细对比了不同PQC算法在密钥大小、计算开销和抗攻击强度方面的权衡，并探讨了现有加密基础设施向PQC平滑过渡的路线图。 3.2 零知识证明（ZKP）在数据确权与验证中的应用 零知识证明技术已成为构建去中心化信任机制的核心工具。论文展示了ZKP在无需透露底层数据的前提下，验证数据完整性、身份属性或计算结果的创新应用，包括区块链上的隐私交易验证和合规性审计。改进的递归证明方案（如SNARKs的最新迭代）显著降低了验证的计算复杂度。 3.3 网络韧性与主动防御体系 传统的被动防御模式正向主动适应转型。本部分涵盖了基于图神经网络（GNN）的复杂网络拓扑安全态势感知技术，通过实时分析网络流量和设备行为模式，提前预测潜在的入侵点。同时，软件定义网络（SDN）在快速隔离受感染节点、动态重路由关键业务流方面的能力得到了实战案例的验证。 第四部分：信息技术赋能的行业深度变革 本部分探讨了前沿信息技术如何驱动传统产业的数字化、智能化升级。 4.1 智慧医疗与生物信息学的交叉融合 聚焦于高精度医学影像分析中的深度学习模型，特别是对罕见病和早期癌症诊断的辅助决策系统。基因组学数据处理方面，高效的并行计算框架使得全基因组测序数据的比对和变异检测时间大幅缩短。此外，基于数字孪生技术的个性化药物反应预测模型也展现出巨大的临床潜力。 4.2 工业互联网与智能制造的协同优化 论文深入分析了工业物联网（IIoT）传感器数据的实时处理与反馈控制机制。通过集成边缘AI和数字孪生模型，实现了对生产线设备的预测性维护和工艺参数的自适应优化。面向高并发、低延迟的工业控制网络，确定性网络（DetNet）和时间敏感网络（TSN）的实施挑战与性能指标得到详尽阐述。 结语 《2023全球信息技术创新大会论文精选》不仅是对当年技术成就的全面记录，更是对未来十年信息技术发展脉络的精准预判。本书内容丰富，技术深度与广度兼具，是信息技术领域研究人员和实践者不可或缺的参考宝典。它所展现的前瞻性思维和跨学科的融合趋势，必将激励新一轮的技术创新浪潮。

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