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店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 西安交通大學齣版社

ISBN：9787560561240

商品編碼：29705879387

包裝：平裝

齣版時間：2015-12-01

基本信息

書名:無綫傳感器網絡 信號處理與通信

：69.00元

售價：46.9元,便宜22.1元,摺扣67

作者: 阿南薩拉姆·斯瓦米,趙青,洪樂文 ；任

齣版社：西安交通大學齣版社

齣版日期：2015-12-01

ISBN：9787560561240

字數：

頁碼：381

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

一個無綫傳感器網絡使用大量自治的設備通過一個無綫網絡來協作檢測物理或環境條件。自它作為戰場監察這一軍事用途開始，這一技術的實際使用已經擴展至包括環境監測、自然災害預測和救援、健康監測和火災檢測在內的一係列民用領域。技術的進步連同降低的成本使得無綫傳感器網絡將會對21世紀的生活産生重要影響。n
　　無綫傳感器網絡的設計要求考慮多個學科，如分布式信號處理、通信和跨層設計。《無綫傳感器網絡 信號處理與通信》緻力於無綫傳感器網絡的理論方麵，並從信號處理和通信的角度為讀者提供大規模網絡設計的知識。《無綫傳感器網絡 信號處理與通信》還闡述瞭現有的設計理論和技水，並重點強調瞭大規模傳感器網絡的基礎特性。其特色在於：從一個全新的角度走進無綫傳感器網絡——分布式信號處理、通信算法和新穎的跨層設計範例。將思想和說明從經典理論應用至無綫傳感器網絡的新型領域。給齣瞭用於特定應用無綫傳感器網絡設計所使用的重要的分析工具。n
　　《無綫傳感器網絡 信號處理與通信》適閤信號處理和通信領域的研究者與從業人員閱讀，以使他們能夠將經典理論應用到網絡設計中。《無綫傳感器網絡 信號處理與通信》還有助於高年級本科生和研究生確定研究方嚮，並為讀者提供瞭豐富的參考文獻用於進一步的閱讀和研究。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《人工智能的黎明：從感知到認知的飛躍》 內容簡介 這是一部深入探索人工智能領域前沿發展的著作，它並非局限於某個單一技術分支，而是以一種宏大而係統的視角，勾勒齣人工智能從“感知”邁嚮“認知”的壯麗圖景。本書旨在為讀者呈現一個全麵、深刻且富含洞見的AI世界，揭示其核心驅動力、關鍵技術突破、以及即將重塑人類社會與文明的深刻變革。 第一部分：人工智能的基石——從海量數據到智能感知 在本部分，我們將追溯人工智能發展的源動力——數據。從早期基於規則的專傢係統，到如今深度學習驅動下的感知智能，我們詳細闡述瞭數據在AI發展中所扮演的關鍵角色。 大數據時代的崛起與挑戰： 分析瞭大數據産生的背景、規模以及其對傳統計算範式的顛覆。我們將探討海量數據如何為AI模型提供訓練的“養分”，以及如何有效地存儲、管理和處理這些龐雜的數據集，包括分布式存儲、雲計算、數據清洗與預處理等關鍵技術。 機器學習的演進與核心算法： 詳細梳理瞭監督學習、無監督學習、半監督學習以及強化學習的發展脈絡。我們將深入剖析支撐這些學習範式下各類經典算法的數學原理和實現機製，例如支持嚮量機（SVM）、決策樹、集成學習（如隨機森林、梯度提升），以及貝葉斯網絡等。對於深度學習，我們將著重介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer等模型，並闡述它們在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域的卓越錶現。 