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| 內容簡介： |
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在数字化的时代浪潮中，新一代信息技术成为了推动社会进步的重要力量。本书是一部聚焦于新一代信息技术发展趋势的书籍，涵盖了新一代计算机体系结构、物联网技术、云计算技术、大数据技术、区块链技术、新一代人工智能和新一代网络安全等多个领域，书中深入浅出地为读者提供有关新一代信息技术的系统化知识，包括基础概念介绍、关键技术刨析、应用案例实践和发展趋势梳理等。作为一本全面介绍新一代信息技术的书籍，本书兼顾信息专业基础知识学习和其他专业选修课程的需要，适用于信息技术相关专业的本科生、研究生、科研工作者、企业技术人员等读者群体，可作为新一代信息技术领域的教材和参考书籍。
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| 關於作者： |
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陈国良，中国科学学院院士。从事方向：并行计算、高性能计算、大数据理论。
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| 目錄：
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目 录
第1章 新一代计算机体系结构1
1.1 概述1
1.1.1 多核处理器时代1
1.1.2 并行计算机与高性能计算1
1.1.3 数据中心网络与云计算2
1.2 微处理器体系结构2
1.2.1 片上系统3
1.2.2 片上网络7
1.2.3 量子计算与量子芯片16
1.3 多处理机系统体系结构22
1.3.1 多处理机系统的互连网络22
1.3.2 多处理机系统的一致性问题27
1.3.3 多处理机的系统程序并行化30
1.4 数据中心集群体系结构33
1.4.1 数据中心网络的拓扑结构34
1.4.2 数据中心网络资源管理38
1.4.3 数据中心网络容错性能41
1.5 应用案列45
1.5.1 国产处理器—龙芯45
1.5.2 寒武纪智能芯片49
1.5.3 超算与高性能计算机51
习题153
第2章 物联网技术54
2.1 概述54
2.1.1 基本概念54
2.1.2 体系架构54
2.1.3 技术特征56
2.2 无线传感器网络57
2.2.1 无线传感网络的基本概念57
2.2.2 无线传感器功能结构61
2.2.3 无线传感器网络的操作系统73
2.2.4 无线传感器网络的技术特性和应用领域75
2.3 RFID技术78
2.3.1 RFID技术的基本概念78
2.3.2 RFID系统的组成部分78
2.3.3 RFID技术特性和应用领域82
2.4 拓扑控制和路由协议84
2.4.1 拓扑结构简介84
2.4.2 拓扑控制算法87
2.4.3 路由协议简介92
2.4.4 路由协议分类93
2.5 无源感知技术96
2.5.1 无源感知技术概述97
2.6 空间物联网99
2.6.1 基本概念99
2.6.2 体系架构和关键技术99
2.7 物联网应用案例102
2.7.1 无源物联网应用102
2.7.2 车联网应用103
第3章 云计算技术107
3.1 云计算概述107
3.1.1 云计算起源107
3.1.2 云计算定义与特征108
3.1.3 云交付部署模型108
3.1.4 云计算标准化110
3.2 云计算架构112
3.2.1 云计算体系结构112
3.2.2 云服务模式113
3.2.3 云计算基础架构114
3.2.4 移动云计算架构118
3.3 云计算核心技术120
3.3.1 虚拟化技术120
3.3.2 数据存储技术123
3.3.3 数据中心技术124
3.3.4 云监控与云管理126
3.4 边缘计算128
3.4.1 边缘计算的基本概念与模型128
3.4.2 边缘计算部署129
3.4.3 边缘计算卸载技术132
3.4.4 云边协同计算技术135
3.4.5 移动边缘计算137
3.5 云计算平台141
3.5.1 Google云计算平台141
3.5.2 阿里云计算平台143
3.5.3 开源云计算平台145
