CCF 2023中国计算机科学技术发展报告

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最新动态，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