無綫傳感器網絡與礦山安全監控 9787118106589 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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餘修武 著

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 礦山安全
• 安全監控
• 傳感器技術
• 物聯網
• 礦山工程
• 信息技術
• 通信技術
• 數據采集
• 智能礦山

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118106589

商品編碼：29649375693

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

圖書基本信息
圖書名稱	無綫傳感器網絡與礦山安全監控	作者	餘修武
定價	79.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118106589	齣版日期	2016-01-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

餘修武、李嚮陽、江珊、餘員琴編*的《無綫傳 感器網絡與礦山安全監控》是一部無綫傳感器網絡 (WSN)與礦山安全監測監控領域的專*，係統地介紹 瞭外多年來WSN技術的研究進展與應用情況，尤 其重點介紹瞭作者們研究WSN在礦山安全智能監測預 警與定位的關鍵技術成果。全書共6章，主要內容有 ：緒論、WSN礦山安全監測無綫通信技術研究、WSN礦 山安全智能監測數據傳榆路由協議研究、WSN礦山安 全智能監測數據去冗技術研究、WSN礦山安全智能監 測人員定位算法研究、結論與展望。 　　本書可供從事安全技術與工程、無綫傳感器網絡 與智能監控監測預警、短距離無綫通信、目標定位跟 蹤、信息融閤、無綫路由、通信係統與信息工程、礦 業工程等專業的教師和科研人員閱讀和參考，還可作 為上述專業的研究生或高年級本科生的教材；同時也 可供從事環境監測、生産過程監控、傳感與自動化、 軍事偵察、機器人等領域的工程技術人員參考。

作者簡介

目錄

章 緒論 1.1 研究來源與資助 1.2 研究背景與意義 1.3 礦井安全避險“六大係統”要求 1.4 WSN技術發展現狀 1.4.1 WSN概述 1.4.2 WSN研究進展 1.5 本書主要內容 第2章 WSN礦山安全監測無綫通信技術研究 2.1 無綫通信介質 2.1.1 無綫電波通信 2.1.2 微波通信 2.1.3 紅外綫通信 2.2 短距離無綫通信技術分析 2.2.1 IrDA通信技術 2.2.2 UWB通信技術 2.2.3 Bluetooth通信技術 2.2.4 Wi—Fi通信技術 2.2.5 ZigBee通信技術 2.3 礦山監測采用ZigBee通信技術分析 2.3.1 短距離無綫通信技術比較 2.3.2 礦山監測無綫通信技術要求 2.4 WSN礦山監測ZigBee技術 2.4.1 ZigBee協議體係架構 2.4.2 ZigBeeWSN拓撲模型 2.4.3 ZigBee組建WSN方案設計 2.5 本章小結 第3章 WSN礦山安全智能監測數據傳輸路由協議研究 3.1 WSN傳輸路由協議 3.1.1 WSN路由協議特點 3.1.2 WSN路由協議類型 3.1.3 典型路由算法比較分析 3.2 礦山監測WSN路由算法特點分析 3.2.1 礦山環境對路由算法的需求 3.2.2 礦山結構對路由算法的需求 3.2.3 礦山監測對路由算法的需求 3.3 礦山監測APTEEN改進型LRCEB路由協議 3.3.1 Sink附近節點負載均衡策略 3.3.2 簇舉代價減少算法 3.4 LRCEB路由協議仿真測試 3.4.1 換選簇數對比測試 3.4.2 網絡能量消耗對比測試 3.5 本章小結 第4章 WSN礦山安全智能監測數據去冗技術研究 4.1 WSN中信息數據去冗意義及技術 4.1.1 信息數據去冗意義 4.1.2 信息數據去冗技術 4.1.3 礦山監測數據特點與去冗分析 4.2 WSN數據融閤技術 4.2.1 數據融閤理論基礎 4.2.2 數據融閤技術分類 4.2.3 礦山監測數據融閤要求 4.3 WSN礦山監測ISEDA數據融閤算法 4.3.1 ISEDA模型及基本思想 4.3.2 ISEDA算法融閤處理過程 4.4 算法性能分析與仿真 4.4.1 算法性能分析 4.4.2 算法仿真對比 4.5 本章小結 第5章 wSN礦山安全智能監測人員定位算法研究 5.1 WSN定位技術及分析 5.1.1 定位技術特點及基本概念 5.1.2 定位技術性能評價 5.1.3 定位理論模型及分類 5.1.4 定位典型算法及比較 5.2 WSN礦山人員定位分析 5.2.1 礦山環境對定位的製約 5.2.2 礦山人員定位監測需求 5.2.3 礦山空間結構對定位的影響 5.3 基於錨點優化的R—A混閤定位算法 5.3.1 礦山RSSI傳播模型 5.3.2 錨節點優化算法 5.3.3 R—A定位算法及流程 5.4 算法測試與性能分析 5.4.1 y值與k值測定 5.4.2 結果及性能分析 5.5 本章小結 第6章 結論與展望 6.1 主要結論 6.2 主要創新點 6.3 研究展望 參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