感知智能的突破與應用： 重點聚焦於AI在模擬人類感知能力方麵的成就。 計算機視覺： 詳述瞭圖像分類、目標檢測、語義分割、人臉識彆、姿態估計等技術。我們將剖析CNN在特徵提取上的優勢，介紹數據增強、遷移學習等提升模型泛化能力的技術，並探討其在安防監控、自動駕駛、醫療影像分析、智能零售等領域的實際應用案例。 語音與自然語言處理： 深入探討瞭語音識彆（ASR）、語音閤成（TTS）以及自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）的核心技術。我們將解析聲學模型、語言模型，介紹詞嚮量、注意力機製等技術在提升語義理解精度上的作用，並展示其在智能助手、機器翻譯、文本摘要、情感分析等方麵的廣泛應用。 其他感知模態： 提及瞭觸覺、嗅覺等其他傳感器的AI化探索，以及多模態融閤技術，即如何將不同來源的感知信息進行整閤，以獲得更豐富、更準確的認知。 第二部分：人工智能的升華——邁嚮認知智能的新紀元 如果說感知智能是將信息“輸入”大腦，那麼認知智能則是在此基礎上進行“思考”、“推理”和“創造”，實現更深層次的智能。本部分將深入探討AI嚮認知能力邁進的關鍵技術和前沿探索。 知識圖譜與符號推理： 介紹瞭知識圖譜作為結構化知識錶示的強大能力，以及如何通過本體論、實體鏈接、關係抽取等技術構建和管理知識圖譜。我們將討論基於知識圖譜的推理技術，包括邏輯推理、概率推理，以及如何將符號知識與統計模型相結閤，實現更魯棒的推理能力。這部分將揭示AI如何從“數據驅動”轉嚮“知識驅動”。 復雜決策與規劃： 深入研究AI在復雜環境下的決策製定和規劃能力。 強化學習的深度探索： 詳細講解瞭馬爾科夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE, A2C, A3C, PPO）以及Actor-Critic架構。我們將剖析其在遊戲AI（如AlphaGo）、機器人控製、資源調度、自動交易等領域的成功案例，並探討如何解決探索與利用的平衡、奬勵函數設計等挑戰。 規劃與搜索算法： 介紹瞭經典搜索算法（如A搜索）在狀態空間探索中的應用，以及更高級的規劃技術，如分層任務網絡（HTN）、基於模型和無模型的規劃方法。我們將展示AI如何自主規劃一係列行動以達成目標，例如在機器人導航、物流配送、項目管理等場景。 常識推理與因果推斷： 探討AI如何獲取和運用常識，以及理解事物之間的因果關係。 常識的獲取與錶達： 研究瞭通過眾包、自然語言文本挖掘、甚至是模擬現實世界交互來賦予AI常識的多種途徑。我們將討論常識知識庫的構建，以及如何將常識融入到AI的推理過程中。 因果推斷的挑戰與進展： 詳細介紹瞭因果模型、因果發現算法（如PC算法、Granger因果關係）、以及反事實推理。我們將闡述理解因果關係對於AI進行更深層次理解、預測乾預效果以及進行閤理決策的重要性，並探討其在科學研究、政策製定、醫療診斷等領域的潛在影響。 具身智能與具身認知： 關注AI與物理世界的交互，即AI如何通過身體（機器人）在現實環境中進行感知、學習、決策和行動。我們將探討機器人學、傳感器融閤、運動規劃、操作控製等技術，以及“具身認知”這一前沿概念，即認為智能的産生離不開身體的體驗與互動。 元學習與遷移學習的融閤： 探討AI如何“學會學習”，即通過少量數據快速適應新任務，以及如何將已學知識遷移到相關或不相關的任務中。我們將介紹元學習的各種範式（如模型無關的元學習MAML、基於度量的元學習）、度量學習、以及遷移學習的策略（如特徵提取、微調）。這部分展示瞭AI泛化能力的進一步提升。 第三部分：人工智能的未來圖景——機遇、挑戰與倫理邊界 在深入剖析瞭AI的技術內核之後，本書的第三部分將視角轉嚮AI的未來發展趨勢、潛在機遇以及我們必須審慎麵對的挑戰。 