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| 編輯推薦： |
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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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| 內容簡介： |
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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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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计算机及其相关网络基础设施已经成为人类信息社会的重要基石，计算技术发展水平也成为衡量国家发展水平和竞争力的重要指标。《中国计算机科学技术发展报告》(简称《发展报告》)记录和见证了中国计算机领域的发展，所涉及的内容涵盖计算技术的诸多重要领域，展现了我国计算技术及相关领域的研究进展，可以帮助读者更完整地认识新时期面临的挑战和机遇，并指出新的开拓领域和方向。
计算机科学技术发展的突出特点就是现有方向不断发展、深化，同时新兴方向不断涌现。本年度的《发展报告》充分反映了这一趋势，这里面既有经典方向上的新挑战和新进展，也有新兴方向上的新问题，充分体现了中国计算机学会对计算技术发展中的新问题、前沿技术的思考。
人工智能技术在这几年取得了快速发展，尤其是以大模型为代表的语言模型、视觉模型、多模态模型取得了性能上的突破，在各行各业产生了广泛的影响。以ChatGPT为代表的大语言模型，在智能水平、任务广泛性和适用性上达到了前所未有的高度，在通用人工智能的发展道路上迈进了重要一步。人工智能技术正在深刻变革产业应用及社会生活的方方面面，对社会组织、科技发展、日常生活等都产生了巨大的影响。
本年度的《发展报告》的组织和策划工作得到了中国计算机学会各专业委员会和广大会员的大力支持与积极响应，共收到21份反映不同方向进展的报告申请。中国计算机学会学术工作委员会组织评审，遴选出具有代表性的高水平报告共10篇。在此，特别向本年度所有发展报告的执笔人表示感谢，也衷心感谢各专业委员会的主任和秘书长的辛勤付出。中国计算机学会孙凝晖理事长、梅宏前理事长、唐卫清秘书长等对本报告的整理和出版给予了指导和支持，中国计算机学会学术工作委员会的委员在选题、组织、评审等方面不辞辛劳，学会秘书处协助处理了繁杂的事务性工作，在此一并表示感谢。
唐杰
中国计算机学会
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