《未來算法》是由2021年6月中信出版社出版的圖書。
基本介紹
- 書名:未來算法
- 作者:諸葛越
- 出版社:中信出版社
- ISBN:9787521730418
《未來算法》是由2021年6月中信出版社出版的圖書。
《未來算法》是由2021年6月中信出版社出版的圖書。作品簡介我們的未來,是人和機器一起仰望星空的時代。這本書用通俗易懂的語言和生動活潑的例子,介紹了有關“未來算法”的新知識,重點拆解了排序、分類、搜尋、遞歸幾大基本的未來...
《改變未來的九大算法》是2013年中信出版社出版的圖書,作者是美 約翰.麥考密克。該書講述了搜尋引擎、PageRank、公開密鑰加密、糾錯碼、模式識別、數據壓縮、資料庫、數字簽名等內容。內容簡介 Google得出的搜尋結果是如何產生的?百度為何會陷入“搜尋門”,又是什麼機制使然?身處在大數據時代的我們,究竟該如何應對...
《未來衛星通信星上處理關鍵算法研究》是依託清華大學,由曹志剛擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 衛星通信發展趨勢是增大星上系統處理能力以降低對地面系統的要求。如何最大靈活有效地適應寬頻綜合業務流量變化需求,成為新型有效載荷研究所關注的問題。我們對衛星寬頻網路協定棧的各個層次的星上處理算法進行研究。在物理...
生成式人工智慧(GAI)是利用複雜的算法、模型和規則,從大規模數據集中學習,以創造新的原創內容的人工智慧技術。這項技術能夠創造文本、圖片、聲音、視頻和代碼等多種類型的內容,全面超越了傳統軟體的數據處理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT標誌著這一技術在文本生成領域取得了顯著進展,2023年被稱為生成...
此外,M2M模型的數據結構及其預處理過程,能夠被所有基於M2M模型的算法所共享,從而大大地提高了需要多種算法共同處理的操作的效率,如圖像處理和模式識別等。本文分析了基於M2M模型的算法的一般過程和共同特性,設計和編程實現了三種基於M2M模型的算法:最近鄰算法,凸包算法和尋徑算法,並與相應的經典算法和最新研究成果...
在給定了完整的 Raft 算法之後,我們現在可以更加精確的討論領導人完整性特性(這一討論基於 9.2 節的安全性證明)。我們假設領導人完全性特性是不存在的,然後我們推出矛盾來。假設任期 T 的領導人(領導人 T)在任期內提交了一條日誌條目,但是這條日誌條目沒有被存儲到未來某個任期的領導人的日誌中。設大於 ...
“智慧型算法”是指在工程實踐中,經常會接觸到一些比較“新穎”的算法或理論,比如模擬退火,遺傳算法,禁忌搜尋,神經網路,天牛須搜尋算法,麻雀搜尋算法,蜣螂最佳化算法等。這些算法或理論都有一些共同的特性(比如模擬自然過程。它們在解決一些複雜的工程問題時大有用武之地。智慧型算法研究 這些算法都有什麼含義?首先給...
3.2.2 知情搜尋算法的用例 61 3.3 對抗性搜尋:在不斷變化的環境中尋找解決方案 62 3.3.1 一個簡單的對抗性問題 62 3.3.2 最小-最大搜尋:模擬行動並選擇最好的未來 63 3.3.3 啟發式 64 3.3.4 阿爾法-貝塔剪枝:僅探索合理的路徑 72 3.3.5 對抗搜尋算法的典型案例 75 3.4 本章小結 75 ...
國內外關於算法骨架的研究也很多。不同的組織都有各自的算法骨架,如Cole的eskel,Darlington、Rabhi、P3L等知名的骨架;前景 並行已經成為程式設計中的一個趨勢,越來越高要求的計算,越來越多的多核處理器,都預示著未來計算機世界的並行趨勢已成必然。並行遺傳算法骨架 並行遺傳算法骨架(PGA_Skeleton)是為了簡化遺傳...
智慧型計算就是借用自然界生物界規律的啟迪根據其原理模仿設計求解問題的算法。張鈴《淺談智慧型計算》人工智慧和智慧型計算完全是兩個概念。圖靈獎獲得者約翰·霍普克羅夫特說,計算和通信兩個領域的融合開創了智慧型計算的新天地,計算機已經可以更聰明地幫助人們獲得和處理信息,這已經和人工智慧的概念大相逕庭了。期刊 《智慧型...
算法結構 該算法分成兩個組成部分:代碼編寫算法,以及搜尋潛在代碼的機制。算法特點 DeepCoder夠自行編寫代碼解決簡單的數學問題,還能夠搜尋可帶來可行解決方案的潛在代碼,這可強化它自身編寫代碼的能力。它並不是像StackOverflow或者GitHub那樣通過掃描熱門代碼庫來獲得解決方案,儘管研究人員很希望這一點未來可以實現。Dee...
第四步利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型後,就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節變動值s,在可能的情況下預測不規則變動值I。然後用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y:加法模式T+S+I=Y 乘法模式T×S×I=Y 如果不規則變動的預測值難以求得,就只求長期趨勢和季節變動...
深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次,這些學習過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個複雜的機器學習算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜尋...
自然語言處理,知識表現,智慧型搜尋,推理,規劃,機器學習,知識獲取,組合調度問題,感知問題,模式識別,邏輯程式設計軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經網路,複雜系統,遺傳算法 意識和人工智慧 人工智慧就其本質而言,是對人的思維的信息過程的模擬。對於人的思維模擬可以從兩條道路進行,一是結構模擬,...
總的來說,Rijndael的結構體現了一種高度的結構化的設計,這使得在克服未來任何襲擊對算法作出修改時將比過去的算法設計容易得多。Rijndael真的是最好的選擇嗎?我們的密碼學專家Borys Pawliw說道:“AES的選擇總是在找尋一種折衷方案,需要平衡各種因素,例如整體的安全、性能、還有效率等。這樣一來,想要一種算法能...
將各階段按照一定的次序排列好之後,對於某個給定的階段狀態,它以前各階段的狀態無法直接影響它未來的決策,而只能通過當前的這個狀態。換句話說,每個狀態都是過去歷史的一個完整總結。這就是無後向性,又稱為無後效性。子問題的重疊性 動態規劃算法的關鍵在於解決冗餘,這是動態規划算法的根本目的。動態規劃實質上...
SGPC首先通過引入一種反饋控制結構,以此來簡化系統內部的某些關鍵變數之間的關係,然後通過最佳化目標函式找到參考時域內的最優參考信號序列,從而得到控制量的增量.該方法通過對未來參考信號的約束,間接實現了對未來系統輸出的約束,進而保證系統的穩定性。與其它最優控制相結合的 GPC算法 各種傳統的控制方法以及最佳化控制...
對照於傳統的通用計算機,其理論模型是通用圖靈機;通用的量子計算機,其理論模型是用量子力學規律重新詮釋的通用圖靈機。從可計算的問題來看,量子計算機只能解決傳統計算機所能解決的問題,但是從計算的效率上,由於量子力學疊加性的存在,某些已知的量子算法在處理問題時速度要快於傳統的通用計算機。量子位 量子位(qubit...
由圖1可以看出,前 5 個時間的圖像與最佳置換算法時的相同,但這並非是必然的結果。因為,最佳置換算法是從“向後看”的觀點出發的,即它是依據以後各頁的使用情況;而 LRU 算法則是“向前看”的,即根據各頁以前的使用情況來判斷,而頁面過去和未來的走向之間並無必然的聯繫。硬體支持 LRU 置換算法雖然是一種...