礦山安全生産智能化變革：前沿技術與實踐探索 引言： 礦山安全生産作為國民經濟的重要支柱，其潛在風險與挑戰始終牽動人心。隨著科技的飛速發展，特彆是物聯網、大數據、人工智能等前沿技術的不斷湧現，傳統礦山安全管理模式正麵臨著前所未有的變革機遇。本書籍旨在深入探討如何將智能化技術，尤其是通信和傳感技術，深度融閤於礦山安全監控體係，構建一個集感知、傳輸、分析、預警、決策和協同於一體的智慧礦山安全生産新範式，從而顯著提升礦山作業的本質安全水平，最大程度保障從業人員的生命財産安全。 第一章：礦山安全挑戰與智能化需求分析 本章節將首先全麵梳理當前礦山安全生産麵臨的主要挑戰。這包括但不限於： 復雜多變的作業環境： 礦井下地質條件復雜，存在瓦斯、煤塵、水患、高溫、高壓等多種危險源，且環境惡劣， visibility 受限，人員難以實時、全麵地掌握現場狀況。 人為因素的不可控性： 操作失誤、違章作業、疲勞駕駛、對危險認知不足等，都是導緻安全事故的重要誘因。 傳統監控手段的局限性： 現有的大部分監控係統往往是孤立的，數據分散，難以形成有效的聯動和整體分析；部分區域可能存在監控盲區，無法做到全覆蓋；人工巡檢效率低下，存在滯後性。 應急響應的瓶頸： 事故發生後，信息傳遞不及時、救援力量難以精準定位、救援方案缺乏科學依據等問題，都會嚴重影響救援效率，加劇損失。 信息孤島與數據利用率低下： 各類監測設備産生的數據往往無法有效整閤，缺乏統一的管理平颱，無法充分發揮數據在安全預警和風險評估中的作用。 在此基礎上，本章將重點分析智能化技術如何應對這些挑戰，闡述構建智慧礦山安全監控係統的必要性和緊迫性。智能化係統能夠實現： 全方位、實時性的環境監測： 部署大量傳感器，實時采集各類環境參數，實現對危險源的精準感知。 人員與設備狀態的智能化跟蹤： 通過定位技術和穿戴設備，實時掌握人員位置、生理狀態以及設備運行情況。 風險的智能預測與預警： 基於海量數據分析，預測潛在的風險趨勢，提前發齣預警，防患於未然。 自動化與遠程化的應急響應： 在事故發生時，係統能夠自動觸發應急預案，並為救援指揮提供精準信息支持。 數據驅動的科學決策： 將分散的數據整閤，形成統一的決策支持平颱，提升安全管理的科學性和有效性。 第二章：核心通信與感知技術在礦山安全中的應用 本章將聚焦於支撐礦山智能化安全監控係統的兩大關鍵技術——通信技術和感知技術。 2.1 礦山環境下的通信技術： 礦井下復雜的電磁環境、有限的通信基礎設施以及對可靠性、低延遲的高要求，使得傳統的通信方式常常難以勝任。本章將深入探討適用於礦山環境的各類通信技術，並分析其優缺點與適用場景： 有綫通信技術： 重點介紹在礦井巷道中部署的工業以太網、光縴通信等，分析其在帶寬、穩定性方麵的優勢，以及布綫成本和維護難度等挑戰。 無綫通信技術： Wi-Fi / Wi-Fi 6： 分析其在部分開闊區域或井上環境的應用，以及在井下受到的限製。 低功耗廣域網（LPWAN）： 如LoRa、NB-IoT等，重點探討其在傳感器網絡中的低功耗、遠距離傳輸能力，以及在礦井下信號穿透和覆蓋範圍的考量。 5G / 4G LTE： 探討其在礦山區域（特彆是井口、硐室等區域）的部署可能性，以及其高帶寬、低延遲特性在實時視頻監控、遠程操控等方麵的巨大潛力。 井下專用無綫通信： 介紹針對礦井環境設計的專用通信係統，如甚低頻（VLF）、超寬帶（UWB）等，分析其在復雜電磁乾擾下的可靠性，以及在人員定位、數據迴傳中的作用。 混閤通信組網策略： 探討如何將不同通信技術有機結閤，構建兼顧覆蓋範圍、傳輸速率、功耗和成本的綜閤性通信網絡。例如，主乾道采用有綫或5G，支巷道和關鍵節點采用LPWAN或專用無綫技術。 通信可靠性與安全性： 強調在礦山環境中，通信的穩定性和抗乾擾能力至關重要，並介紹相關的容錯機製和加密技術。 2.2 礦山環境下的感知技術（傳感器網絡）： 傳感器是智慧礦山安全監控係統的“眼睛”和“觸角”，能夠實時采集礦井下各類環境參數和作業狀態。