3.5.4 云原生技术147
3.6 云计算应用案例149
3.6.1 公有云：谷歌云、亚马逊云、阿里云、腾讯云150
3.6.2 社区云—基于云医疗的网络医疗平台152
3.6.3 私有云—面向微服务的大数据承载云平台154
第4章 大数据技术158
4.1 概述158
4.1.1 大数据简介158
4.1.2 大数据分析160
4.1.3 大数据与云计算关系160
4.2 数据采集技术161
4.2.1 什么是数据采集161
4.2.2 传统数据采集的不足162
4.2.3 大数据采集的方法163
4.2.4 大数据采集平台163
4.3 数据处理技术164
4.3.1 大数据处理技术简介164
4.3.2 分布式计算框架—MapReduce164
4.3.3 分布式实时计算系统—Storm166
4.3.4 查询分析计算系统—Hive169
4.3.5 分布式内存计算系统—Spark170
4.4 数据挖掘算法173
4.4.1 基于大数据的机器学习算法173
4.4.2 分类算法175
4.4.3 协同过滤算法177
4.5 大数据平台182
4.5.1 目前主流的大数据平台182
4.5.2 大数据存储—文件系统（HDFS）182
4.5.3 大数据存储—数据库（HBase）184
4.6 大数据应用186
4.6.1 基于大数据的电子商务186
4.6.2 基于大数据的个性化推荐187
4.6.3 基于大数据的电力客户服务需求预测188
习题4189
第5章 区块链技术191
5.1 区块链概述191
5.1.1 区块链组成原理191
5.1.2 区块链和比特币194
5.2 共识算法198
5.2.1 拜占庭将军问题和工作量证明198
5.2.2 权益证明200
5.2.3 委托权益证明202
5.3 智能合约203
5.3.1 智能合约概述203
5.3.2 以太坊智能合约207
5.3.3 超级账本链码214
5.4 区块链安全和隐私保护220
5.4.1 数字钱包安全220
5.4.2 交易安全和隐私保护225
5.5 多链和跨链技术228
5.5.1 主链和侧链228
5.5.2 跨链协同230
习题5231
第6章 人工智能233
6.1 人工智能概述233
6.1.1 人工智能的历史233
6.1.2 人工智能发展现状235
6.1.3 人工智能技术发展趋势236
6.2 深度学习237
6.2.1 深度学习基础237
6.2.2 深度学习网络238
6.2.3 深度学习技术241
6.2.4 深度学习的前沿和总结242
6.3 强化学习242
6.3.1 强化学习的基础242
6.3.2 有限马尔可夫决策过程243
6.3.3 动态规划246
6.3.4 强化学习前沿和总结248
6.4 迁移学习249
6.4.1 迁移学习的基础249
6.4.2 迁移学习的基本方法250
6.4.3 迁移学习的前沿技术253
6.5 联邦学习255
6.5.1 联邦学习概述255
6.5.2 横向联邦学习256
6.5.3 纵向联邦学习258
6.5.4 迁移联邦学习259
6.6 人工智能安全261
6.6.1 人工智能安全概述261
6.6.2 人工智能数据安全262
6.6.3 人工智能算法安全263
6.6.4 人工智能模型安全264
6.6.5 人工智能运行安全265
6.6.6 小结266
6.7 应用案例266
6.7.1 人工智能在无人驾驶中的应用266
6.7.2 智能问答269
习题6272
第7 物联网273
7.1 物联网安全273
7.1.1 物联网安全框架273
7.1.2 物联网安全攻防技术276
7.1.3 物联网安全标准281
7.1.4 物联网安全实例282
7.2 云计算安全284
7.2.1 云计算安全体系284
7.2.2 云计算区域边界安全286
7.2.3 云服务计算环境安全287
7.2.4 云计算安全管理294
7.2.5 云计算安全标准296
7.2.6 云计算安全实例分析298
7.3 区块链安全299
7.3.1 区块链技术与区块链安全299
7.3.2 区块链技术面临的安全挑战301
7.3.3 区块链技术面临的攻击302
7.3.4 区块链技术的防御/加强手段308
7.3.5 区块链安全实际案例310
参考文献312
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