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第1章 概述 1

1.1计算机科学面临的问题 5

1.2计算机学科概述 8

1.2.1计算机学科的特点 8

1.2.2基本学科能力 10

1.2.3计算机学科的发展和分支学科的划分 10

1.2.4计算机科学与其他学科之间的关系 13

1.3计算机科学发展的趋势 13

1.4小结 16

推荐阅读 16

问题与讨论 16

第一部分 计算机硬件和体系结构 19

第2章 计算机硬件的发展 19

2.1计算机发展的历史回顾 21

2.1.1早期计算机：机械式计算工具、机电式计算机 21

2.1.2电子管、晶体管和集成电路 23

2.1.3电子计算机的诞生 24

2.1.4现代计算机发展历程 25

2.2我国计算机发展史 26

2.2.1第一代电子管计算机研制（1958—1964） 26

2.2.2第二代晶体管计算机研制（1965—1972） 27

2.2.3第三代中小规模集成电路计算机研制（1973—20世纪80年代初） 28

2.2.4第四代超大规模集成电路计算机研制（20世纪80年代中期至今） 28

2.3新型计算机的发展 30

2.3.1 DNA计算机 30

2.3.2量子计算机 31

2.3.3光计算机 31

2.3.4纳米计算机 32

2.4 CPU和GPU的发展 33

2.4.1 CPU的发展 33

2.4.2多核计算的发展趋势 40

2.4.3 GPU的发展 44

2.4.4 CPU和GPU的融合 47

2.5小结 50

推荐阅读 50

问题与讨论 50

第3章 高性能计算 51

3.1高性能计算概述 54

3.1.1什么是高性能计算 54

3.1.2发达国家在高性能计算方面的发展 55

3.1.3我国高性能计算的发展 58

3.2世界各地超级计算中心的发展概况 62

3.3高性能计算机的发展 64

3.3.1从“走鹃”谈起 64

3.3.2千万亿（1015）次系统研发 67

3.3.3艾级超级计算机的机遇与挑战 67

3.4高性能计算机关键技术与挑战 69

3.4.1高性能计算机关键技术 69

3.4.2超级计算机系统的挑战 70

3.4.3超级计算机发展的技术路线 74

3.5小结 75

推荐阅读 75

问题与讨论 76

第二部分 计算机系统 79

第4章 现代操作系统 79

4.1操作系统的历史 81

4.2现代操作系统的发展 85

4.2.1操作系统的基本概念 85

4.2.2现代操作系统的关键技术 90

4.3 Windows操作系统 96

4.4 UNIX类操作系统的发展 100

4.4.1 UNIX系统简介 100

4.4.2 UNIX家族的演化 102

4.4.3类UNIX系统的发展 105

4.4.4 UNIX系统的展望 108

4.5小结 110

推荐阅读 111

问题与讨论 111

第5章 计算机网络新技术 113

5.1计算机网络的发展 115

5.1.1最成功的计算机网络——互联网的诞生 115

5.1.2计算机网络的历史 117

5.1.3中国的网络发展史 120

5.1.4互联网的发展和主要面临的技术挑战 121

5.2下一代互联网 123

5.2.1下一代互联网的特征 124

5.2.2下一代互联网的国内外研究进展 126

5.3对等计算的研究 129

5.3.1对等计算概述 129

5.3.2对等网络服务的底层架构 131

5.3.3对等网络服务的应用情况 132

5.3.4国内研究系统介绍 134

5.3.5对等网络面临的问题 134

5.4无线局域网前沿技术 136

5.4.1无线局域网的基本概念 136

5.4.2无线局域网的未来发展 139

5.4.3 IEEE 802.11系列标准 140

5.4.4无线局域网的安全 141

5.5小结 143

推荐阅读 143

问题与讨论 144

第6章 可信系统和可信软件 145

6.1信任的概念及其在计算机学科中的发展 147

6.1.1人类社会普遍的信任现象 147

6.1.2计算机学科中的信任概念和需求 148

6.1.3实体信任、可信计算和软件可信 148

6.1.4内容信任的研究 150

6.2可信计算的发展历程 151

6.2.1可信计算的基本思想与主要技术 152

6.2.2国内外可信计算的发展 154

6.3软件可信性 155

6.3.1软件可信的问题 156

6.3.2软件可信性的基本概念 160

6.3.3可信软件与软件质量的关系 161

