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

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。

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