Effective Expert Witnessing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Matson, Jack V./ Daou, Suha F./ Soper, Jeffrey G.

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2004-3

价格:$ 146.84

装帧:HRD

isbn号码:9780849313011

丛书系列:

图书标签:

专家证人
法庭证据
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具体描述

Expert witnesses have traditionally faced enormous challenges in the courtroom. The Daubert decision and the more recent Kumho ruling have further intensified the scrutiny on professionals in all disciplines expressing their expert opinions. Effective Expert Witnessing, Fourth Edition broadens the scope of previous editions by featuring case studies and examples from a wide range of disciplines including psychology, medicine, forensics, toxicology, engineering, and environmental science. It presents legal survival strategies needed by expert witnesses in all fields by addressing the impact of the recent rulings regarding expert testimony. The fundamentals of the litigation process are thoroughly presented, with chapters on the pre-trial process, trial preparation, and the courtroom drama.

聚焦前沿技术与实践的深度探析本书并非关注法律领域中证人证言的技巧与策略，而是深入探讨当代科技领域中，特别是人工智能（AI）、大数据分析以及高级计算方法在工程、科学研究与商业决策中的实际应用与前沿挑战。它旨在为技术专家、研究人员以及对复杂系统感兴趣的专业人士提供一份详尽的、侧重于动手实践与理论深耕的指南。全书结构严谨，分为五大部分，层层递进，从基础概念的梳理过渡到复杂系统的构建与优化，最终聚焦于伦理考量与未来趋势的预测。 --- 第一部分：计算基础与数据架构重构 (Foundational Computation and Data Architecture Refactoring) 本部分奠定了全书的技术基石，摒弃了传统的叙事方式，直接切入现代高性能计算环境下的核心挑战。第一章：内存层级结构的现代优化策略。详细分析了从SRAM到NAND Flash的延迟差异，并重点介绍了非易失性内存（NVM）技术，如3D XPoint，如何重塑经典缓存一致性协议。书中包含大量关于如何利用NUMA架构优化跨CPU访问延迟的实战代码片段（使用C++和Rust实现），并提供了一套基于微基准测试（Micro-benchmarking）的性能分析框架。内容深入到操作系统内核对内存页分配的管理，尤其关注了Huge Pages在内存密集型应用中的实际收益与配置陷阱。第二章：分布式数据一致性模型的再评估。本章彻底摒弃了经典的CAP理论叙述，转而关注实际大规模分布式系统中的PACELC模型应用。重点剖析了NewSQL数据库（如CockroachDB, TiDB）中采用的基于时钟同步的冲突解决机制（如Lamport时间戳、向量时钟的变体），并提供了一套用于评估不同一致性级别对事务吞吐量影响的仿真工具的开发指南。关于共识算法，重点对比了Raft、Paxos及其变体在网络分区容错性（Partition Tolerance）下的实际表现，而非仅停留在理论描述。第三章：流式数据处理的低延迟管道构建。本部分专注于构建实时分析系统。内容覆盖了Apache Flink和Kafka Streams的底层设计哲学，特别是状态管理与容错机制的实现细节。书中提供了一套如何通过定制序列化器（Custom Serializers）来减少Kafka消息体开销，并用时间窗口函数（Windowing Functions）应对“迟到数据”（Late Data）的成熟策略。此外，还探讨了如何利用FPGA加速特定批处理任务的边缘计算模型。 --- 第二部分：深度学习模型的工程化与部署 (Engineering and Deployment of Deep Learning Models) 此部分是全书的核心实践环节，聚焦于如何将实验室中的模型推向生产环境，并确保其高效、可靠地运行。第四章：模型量化与稀疏化的量产技术。详细介绍了从FP32到INT8甚至INT4的模型压缩技术。内容涵盖了后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的精确流程。书中提供了使用TensorFlow Lite Micro和PyTorch Mobile进行边缘设备部署时的详细配置清单，并给出了不同量化策略对模型准确率（Accuracy）和推理延迟（Latency）的权衡图谱。第五章：异构硬件上的推理优化。探讨了如何针对不同的加速器（NVIDIA GPUs, Google TPUs, 乃至专用AI芯片）进行算子融合（Operator Fusion）和内存布局优化。重点介绍了NVIDIA TensorRT的深度定制接口，以及如何利用CUDA C++和cuDNN库编写自定义高性能内核以加速特定激活函数或注意力机制。读者将学习如何使用Profiler工具精确识别GPU上的内存瓶颈和同步开销。第六章：联邦学习的隐私保护与系统效率。本章侧重于去中心化机器学习的系统实现。详细描述了安全聚合（Secure Aggregation）协议（如基于同态加密或安全多方计算的方案）在模型更新过程中的开销。内容还包括如何设计鲁棒的客户端选择策略，以应对设备异构性（Non-IID Data）和通信带宽限制，确保聚合模型收敛速度和最终性能。 --- 第三部分：复杂系统中的可解释性与鲁棒性 (Interpretability and Robustness in Complex Systems) 本部分转向对现代决策系统的“黑箱”进行深入的剖析与加固。第七章：后事实性（Post-Hoc）可解释性方法的批判性应用。本章不提供简单的LIME或SHAP介绍，而是深入分析了这些方法的理论局限性，尤其是在高维非线性空间中的局部线性近似误差。书中提出了因果推断方法（如Do-Calculus在模型解释中的应用）来增强可解释性，旨在揭示变量间的真实驱动关系，而非仅仅是相关性。第八章：对抗性攻击的防御与主动加固。专注于模型鲁棒性的构建。详述了针对梯度反向传播攻击（如FGSM, PGD）的防御机制，包括梯度掩码、输入去噪与对抗性训练的高级策略。书中还介绍了模型水印技术，用于追踪和识别未经授权的模型复制或微调版本。第九章：系统级不确定性量化。探讨了如何超越单一预测值，为输出提供可靠的不确定性区间。内容涉及贝叶斯深度学习的基础（如变分推断），以及在资源受限环境下，如何利用蒙特卡洛Dropout等近似方法，在保持较高推理速度的同时，获得对预测置信度的有效估计。 --- 第四部分：前沿计算范式：量子与类脑计算的工程接口 (Frontier Paradigms: Engineering Interfaces for Quantum and Neuromorphic Computing) 本部分展望了计算的未来，并提供了如何将这些新兴范式与现有技术栈连接的实用路线图。第十章：NISQ时代量子算法的硬件映射。聚焦于噪声中等规模量子计算机（NISQ）的实际编程挑战。详细讲解了VQE（Variational Quantum Eigensolver）和QAOA（Quantum Approximate Optimization Algorithm）的电路深度优化问题，以及如何通过量子门分解技术减少对高相干时间的依赖。书中包含使用Qiskit和Cirq框架实现特定分子模拟的完整案例，并分析了在现有硬件上实现有效量子误差缓解的策略。第十一章：类脑计算硬件的编程模型。探讨了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的事件驱动特性。内容涵盖了如何将传统ANNs高效地转化为SNNs，并介绍了如Loihi等专用SNN芯片的编程接口。重点分析了时间编码和突触可塑性的硬件加速实现，旨在解决能量效率问题。 --- 第五部分：知识产权、标准制定与未来架构 (Intellectual Property, Standardization, and Future Architecture) 最后一部分将视角从纯技术转向更宏观的行业规范与未来规划。第十二章：复杂算法的知识产权保护与可追溯性。讨论了如何在高度模块化的AI系统中，识别和保护核心算法组件的知识产权边界。内容涉及算法审计追踪的设计，以应对未来潜在的专利诉讼和合规性审查。第十三章：行业标准化的演进与数据互操作性。分析了ONNX、PMML等中间表示格式在跨平台部署中的不足，并提出了面向下一代AI计算的统一中间表示（Unified Intermediate Representation）的架构设想，旨在解决不同硬件后端之间的编译和优化鸿沟。第十四章：面向极限算力的自适应系统设计哲学。总结了全书的实践经验，提出了一种“性能预算”（Performance Budgeting）的设计哲学，即在项目初期就严格定义延迟、功耗和准确性的预算，并以此为指导进行所有技术选型和架构决策。本书的最终目标是指导读者构建出不仅功能强大，而且在实际部署环境中能够长期、高效、可预测运行的复杂智能系统。