6.3.4可信软件工程 163

6.4互联网的可信性 165

6.4.1互联网带来的可信挑战 165

6.4.2互联网信息的可信性 167

6.5小结 170

推荐阅读 171

问题与讨论 171

第三部分 数据库和数据管理 175

第7章 数据库技术的发展 175

7.1数据库技术的发展史 177

7.1.1数据管理的诞生 178

7.1.2关系数据库的由来 180

7.1.3结构化查询语言 181

7.1.4面向对象数据库 182

7.1.5数据管理的变革：决策支持系统和数据仓库 183

7.1.6数据挖掘和商务智能 183

7.2数据管理新技术 187

7.2.1未来全球和个人信息的管理 189

7.2.2数据是未来计算的核心 191

7.3万维网数据库技术 192

7.3.1数据库和万维网信息检索的融合 193

7.3.2 XML数据的管理 194

7.4数据空间：数据管理新概念 196

7.4.1数据空间系统及其特征 197

7.4.2数据空间面临的挑战 199

7.5小结 200

推荐阅读 201

问题与讨论 201

第8章 数据挖掘及其应用 203

8.1数据挖掘技术的由来 206

8.1.1数据挖掘的基本概念 206

8.1.2数据挖掘的发展历程 209

8.1.3数据挖掘的演变过程 210

8.2数据挖掘的定义 210

8.2.1技术上的定义及含义 210

8.2.2商业角度的定义 211

8.2.3数据挖掘与其他分析方法的区别 212

8.3数据挖掘的研究内容 213

8.3.1知识的分类 213

8.3.2数据挖掘的流程 216

8.3.3数据挖掘的研究热点 218

8.4数据挖掘的应用 222

8.4.1数据挖掘的商业应用 222

8.4.2竞技运动中的数据挖掘 223

8.4.3数据挖掘技术在商业银行中的应用 224

8.5小结 225

推荐阅读 225

问题与讨论 225

第四部分 人工智能 229

第9章 人工智能前沿 229

9.1人工智能概述 231

9.1.1人工智能的诞生 232

9.1.2智能的含义 233

9.1.3图灵与人工智能 234

9.2人工智能的研究分支 237

9.2.1机器数学 237

9.2.2知识工程和专家系统 238

9.2.3智能器官与模式识别 240

9.2.4机器学习 244

9.2.5自然语言处理 244

9.2.6智能规划 245

9.2.7智能体技术及应用 245

9.2.8计算智能 247

9.3人工智能前沿的探索 248

9.3.1第五代计算机 248

9.3.2大脑复制 249

9.3.3走进人类的心灵 250

9.3.4游戏智能 251

9.4小结 254

推荐阅读 254

问题与讨论 254

第10章 机器学习的研究 255

10.1机器学习的发展 257

10.1.1什么是机器学习 257

10.1.2机器学习和数据挖掘的关系 260

10.1.3机器学习的发展历史 260

10.2机器学习的主要范式 264

10.2.1监督学习和非监督学习 264

10.2.2半监督学习 265

10.2.3主动学习 266

10.2.4集成学习 266

10.2.5流形学习 267

10.2.6强化学习 268

10.2.7多示例学习 268

10.2.8 Ranking学习 268

10.2.9数据流学习 269

10.2.10统计机器学习 270

10.3机器学习的应用和未来发展 270

10.3. 1机器学习的广泛应用 270

10. 3.2机器学习的未来发展 274

10.4小结 277

推荐阅读 278

问题与讨论 278

第五部分 计算机应用 281

第11章 搜索引擎技术 281

11.1互联网搜索引擎 283

11.1.1互联网搜索引擎的发展现状 283

11.1.2互联网搜索引擎的体系结构 286

11.2搜索引擎面临的挑战 290

11.2.1 Web的发展 290

11.2.2搜索需求的发展 293

11.2.3网络的发展 294

11.2.4来自非技术方面的挑战 295

11.3搜索引擎应对策略 296

11.3.1多元化 296

11.3.2搜索质量提高 297

11.3.3搜索能力加强 298

11.3.4其他 299

11.4搜索引擎相关研究组 301

11.4.1国外搜索引擎研究组 301

11.4.2国内搜索引擎研究组 303

11.5小结 303

推荐阅读 303

问题与讨论 303