本章將詳細介紹各類傳感器在礦山安全監控中的應用： 環境參數傳感器： 氣體傳感器： 甲烷（CH4）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、硫化氫（H2S）、氧氣（O2）等有毒有害氣體濃度監測，分析不同傳感器的原理、精度、響應時間和適用範圍。 粉塵傳感器： 監測空氣中的煤塵、岩塵濃度，評估粉塵爆炸風險和職業病隱患。 溫度與濕度傳感器： 監測環境溫度和濕度，對高溫高濕環境進行預警，評估設備運行穩定性。 壓力傳感器： 監測瓦斯壓力、巷道壓力等，評估地質穩定性。 水文傳感器： 監測水位、水流速度等，預測水患風險。 震動傳感器： 監測設備運行震動或地質活動，預警設備故障或地質災害。 人員狀態與位置感知： 人員定位技術： UWB、RFID、慣性導航、視覺識彆等技術在井下人員定位的應用，實現人員位置實時跟蹤，便於應急救援。 生命體徵監測： 智能穿戴設備監測人員心率、體溫、血氧等生理指標，及時發現身體異常。 人員行為分析： 通過視頻監控或傳感器數據，識彆人員是否違章作業、疲勞狀態等。 設備狀態感知： 運行參數監測： 監測采掘設備、運輸設備、通風設備等的電壓、電流、溫度、轉速、振動等參數，評估設備運行狀態，預測故障。 設備定位與軌跡跟蹤： 掌握大型設備的位置和運行軌跡，提高調度效率和安全性。 視頻與圖像感知： 高清攝像頭： 部署在關鍵區域，實現遠程視頻監控，便於實時查看作業情況和異常事件。 紅外攝像頭： 在黑暗或煙霧環境下進行探測。 圖像識彆與分析： 結閤AI技術，自動識彆人員、設備、危險區域，以及檢測違章行為。 傳感器網絡拓撲與部署策略： 討論星型、總綫型、樹型、網狀型等拓撲結構在礦山環境下的適用性，以及如何根據礦井結構和監測需求進行傳感器節點的閤理部署。 傳感器校準與維護： 強調傳感器在惡劣環境下的精度漂移問題，以及定期的校準和維護對於保證數據準確性的重要性。 第三章：數據融閤、分析與智能預警模型 本章節將重點闡述如何將來自不同傳感器和係統的海量數據進行有效的融閤、處理和分析，並構建智能化的預警模型，實現從“事後響應”到“事前預防”的轉變。 3.1 海量異構數據的融閤與管理： 數據采集與傳輸： 結閤前一章介紹的通信技術，實現傳感器數據的穩定、可靠采集和實時傳輸。 數據預處理： 包括數據清洗（去除噪聲、填補缺失值）、數據標準化、數據格式統一等，確保數據質量。 數據融閤技術： 探討如何將來自不同類型傳感器（環境、人員、設備）以及不同係統（視頻、定位、SCADA）的數據進行有效整閤，形成統一的數據視圖。例如，通過時間戳對齊、空間坐標關聯等方式。 礦山大數據平颱構建： 介紹構建一個集數據存儲、管理、處理、分析於一體的大數據平颱，支持海量數據的存儲和高效查詢。 3.2 智能分析與風險評估： 統計分析與可視化： 對曆史和實時數據進行統計分析，通過圖錶、儀錶盤等形式直觀展示礦井運行狀態和風險等級。 機器學習與深度學習在風險預測中的應用： 瓦斯爆炸風險預測： 基於瓦斯濃度、通風狀況、采掘進度、地質構造等數據，利用迴歸模型或分類模型預測瓦斯超限的概率。 煤塵爆炸風險評估： 分析煤塵濃度、濕度、通風等因素，預測粉塵爆炸的可能性。 地質災害預測： 結閤地應力、岩體位移、水文變化等數據，利用時間序列分析、支持嚮量機（SVM）等模型預測滑坡、冒頂等風險。 設備故障預警： 基於設備運行參數的異常模式，利用故障診斷算法預測設備可能發生的故障。 人員行為異常檢測： 分析人員活動軌跡、工作時長、生理指標等，識彆潛在的危險行為或健康風險。 關聯規則挖掘與異常檢測： 發現不同風險因素之間的關聯性，識彆與正常模式顯著不同的異常事件。 仿真與建模： 構建礦井安全風險的仿真模型，模擬不同工況下的風險演變，輔助決策。 3.3 智能化預警與報警係統： 多級預警機製： 根據風險的緊迫性和嚴重程度，設置不同級彆的預警（如提示、預警、警報），並采用不同的通知方式。 主動推送與及時通知： 係統能夠主動嚮相關人員（礦領導、班組長、監控人員、作業人員）推送預警信息，確保信息第一時間送達。 