AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。

世界著名计算机教材精选·计算机组成和设计：硬件/软件接口 美国加州大学伯克利分校计算机系Patterson教授和斯坦福大学计算机系Hennesssy教授是现今计算机设计领域非常受人尊敬的学者和开创者。John Hennessy精通硬件/软件，是具有传奇色彩的MIPS编译器和几代MIPS硬件产品的技术上的领导者。David Patterson是RISC最初提倡者之一。他创造了RISC一词，定义了RISC的含义，是Sun公司SPARC处理器的主要顾问。他提出了RAID（廉价磁盘冗余阵列），带来了为大量数据服务磁盘存储的工业的革命，并且又提出了NOW（工作站网络）的概念。该书是他们对组织研究和实践的全面而系统的总结。目前，世界上很多大学的计算机原理课程采用这本教材。国内也有大学采用这本教材的英文版。 　　与同类著作相比，这本书具有结构清晰完整、系统性强、内容新颖、行文深入浅出，可读性好的特点。特别值得提出的是，这本书讲授计算机组织的基本要领和基础。更重要的是，本书提供了计算机组织的设计和基础框架，使读者能够继续学习的必要知识，从而可以保持在这一领域的前沿位置。这是一本能使读者在较短时间内全面了解、熟悉和掌握当代计算机系统发展主流技术和最新成就的优秀教材和专业参考书。 　　本书是计算机及相关专业本科和研究生的经典教材。

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在测量数据的获取过程中,经常存在着不确定性,它们影响着参数估计的可靠性。本文通过把不确定度作为参数融入函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点,从另一个角度探讨了不确定性观测数据处理方法,推广了现有的误差理论。

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