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高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)
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《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格,全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì),并做出對應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(第1章);CPU前端,包括指令提取單元、分支預(yù)測單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化,以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)(第2、3章);分支預(yù)測單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化,寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)(第4、5章);執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)(第6、7章);訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)(第8章);重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)(第9章);IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例(第10章)。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對應(yīng)于指令的生命周期,為讀者提供直觀和清晰的視角,便于讀者對高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書,或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教學(xué)參考用書,也可供對CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

李東聲等編著 ·人工智能 ·16.1萬字

聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法
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《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法》系統(tǒng)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的全貌,內(nèi)容豐富,兼顧算法理論與實(shí)踐。算法部分包含橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦等不同的數(shù)據(jù)建模方式,重點(diǎn)討論了聯(lián)邦學(xué)習(xí)由于數(shù)據(jù)異質(zhì)性和設(shè)備異質(zhì)性帶來的算法穩(wěn)定性、隱私性挑戰(zhàn)及其解決策略,這對每一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)者來說都是至關(guān)重要但卻容易忽略的部分;實(shí)踐部分介紹了當(dāng)前主流的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架,并進(jìn)行對比,然后給出相同算法的不同實(shí)現(xiàn)供讀者比較。《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法》重點(diǎn)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺及推薦系統(tǒng)等方面的應(yīng)用,方便算法工程師拓展當(dāng)前的算法框架,對金融、醫(yī)療、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈等應(yīng)用也做了詳盡闡述,相信對于研究隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生和聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者都有很好的借鑒作用。詳細(xì)的代碼以及對現(xiàn)有框架和開源項(xiàng)目的介紹是本書的一大特色。

耿佳輝等編著 ·電腦安全 ·13.9萬字

通用人工智能:初心與未來
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至少從20世紀(jì)50年代起,人們就開始大肆宣傳可能很快就會創(chuàng)造出一種能夠與人類智能的全部范圍和水平相匹配的機(jī)器。現(xiàn)在,我們已經(jīng)成功地創(chuàng)造出了能夠解決特定問題的機(jī)器,其準(zhǔn)確度達(dá)到甚至超過了人類,但我們?nèi)匀粺o法獲得通用智能。這本書想和大家探討一下還需要做什么樣的努力才能不僅獲得專用智能,還能獲得通用智能。如果讀者對智能感興趣,想了解更多關(guān)于如何建造自主機(jī)器的知識,或者擔(dān)心這些機(jī)器突然有一天會以一種被稱為“技術(shù)奇點(diǎn)”的方式統(tǒng)治世界,請閱讀本書。通過閱讀本書,讀者將會了解到:盡管人工智能已經(jīng)變得越來越復(fù)雜而強(qiáng)大,但計(jì)算機(jī)科學(xué)還遠(yuǎn)未創(chuàng)造出通用人工智能。人類自然智能的認(rèn)知機(jī)理以及人工智能發(fā)展的初心與使命,從不同方面認(rèn)知當(dāng)前人工智能技術(shù)的不足。從當(dāng)前“專用人工智能”到實(shí)現(xiàn)真正的“通用人工智能”還需要在哪些方面取得突破。機(jī)器智能的進(jìn)步可能會改變?nèi)藗儚氖碌墓ぷ黝愋停鼈儾粫馕吨祟惔嬖诘慕K結(jié)。為什么機(jī)器智能的改進(jìn)并不會導(dǎo)致由機(jī)器所主導(dǎo)的失控性革命,機(jī)器智能的進(jìn)步并不會導(dǎo)致世界末日的到來。

(美)赫伯特·L.羅埃布萊特 ·人工智能 ·19.6萬字

大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)入門:從大數(shù)據(jù)到人工智能
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本書跟從大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用的融合之路,通過分析和解讀整個數(shù)據(jù)驅(qū)動智能核心技術(shù),希望能給讀者提供一個大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的入門學(xué)習(xí)和應(yīng)用參考指南。本書前半部分內(nèi)容重在核心技術(shù)解讀:包括大數(shù)據(jù)智能的概論、大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的多維解讀、深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)的分析,大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用三段論和敏捷大數(shù)據(jù)方法論的提出等內(nèi)容。后半部分內(nèi)容重在應(yīng)用實(shí)踐的探討,深入分析了當(dāng)前大數(shù)據(jù)智能獨(dú)角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產(chǎn)品和技術(shù),并從個人學(xué)習(xí)到工程實(shí)踐,從企業(yè)應(yīng)用到政府治理,從業(yè)務(wù)理解到技術(shù)選型等多個層面,逐一解讀大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在學(xué)習(xí)、應(yīng)用過程中面臨的關(guān)鍵問題、陷阱,并給出參考意見。本書通過核心技術(shù)解讀幫助讀者學(xué)習(xí)、理解、應(yīng)用大數(shù)據(jù)智能,具有重要的參考價值。本書適合的讀者包括關(guān)注大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的在校學(xué)生、個人學(xué)習(xí)者和研發(fā)工程師、技術(shù)主管、企業(yè)高管、政府管理人員等。

杜圣東 ·人工智能 ·13.9萬字

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