報警聯動與應急響應觸發： 當監測到嚴重風險時，係統能夠自動觸發相關報警聯動，例如，強製開啓局部通風、關閉危險區域電源、啓動應急廣播、通知救援隊伍等。 可視化報警界麵： 提供清晰、直觀的報警界麵，顯示報警位置、類型、原因以及建議的處置措施。 預警信息的可追溯性： 記錄所有預警信息及其處理過程，便於事後復盤和改進。 第四章：智慧礦山安全監控係統架構與關鍵應用場景 本章節將勾勒齣智慧礦山安全監控係統的整體架構，並深入探討其在幾個典型應用場景中的具體實踐。 4.1 智慧礦山安全監控係統總體架構： 感知層： 部署各類傳感器、攝像頭、定位設備等，負責采集原始數據。 網絡層： 構建穩定可靠的通信網絡，負責數據的傳輸。 平颱層（數據中心）： 數據采集與匯聚模塊： 接收來自網絡層的數據。 數據存儲與管理模塊： 存儲海量數據，並提供高效的管理功能。 數據分析與挖掘模塊： 進行數據預處理、融閤、特徵提取、模型訓練與推理。 服務支撐模塊： 提供API接口，支持上層應用調用。 應用層： 綜閤監控管理平颱： 提供全局態勢感知、設備狀態監控、人員位置跟蹤、視頻迴放等功能。 風險預警與應急指揮子係統： 實現智能預警、報警處理、應急預案管理、資源調度等。 決策支持子係統： 為管理層提供數據分析報告、風險評估報告、優化建議等。 移動應用端： 為現場管理人員和作業人員提供便捷的信息訪問和操作界麵。 4.2 關鍵應用場景實踐： 瓦斯災害的智能防控： 實時監測瓦斯濃度、湧齣量、通風參數，結閤地質數據進行預測。 當瓦斯濃度超限時，自動啓動強製通風、聲光報警，並限製人員進入。 結閤人員定位，確保撤離人員安全。 粉塵爆炸的精準治理： 監測采掘區域的粉塵濃度和濕度。 當粉塵濃度過高時，自動啓動灑水降塵裝置，並發齣預警。 分析粉塵成分，評估爆炸風險等級。 水患的智能監測與預警： 監測井下水位、地下水滲透情況。 當水位異常升高時，及時發齣預警，並聯動排水係統。 結閤地質構造，預測可能發生的水淹區。 人員安全與應急救援： 實時定位所有井下人員，確保其處於安全區域。 監測人員生理狀態，及時發現身體異常。 發生事故時，係統能快速鎖定被睏人員位置，為救援提供關鍵信息。 應急指揮係統能夠實時掌握現場情況，優化救援決策。 設備狀態監測與預測性維護： 實時監測關鍵設備的運行參數，預測潛在故障。 提前安排設備檢修，避免因設備故障導緻的安全事故。 優化設備調度，提高生産效率。 智能化巡檢與隱患排查： 利用無人機、機器人輔助巡檢，提高巡檢效率和覆蓋範圍。 AI圖像識彆技術自動檢測設備異常、管綫泄漏、違章行為等。 形成結構化的巡檢報告，便於隱患整改。 第五章：挑戰、趨勢與展望 本章將探討在智慧礦山安全監控係統建設過程中可能麵臨的挑戰，分析未來的發展趨勢，並對未來的礦山安全生産智能化進行展望。 5.1 麵臨的挑戰： 高昂的初期投入成本： 傳感器、通信設備、平颱軟件的采購和部署需要較大的資金投入。 復雜多變的環境適應性： 礦井下惡劣的環境（濕度、溫度、粉塵、震動、電磁乾擾）對設備和係統的穩定性提齣瞭極高要求。 技術標準的統一與互操作性： 不同廠商、不同設備之間的數據接口和通信協議可能存在差異，影響係統的集成。 數據安全與隱私保護： 礦山生産數據的敏感性，需要建立完善的數據安全防護體係。 人纔隊伍的建設： 需要具備跨領域知識（礦業工程、計算機科學、通信工程、大數據分析等）的復閤型人纔。 傳統觀念與變革阻力： 推廣智能化技術需要剋服部分人員的習慣性思維和對新技術的抵觸。 法律法規與政策支持： 需要相應的政策法規引導和支持智慧礦山的發展。 5.2 未來發展趨勢： AI能力的深度融閤： AI將不再局限於預警，而是深入到決策、調度、自主控製等各個環節。 數字孿生技術的應用： 構建礦井的數字孿生模型，實現對礦井運行狀態的實時可視化模擬和預測。 低代碼/無代碼平颱的普及： 降低係統開發的門檻，加速應用的部署和迭代。 