Advances in Computing Science-Asian '97 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Asian Computing Science Conference 1997 (Kathmandu, Nepal)/ Ueda, K. (EDT)

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:

价格:84.95

装帧:Pap

isbn号码:9783540638759

丛书系列:

图书标签:

Computing Science
Asian Conference
Advances in Computing
Computer Science
Artificial Intelligence
Data Mining
Algorithms
Software Engineering
Information Technology
Computational Intelligence

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具体描述

计算机科学前沿：亚洲视角下的理论与实践探索 (2024年修订版) 导言：驾驭信息时代的浪潮在信息技术日新月异的今天，计算机科学已不再是一个孤立的学科领域，而是渗透到人类社会、经济、文化等各个维度的核心驱动力。从基础理论的突破到实际应用的落地，每一次技术革新都深刻地重塑着我们的世界。本书《计算机科学前沿：亚洲视角下的理论与实践探索 (2024年修订版)》汇集了近年来在亚洲乃至全球范围内取得的重要进展，旨在为研究人员、工程师、政策制定者以及对未来技术发展感兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识框架。本书的撰写团队由来自亚洲顶尖学术机构和高科技企业的资深专家组成，他们以严谨的学术态度和丰富的实践经验，系统梳理了当前计算机科学领域最活跃、最具影响力的分支。我们力求在保持高度理论深度的同时，紧密结合亚洲地区在应用创新方面的独特优势，展现出跨越地域限制的、全球化的研究图景。第一部分：基础理论的革新与深化计算机科学的宏伟殿堂建立在坚实的数学和逻辑基础之上。本部分重点探讨了支撑未来计算范式的核心理论进展。第一章：复杂性理论的新疆界本章深入探讨了P/NP问题在后量子计算时代的重新审视。我们分析了基于交互式证明系统（IP=PSPACE）的最新成果，并讨论了对计算难度假设（如SAT的指数级下界）的冲击与修正。特别关注了对“近似复杂性”的深入研究，尤其是在优化问题中，如何利用随机化技术和低度可证明性来界定可达到的最优解范围。此外，对“量子霸权”背景下，经典复杂性理论的鲁棒性进行了细致的评估。第二章：算法设计的范式转变算法是解决问题的核心工具。本章超越了传统的图论和动态规划范畴，聚焦于大规模数据和高维空间的算法创新。我们详细介绍了在线算法与流式处理中的竞争比优化，特别是针对资源受限环境下的内存访问模式。几何算法方面，对高维空间中的近邻搜索（ANN）进行了深入分析，对比了基于哈希（如LSH）和基于图结构（如HNSW）方法的性能差异及其在海量数据库检索中的应用。本章还探讨了反事实推理与因果推断算法在决策科学中的集成方法。第三章：形式化方法与软件可靠性随着系统复杂度的提升，对软件和硬件设计的形式化验证成为关键。本章聚焦于模型检测技术在并发系统和分布式协议中的应用。我们详细阐述了SMT求解器（Satisfiability Modulo Theories）在程序分析中的最新进展，特别是如何有效地处理浮点运算和数组理论。此外，本章还涵盖了基于依赖类型（Dependent Types）的编程语言设计，如何从类型系统层面保证程序逻辑的正确性，并介绍了Coq和Agda等工具在关键安全模块验证中的实战案例。第二部分：新兴计算范式的崛起本部分聚焦于超越冯·诺依曼架构，代表着下一代计算能力的颠覆性技术。第四章：量子计算的硬件与软件协同本章剖析了当前全球领先的量子硬件平台，包括超导量子比特、离子阱和拓扑量子比特的物理实现挑战与工程进展。重点分析了亚洲在超导电路设计和高精度控制系统方面的独特贡献。在软件层面，深入讨论了量子算法的优化，如VQE（变分量子本征求解器）和QAOA（量子近似优化算法）的性能瓶颈分析。本章特别关注了错误纠正码在提高量子相干时间方面的最新突破，以及NISQ（含噪声中等规模量子）时代的实用化策略。第五章：类脑计算与神经形态工程模仿生物大脑的结构和功能是本世纪的宏伟目标之一。本章系统介绍了脉冲神经网络（SNNs）的设计原理，以及脉冲时间依赖可塑性（STDP）等学习规则的实现细节。我们详述了基于忆阻器（Memristor）的新型硬件加速器，如何在低功耗约束下实现高密度的权重存储和并行计算。本章还讨论了如何将SNNs应用于实时的模式识别和机器人控制领域，强调其在边缘计算中的潜力。第六章：后摩尔时代的光子计算随着电子元件尺寸逼近物理极限，光子技术作为信息载体的替代方案正受到越来越多的关注。本章详细介绍了硅基光子集成电路（PICs）的制造工艺，包括波导、调制器和探测器的性能优化。我们重点分析了基于微环谐振器（Micro-ring Resonators）的片上光互连技术，以及如何在光域中实现高效的矩阵向量乘法，为加速深度学习推理提供了新的硬件基础。第三部分：数据智能与应用集成本部分聚焦于如何利用先进的计算技术处理和理解爆炸式增长的数据，并在实际领域中创造价值。第七章：深度学习的泛化与可解释性深度学习模型已成为解决复杂感知问题的基石，但其“黑箱”特性仍是工业应用的主要障碍。本章首先探讨了新的网络架构，如Transformer模型的变体，及其在处理长距离依赖关系上的效率提升。随后，详细介绍了LIME、SHAP等主流的可解释性（XAI）方法，并提出了结合因果图模型来增强模型决策可信度的创新方案。在亚洲的工业实践中，我们关注了如何在金融欺诈检测和供应链优化中，实现高精度的同时满足监管对透明度的要求。第八章：分布式机器学习与联邦学习数据孤岛问题是当前AI发展面临的重大挑战。本章深入分析了联邦学习（Federated Learning）的聚合算法，如FedAvg及其改进版本，重点讨论了如何在非独立同分布（Non-IID）数据环境下保持模型收敛性和公平性。此外，本章还涵盖了安全多方计算（SMPC）与差分隐私（Differential Privacy）在数据联邦中的集成，确保数据在传输和计算过程中的隐私保护，特别是在医疗健康和智慧城市数据共享中的应用案例。第九章：边缘智能与物联网（IoT）的安全范式随着计算能力向终端设备的迁移，边缘智能（Edge AI）的部署变得至关重要。本章探讨了模型压缩技术，如权重剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），以适应资源受限的嵌入式设备。安全是边缘计算的生命线，本章详细分析了针对物联网设备的侧信道攻击（Side-Channel Attacks），并介绍了基于硬件信任根（Root of Trust）和轻量级加密算法的防御策略，确保了大规模传感器网络的运作完整性。结语：面向未来的跨学科融合本书不仅是对当前计算机科学成就的总结，更是对未来发展方向的展望。我们看到，基础理论的深挖、新兴硬件的突破以及数据智能的精进，正以前所未有的速度相互融合。亚洲地区在工程实施和快速应用迭代方面的活力，为全球计算机科学的进步提供了强大的动力。我们希望本书能够激励下一代研究者，勇敢地跨越学科边界，迎接更加智能、可靠和普惠的计算未来。