作者：中国计算机学会 著
页数：580
出版社：机械工业出版社
出版日期：2024
ISBN：9787111762508
电子书格式：pdf/epub/txt
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内容简介
本书充分体现了对计算技术发展中的新问题、前沿技术、交叉融合的思考，包括：时序大数据计算技术的研究进展与趋势、多模态大模型的研究进展与趋势、智能网络技术的研究进展与趋势、三维数字人体重建与生成的研究进展、视觉 Transformer 的研究进展与发展趋势、可信赖人工智能的研究进展与发展趋势、机密计算的研究进展与产业趋势报告、交互式定理证明及应用、鲁棒语音信号与信息处理的研究进展与趋势、量子自然语言处理，内容具有权威性、全面性和前沿性。
本书主要供中国计算机学会会员了解2023年计算机科学技术发展的最新动态，也非常适合计算机学者和从业者阅读和收藏。
作者简介
王建民，教授，博士生导师，软件学院院长。1990年毕业于北京大学，1995年获清华大学博士学位。2014年获国家杰出青年科学基金，国家“万人计划”科技创新领军人才，国家科技部中青年科技领军人才，入选清华大学研究生良师益友名人堂。主要从事大数据与知识工程、过程与行为数据分析、非结构化数据管理技术、产品生命周期管理领域的研究。发表学术论文120余篇，获中国发明专利授权30余项。获国家科技进步奖二等奖2项，科技进步奖一等奖2项。国家重大科技专项“核高基”基础软件方向实施专家组成员，国家“十二五”“ 863”计划先进制造技术领域制造服务技术主题专家组成员，国家“十二五”“ 863”计划先进制造技术领域“面向制造业的核心软件开发”重大项目总体专家组组长。担任全国信息安全标准化技术委员会大数据安全标准特别工作组组长，并牵头制定相关安全标准4项。中国计算机学会数据库专家委员会和大数据专家委员会委员，《计算机集成制造系统》杂志主编。学堂在线《大数据系统基础》课程入选2018年国家精品在线开放课程。
本书特色
适读人群 ：计算技术及相关领域从业者◆中国计算机学会文集◆记录和见证中国计算机领域的发展◆放眼计算技术诸多重要领域◆展现中国计算技术及相关领域的研究进展◆完整地认知新时期面临的挑战和机遇
目录
前言时序大数据计算技术的研究进展与趋势CCF大数据专业委员会1 引言22 时序大数据管理42.1 时序数据存储42.2 时序数据查询102.3 时序数据治理143 时序大数据分析173.1 通用时序数据建模173.2 时空序列数据建模203.3 长时序数据建模243.4 多模态时序数据建模274 时序大数据典型应用29前言时序大数据计算技术的研究进展与趋势CCF大数据专业委员会1 引言22 时序大数据管理42.1 时序数据存储42.2 时序数据查询102.3 时序数据治理143 时序大数据分析173.1 通用时序数据建模173.2 时空序列数据建模203.3 长时序数据建模243.4 多模态时序数据建模274 时序大数据典型应用294.1 教育领域的应用294.2 医疗领域的应用324.3 工业领域的应用354.4 交通领域的应用385 发展趋势与展望405.1 时序大数据管理405.2 时序数据预训练415.3 时序数据的泛化415.4 时序数据的因果学习425.5 时序数据的可解释性435.6 时间序列的固有属性挖掘43参考文献45作者简介57多模态大模型的研究进展与趋势CCF多媒体技术专业委员会1 引言602 国外研究现状622.1 多模态数据集622.2 多模态预训练模型652.3 下游任务853 国内研究现状1003.1 多模态数据集1003.2 预训练模型1023.3 下游任务1124 国内外研究进展比较1234.1 多模态数据集1234.2 预训练模型1244.3 下游任务1265 发展趋势与展望1285.1 多模态数据集1285.2 预训练模型1295.3 下游任务1306 结束语131参考文献131作者简介142智能网络技术的研究进展与趋势CCF互联网专业委员会1 引言1442 智能网络及其体系结构技术1452.1 AI for Science概述1452.2 互联网技术阶段特征1462.3 智能网络体系结构1473 AI计算的网络技术1523.1 高性能AI计算的网络技术1523.2 分布式大模型训练的网络优化技术1534 智能路由技术1554.1 基于监督学习的智能路由算法1564.2 基于强化学习的智能路由算法1564.3 智能路由算法的训练与部署1575 智能传输技术1585.1 智能拥塞控制技术1595.2 智能报文调度技术1615.3 网络侧智能流量控制技术1636 网络智能运维1646.1 网络建模1646.2 故障预测1656.3 故障定位1676.4 因果推断1687 总结与未来发展展望169参考文献170作者简介175三维数字人体重建与生成的研究进展CCF计算机辅助设计与图形学专业委员会1 引言1791.1 三维人体建模研究的问题1791.2 本文的组织结构1802 三维人体表征概述1812.1 模板表征1812.2 隐式表面场1842.3 神经辐射场1853 国内外研究进展1863.1 运动捕捉1863.2 重建与渲染1933.3 化身建模2053.4 多模态数字人生成2154 发展趋势与展望2294.1 稀疏视点高精度重建2294.2 实时高质量渲染2294.3 高效动态建模2304.4 大模型带来的机遇和挑战2305 结束语230参考文献231作者简介264视觉Transformer的研究进展与发展趋势CCF计算机视觉专委会1 引言2672 视觉Transformer模型设计2682.1 经典视觉Transformer模型设计2682.2 局部信息的引入2712.3 视觉Transformer大模型2733 Transformer模型在自监督学习中的应用2743.1 CNN时代的自监督学习方法2743.2 基于对比学习的方法2763.3 基于掩码图像建模的方法2773.4 掩码图像建模方法的拓展2804 多模态任务中的Transformer模型2824.1 多模态Transformer架构2824.2 基于预训练的多模态Transformer2854.3 基于大语言模型的多模态Transformer模型2864.4 超越双模态的多模态Transformer架构2875 国内外研究进展比较2886 发展趋势与展望2907 结束语291参考文献291作者简介301可信赖人工智能的研究进展与发展趋势CCF容错计算专委1 引言3041.1 可信赖人工智能发展背景3041.2 可信赖人工智能的含义3051.3 可信赖人工智能研究热点3052 可信赖人工智能国际研究现状3092.1 人工智能系统对抗攻击与防御热点技术3092.2 可信赖人工智能测试与评估3152.3 可信赖人工智能相关标准3253 可信赖人工智能国内研究进展3293.1 人工智能系统对抗攻击与防御热点技术3293.2 可信赖人工智能测试与评估3343.3 可信赖性度量3373.4 可信赖人工智能相关标准3374 可信赖人工智能国内外研究进展比较3394.1 人工智能系统对抗攻击与防御热点技术3394.2 可信赖人工智能测试与评估3414.3 可信赖人工智能相关标准3425 可信赖人工智能发展趋势3436 结束语344参考文献344作者简介358机密计算的研究进展与产业
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