邊緣計算的應用： 將部分數據分析和預警功能部署在邊緣設備上，降低對中心平颱的依賴，提高響應速度。 5G+AI+物聯網的深度融閤： 構建更高效、更智能的礦山通信與感知網絡。 區塊鏈技術在數據溯源與安全中的應用： 提升數據的可信度和安全性。 人機協同的智能化模式： AI作為助手，輔助人類進行更高級彆的決策和管理。 5.3 展望： 智慧礦山安全生産將是一個持續演進的過程。未來，我們將看到更加自主化、智能化、柔性化的礦山安全管理體係。通過技術的不斷創新與應用，礦山將從“高風險、高投入”的傳統産業，逐步邁嚮“低風險、高效率、可持續”的智慧産業。這不僅是技術的革新，更是安全理念的升華，是實現“零事故、零傷亡”礦山生産目標的必由之路。本書籍的探討，正是為瞭助力這一宏偉目標的實現，為礦山安全生産的智能化變革提供理論指導和實踐參考。 結論： 本書籍通過對礦山安全挑戰的深入剖析，對支撐智慧礦山安全監控係統的核心通信與感知技術進行詳細介紹，並著重探討瞭數據融閤、分析與智能預警模型，最後勾勒齣係統架構並分析瞭關鍵應用場景。我們期望通過本書籍的閱讀，讀者能夠對礦山安全生産的智能化發展趨勢有一個全麵而深刻的認識，並為相關研究、技術開發和工程實踐提供有益的啓示。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭周末的時間粗略瀏覽瞭這本書的目錄結構，其編排邏輯之嚴謹，簡直可以作為教材典範來推崇。它似乎遵循瞭一條非常清晰的學習路徑，從基礎的概念引入，到核心技術的深入剖析，再到最後的實際應用案例展示，層次分明，過渡自然。我特彆欣賞作者在不同章節之間設置的“知識橋梁”——一些小小的迴顧段落或者前瞻性的提示，它們有效地幫助讀者將零散的知識點串聯成一個完整的知識體係，避免瞭那種知識點堆砌的枯燥感。比如，在談及某個特定算法的優化時，它會巧妙地迴顧前麵介紹過的硬件限製，使得讀者能夠立刻明白為什麼需要這種特定的優化方案，這體現瞭作者對教學方法學的深刻理解。這種結構化的組織方式，極大地降低瞭復雜理論的入門門檻，讓即便是初次接觸該領域的人也能循序漸進地建立起自己的知識框架，而不是迷失在眾多的專業術語之中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵那種深邃的藍色調，配上簡潔的白色字體，立刻就給人一種專業而又沉穩的感覺。我拿到手的時候，首先注意到的就是它紙張的質感，那種略帶磨砂的處理，拿在手裏非常舒適，翻頁的時候也不會有廉價的油墨味，這點對於需要長時間閱讀技術類書籍的讀者來說簡直是福音。裝訂得也很紮實，即便是經常翻閱，也不擔心書脊會鬆散。內頁的排版布局清晰明瞭，圖錶和公式的引用位置恰到好處，不會讓人感覺內容擁擠。尤其是那些示意圖，綫條清晰，標注詳細，即便是一些比較復雜的係統架構圖，也能一眼看齣主要的邏輯流程，這對於理解抽象的技術概念至關重要。整體而言，從物理層麵來看，這是一本製作精良、讓人願意放在書架上，並且願意隨時取齣來學習的工具書，看得齣齣版社在細節上確實下瞭不少功夫，絕對不是那種粗製濫造的速成品。這種對書籍實體質量的重視，往往預示著內容本身也具有一定的深度和價值，讓人在閱讀前就抱有好感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格有一種獨特的沉穩和剋製，沒有太多花哨的修飾詞或煽動性的語言，通篇都保持著一種冷靜客觀的敘事腔調。這種風格尤其適閤技術文獻的閱讀體驗。作者在解釋復雜概念時，傾嚮於使用精確的定義和簡潔的邏輯陳述，確保信息的傳遞是高效且無歧義的。我注意到，即便是需要引用曆史背景或者闡述某項技術被提齣的初衷時，它也隻是點到為止，不會偏離主綫去進行冗長的敘述。這種對信息密度的精妙把控，使得閱讀過程雖然需要集中注意力，但反饋率非常高——讀完一個段落，總能確切地知道自己掌握瞭什麼新的信息。對於習慣於快速、高效吸收信息的專業讀者而言，這種毫不拖泥帶水的文字處理方式，是衡量一本技術書籍優秀與否的重要標準之一。

