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
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书名 | CCF 2023中国计算机科学技术发展报告 |
分类 | 教育考试-考试-计算机类 |
作者 | 中国计算机学会 |
出版社 | 机械工业出版社 |
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简介 | 编辑推荐 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 内容推荐 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近期新动态,也非常适合计算机学者和从业者阅读和收藏。 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2 2 时序大数据管理4 2.1 时序数据存储4 2.2 时序数据查询10 2.3 时序数据治理14 3 时序大数据分析17 3.1 通用时序数据建模17 3.2 时空序列数据建模20 3.3 长时序数据建模24 3.4 多模态时序数据建模27 4 时序大数据典型应用29 4.1 教育领域的应用29 4.2 医疗领域的应用32 4.3 工业领域的应用35 4.4 交通领域的应用38 5 发展趋势与展望40 5.1 时序大数据管理40 5.2 时序数据预训练41 5.3 时序数据的泛化41 5.4 时序数据的因果学习42 5.5 时序数据的可解释性43 5.6 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60 2 国外研究现状62 2.1 多模态数据集62 2.2 多模态预训练模型65 2.3 下游任务85 3 国内研究现状100 3.1 多模态数据集100 3.2 预训练模型102 3.3 下游任务112 4 国内外研究进展比较123 4.1 多模态数据集123 4.2 预训练模型124 4.3 下游任务126 5 发展趋势与展望128 5.1 多模态数据集128 5.2 预训练模型129 5.3 下游任务130 6 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144 2 智能网络及其体系结构技术145 2.1 AI for Science概述145 2.2 互联网技术阶段特征146 2.3 智能网络体系结构147 3 AI计算的网络技术152 3.1 高性能AI计算的网络技术152 3.2 分布式大模型训练的网络优化技术153 4 智能路由技术155 4.1 基于监督学习的智能路由算法156 4.2 基于强化学习的智能路由算法156 4.3 智能路由算法的训练与部署157 5 智能传输技术158 5.1 智能拥塞控制技术159 5.2 智能报文调度技术161 5.3 网络侧智能流量控制技术163 6 网络智能运维164 6.1 网络建模164 6.2 故障预测165 6.3 故障定位167 6.4 因果推断168 7 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179 1.1 三维人体建模研究的问题179 1.2 本文的组织结构180 2 三维人体表征概述181 2.1 模板表征181 2.2 隐式表面场184 2.3 神经辐射场185 3 国内外研究进展186 3.1 运动捕捉186 3.2 重建与渲染193 3.3 化身建模205 3.4 多模态数字人生成215 4 发展趋势与展望229 4.1 稀疏视点高精度重建229 4.2 实时高质量渲染229 4.3 高效动态建模230 4.4 大模型带来的机遇和挑战230 5 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267 2 视觉Transformer模型设计268 2.1 经典视觉Transformer模型设计268 2.2 局部信息的引入271 2.3 视觉Transformer大模型273 3 Transformer模型在自监督学习中的应用274 3.1 CNN时代的自监督学习方法274 3.2 基于对比学习的方法276 3.3 基于掩码图像建模的方法277 3.4 掩码图像建模方法的拓展280 4 多模态任务中的Transformer模型282 4.1 多模态Transformer架构282 4.2 基于预训练的多模态Transformer285 4.3 基于大语言模型的多模态Transformer模型286 4.4 超越双模态的多模态Transformer架构287 5 国内外研究进展比较288 6 发展趋势与展望290 7 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304 1.1 可信赖人工智能发展背景304 1.2 可信赖人工智能的含义305 1.3 可信赖人工智能研究热点305 2 可信赖人工智能国际研究现状309 2.1 人工智能系统对抗攻击与防御热点技术309 2.2 可信赖人工智能测试与评估315 2.3 可信赖人工智能相关标准325 3 可信赖人工智能国内研究进展329 3.1 人工智能系统对抗攻击与防御热点技术329 3.2 可信赖人工智能测试与评估334 3.3 可信赖性度量337 3.4 可信赖人工智能相关标准337 4 可信赖人工智能国内外研究进展比较339 4.1 人工智能系统对抗攻击与防御热点技术339 4.2 可信赖人工智能测试与评估341 4.3 可信赖人工智能相关标准342 5 可信赖人工智能发展趋势343 6 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趋势报告 CCF系统软件专业委员会/CCF体系结构专业委员会 1 引言364 2 国内外研究和产业现状365 2.1 机密计算体系结构366 2.2 机密计算系统软件372 2.3 机密计算应用374 2.4 机密计算安全378 3 国内研究进展381 3.1 学术研究进展381 3.2 产业结构演化383 4 国内外研究进展比较384 4.1 国内机密计算发展的优势384 4.2 国内机密计算面临的挑战386 5 发展趋势与展望387 5.1 趋势一:易用互通387 5.2 趋势二:异构加速389 5.3 趋势三:技术融合390 5.4 趋势四:安全增强391 5.5 趋势五:标准制定392 6 结束语394 参考文献394 作者简介405 交互式定理证明及应用 CCF形式化方法专委会 1 引言410 2 交互式定理证明器412 3 传统验证领域415 3.1 程序验证415 3.2 操作系统验证418 3.3 编译器验证420 3.4 硬件验证423 3.5 数据库系统验证423 4 新兴验证领域424 4.1 嵌入式和混成系统验证424 4.2 密码系统的验证425 4.3 区块链和智能合约验证427 4.4 量子程序验证428 5 数学理论验证429 6 机器学习在交互式定理证明的应用431 7 发展趋势与展望436 7.1 证明工具的改善437 7.2 程序验证理论的发展与实现437 7.3 机器学习和交互式定理证明的结合438 8 结束语438 参考文献438 作者简介461 鲁棒语音信号与信息处理的研究进展与趋势463 1 引言464 2 自动语音识别465 2.1 语音识别基础方法466 2.2 语音识别前沿468 3 说话人日志474 3.1 基于聚类的说话人日志474 3.2 端到端说话人日志474 3.3 基于语音分离的说话人日志478 4 多通道语音处理481 4.1 双耳语音增强481 4.2 多设备联合语音处理484 5 多模态联合语音处理488 5.1 音视频联合说话人验证和日志488 5.2 音视频语音增强和分离491 5.3 音视频多模态语音识别494 5.4 低质量多模态数据的处理496 5.5 骨气导多模态语音处理497 6 语音对抗攻击与防御501 6.1 语音对抗攻击501 6.2 语音对抗防御503 7 MISP2022挑战赛505 7.1 概述505 7.2 挑战赛基线系统505 8 研究展望511 8.1 语音识别511 8.2 多通道语音处理512 8.3 多模态语音处理513 8.4 语音对抗攻击与防御513 9 报告总结514 参考文献514 作者简介537 量子自然语言处理 CCF自然语言处理专委 1 引言540 2 国外研究现状542 2.1 量子启发式语言模型542 2.2 基于量子计算的语言模型547 2.3 非经典(泛量子)概率理论和概率模型族550 3 国内研究现状556 3.1 量子启发式语言模型556 3.2 基于量子计算的语言模型562 3.3 非经典(泛量子)概率理论和概率模型族568 4 国内外研究进展比较569 4.1 量子启发式语言模型的国内外研究进展比较569 4.2 量子计算的国内外研究进展比较570 4.3 量子语言模型的国内外研究进展比较571 4.4 非经典(泛量子)概率理论和概率模型族的国内外研究进展比较572 5 发展趋势与展望574 6 结束语574 参考文献574 作者简介580 |
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