我对计算机领域未来发展的期望和畅想
我期待未来计算机领域融合人性与智能，AI伙伴懂得人类情感，量子计算带来革命性变化。数字鸿沟将缩小，信息普惠全球，同时关注环保与可持续性，发展绿色计算。计算机系统将更安全，抵御网络威胁，保护用户隐私。最后，希望计算机科学教育普及，激发更多人投身科技创新，共创美好未来。
网络安全与信息安全：从漏洞防护到加密技术的深度解析
本篇文章将深入探讨网络安全与信息安全的核心领域，重点关注网络安全漏洞的识别与防护、先进的加密技术以及提升安全意识的策略。通过详细分析各个方面的知识和实际应用，我们旨在帮助读者更好地理解并应对日益复杂的网络威胁。
云计算的未来：五大趋势与技术变革
【6月更文挑战第25天】云计算未来五大趋势：
1. 边缘计算与物联网结合，减少延迟，增强实时性。
2. AI与云计算融合，提升智能服务效率。
3. 量子计算的潜力，革新云计算处理能力。
4. 混合云和多云策略成主流，提供灵活安全选项。
5. 可持续性发展，绿色云计算降低环境影响。
万字长文 | 多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）（下）
随着自动驾驶技术的发展，多目标跟踪已成为计算机视觉领域研究的热点问题之一。MOT 是一项关键的视觉任务，可以解决不同的问题，例如拥挤场景中的遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换等。为了应对这些挑战，研究人员尝试利用transformer的注意力机制、利用图卷积神经网络获得轨迹的相关性、不同帧中目标与siamese网络的外观相似性，还尝试了基于简单 IOU 匹配的 CNN 网络、运动预测的 LSTM。为了把这些分散的技术综合起来，作者研究了过去三年中的一百多篇论文，试图提取出近年来研究者们更加关注的解决 MOT 问题的技术。
基于量子遗传算法的函数寻优算法
量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)是量子计算与遗传算法相结合的产物，是一种新发展起来的概率进化算法。遗传算法是处理复杂优化问题的一种方法，其基本思想是模拟生物进化的优胜劣汰规则与染色体的交换机制，通过选择、交叉、变异三种基本操作寻找最优个体。由于GA不受问题性质、优化准则形式等因素的限制，仅用目标函数在概率引导下进行全局自适应搜索，能够处理传统优化方法难以解决的复杂问题，具有极高鲁棒性和广泛适用性，因而得到了广泛应用并成为跨学科研究的热点。但是，若选择、交叉、变异的方式不当，GA会表现出迭代次数多、收敛速度慢、易陷入局部极值的现象。