評分☆☆☆☆☆

我在翻閱過程中，發現書中穿插的一些案例研究部分，其深度和廣度都令人印象深刻。這些案例並非簡單的“理論應用演示”，而是深入到瞭具體場景下的需求分析、技術選型、以及遇到的具體挑戰和相應的解決思路。例如，書中對某一類特定環境下的數據融閤問題進行的剖析，不僅展示瞭主流算法的優劣，還結閤瞭不同傳感器類型在實際環境下的噪聲特性進行對比，這種細緻入微的分析，極大地拓寬瞭我的思路。更重要的是，它沒有把這些案例當作“成功範例”來美化，而是坦誠地指齣瞭在特定約束下，即使采用瞭先進技術也可能存在的局限性，並提齣瞭未來可改進的方嚮。這種鼓勵批判性思維和持續探索的姿態，遠比單純的知識傳授更有價值，它培養的是一種解決問題的思維模式，而非僅僅提供一個固定的答案。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論闡述上展現齣的那種務實態度，著實令我感到驚喜。很多技術書籍往往過於沉溺於高深的數學推導和過於理想化的模型假設，讀起來晦澀難懂，脫離實際。然而，這本書似乎非常注重理論與工程實踐的結閤點。當我看到它討論到某個性能指標時，會立即配以實際運行環境下的測試數據和潛在的誤差分析，這讓理論不再是空中樓閣，而是有瞭可以觸摸和驗證的實體。尤其是對於那些涉及到資源受限環境下的算法討論，作者並沒有迴避實際部署中的功耗、延遲和帶寬瓶頸，而是直接將其納入考量，並提齣瞭切實可行的摺衷方案。這種“接地氣”的寫作風格，對於真正希望將知識應用於解決實際工程問題的人來說，價值無可估量，它教會的不是如何完美地證明一個定理，而是如何在充滿約束的現實世界中找到最佳的解決方案。