第12章 集体智慧与Web 2.0 305

12.1集体智慧导言 307

12.1.1什么是集体智慧 307

12.1.2集体智慧在生活中的应用 308

12.1.3集体智慧与Web 2.0 309

12.1.4集体智慧在Web领域的应用 311

12.1.5集体智慧与机器学习 312

12.2搜索排名 313

12.2.1搜索引擎与信息检索 313

12.2.2基于内容的度量方法 314

12.2.3基于链接的度量方法 315

12.3推荐系统 316

12.3.1推荐系统的诞生和现状 316

12.3.2推荐系统的经典案例——Netflix 319

12.3.3设计推荐系统的基本方法 319

12.4集体智慧中的常用算法 322

12.4.1贝叶斯分类器 323

12.4.2决策树分类器 323

12.4.3神经网络 325

12.4.4 k-最近邻 326

12.4.5优化技术 327

12.5小结 329

推荐阅读 329

问题与讨论 330

第六部分 新兴技术 333

第13章 云计算 333

13.1认识云计算 335

13.1.1云计算的定义 337

13.1.2计算模式的演进过程 339

13.1.3云计算的推动力 343

13.1.4云计算与网格计算 345

13.2云计算的特征和分类 346

13.2.1云计算的公共特征 346

13.2.2云计算的分类 346

13.3云计算主要平台剖析 349

13.3.1 Amazon的EC2 349

13.3.2 Google的App Engine 350

13.3.3 IBM的Blue Cloud 353

13.3.4微软的Azure 354

13.3.5我国云计算产业的发展 354

13.4云计算技术和科研应用 356

13.4.1云计算的重要技术及其进展 356

13.4.2云计算的科研应用 357

13.5小结 360

推荐阅读 360

问题与讨论 360

第14章 物联网技术 361

14.1物联网的基本概念 363

14.1.1物联网概念的提出 363

14.1.2物联网的定义 365

14.1.3物联网的内涵 368

14.1.4物联网的基本属性和类型 369

14.1.5物联网的体系结构 370

14.2物联网系统的构成 372

14.2.1物联网硬件平台 372

14.2.2物联网软件平台 374

14.3物联网的关键技术 375

14.3.1节点感知技术 375

14.3.2节点组网及通信网络技术 377

14.3.3数据融合与智能处理技术 378

14.3.4云计算技术 379

14.4物联网技术的应用和发展 379

14.4.1物联网应用的主要领域 379

14.4.2物联网技术的未来发展 382

14.5小结 384

推荐阅读 384

问题与讨论 384

第15章 服务科学与服务计算 385

15.1服务科学的兴起 387

15.1.1什么是服务 387

15.1.2服务科学及其必然性 389

15.1.3服务科学：今日经济的新领域 391

15.1.4服务管理与工程 393

15.2服务计算 396

15.2.1服务计算的发展背景 396

15.2.2服务计算的定义及其研究领域 399

15.2.3服务计算的主要研究内容及热点 401

15.3服务科学与服务计算的关系 403

15.3.1服务科学与服务计算的典型应用领域 404

15.3.2服务科学与服务计算给计算机科学带来的影响 404

15.4小结 406

推荐阅读 406

问题与讨论 406

第16章 智慧地球 407

16.1智慧地球简介 409

16.1.1智慧地球的基本概念 409

16.1.2智慧地球的挑战 410

16.1.3智慧举措：智慧地球的含义 413

16.1.4让我们的地球变得更加智慧 414

16.2智慧地球的应用实例 415

16.2.1智慧的电力 417

16.2.2智慧的医疗 419

16.2.3智慧的城市 420

16.2.4智慧的交通 422

16.2.5智慧的供应链 424

16.2.6智慧的银行 426

16.3小结 429

推荐阅读 429

问题与讨论 429

附录 433

附录A全球顶尖的20所计算机专业大学 433

附录B国内外著名高校计算机学科课程体系 448

附录C中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊 458

附录D IBM重要会议列表 467

参考文献 471

后记 475