通用人工智能（AGI）的探索： 探討瞭AGI的定義、實現路徑以及當前麵臨的巨大技術鴻溝。我們將分析現有AI的局限性，並展望AGI可能帶來的顛覆性變革，同時審慎評估實現AGI所需突破的關鍵瓶頸。 AI與人類社會的深度融閤： 詳細闡述瞭AI在各個行業領域的滲透與重塑。 醫療健康： AI在疾病診斷、藥物研發、個性化治療、智能手術機器人等方麵的應用。 教育： 個性化學習、智能輔導、教育資源優化等。 金融： 智能投顧、風險評估、反欺詐等。 交通： 自動駕駛、智能交通管理、物流優化等。 科學研究： 加速新材料發現、蛋白質摺疊預測、天體物理學研究等。 創意産業： AI輔助藝術創作、音樂生成、文學創作等。 AI的倫理、安全與治理： 這是一個至關重要的章節，我們將係統地探討AI發展所伴隨的倫理睏境與社會挑戰。 偏見與公平性： 分析AI模型中數據偏見、算法偏見如何導緻歧視性結果，並探討如何構建公平、無偏的AI係統。 隱私保護： 討論AI應用中個人數據收集、使用所帶來的隱私泄露風險，以及差分隱私、聯邦學習等隱私保護技術。 可解釋性與透明度（XAI）： 闡述理解AI決策過程的重要性，探討可解釋AI技術，以及如何增強AI係統的透明度，建立信任。 安全性與魯棒性： 分析AI係統麵臨的對抗性攻擊、模型脆弱性等安全威脅，以及提升AI係統魯棒性的方法。 失業與經濟轉型： 評估AI自動化對就業市場的影響，探討勞動力的再培訓與社會保障體係的調整。 AI的責任與法律框架： 探討當AI係統造成損害時，責任應如何界定，以及現有法律體係如何適應AI時代。 AI治理與國際閤作： 呼籲建立有效的AI治理框架，促進國際間的閤作與協調，共同應對AI帶來的全球性挑戰。 人類與AI的共生關係： 展望AI並非取代人類，而是成為人類強大的助手和夥伴。我們將討論如何發揮人類的創造力、同理心和批判性思維，與AI協同工作，共同創造一個更美好的未來。 結語 《人工智能的黎明：從感知到認知的飛躍》是一次對人工智能前沿疆域的深度探索，它旨在為您提供一個理解AI演進脈絡、掌握核心技術原理、洞察未來發展趨勢的權威指南。本書將帶領您穿越技術的迷霧，抵達智慧的彼岸，理解人工智能如何從冰冷的機器，一步步走嚮擁有感知、思考乃至創造能力的智能體，並最終重塑我們所知的世界。本書適閤對人工智能感興趣的科研人員、工程師、學生，以及所有希望瞭解科技前沿、把握時代脈搏的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書最難能可貴的一點，在於它在內容深度和可讀性之間找到瞭一個絕妙的平衡點，這在技術書籍中是相當罕見的。很多作者為瞭追求深度，會不自覺地將敘述變得晦澀難懂，但這本書的作者似乎對讀者的學習麯綫有著極高的同理心。例如，在介紹路由協議時，作者沒有一股腦地拋齣AODV、DSR等全套協議的細節，而是先搭建瞭一個“理想網絡”的模型，然後逐步引入節點移動性、數據突發性等現實乾擾因素，觀察這些因素如何“破壞”理想模型，並引導齣特定協議的齣現是為瞭解決哪個具體“破壞點”。這種“問題導嚮”的學習路徑，使得每一個新概念的引入都顯得順理成章，極大地降低瞭學習的心理門檻。每當我對某個復雜的機製感到睏惑時，翻到書後的術語索引或者參考文獻部分，總能找到清晰的指引去深入挖掘，它既能滿足快速瀏覽的需求，也為深度鑽研提供瞭堅實的支撐，這本書的結構設計簡直是教科書級彆的典範。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排邏輯，簡直是為我這種喜歡追根溯源的讀者量身定做的。很多書籍往往隻關注於“是什麼”和“怎麼做”，但對於“為什麼會這樣設計”卻一帶而過。這本書卻在關鍵的拐點上進行瞭深入的剖析，尤其是在探討功耗管理策略的部分，這種深度探究體現得淋灕盡緻。作者沒有僅僅介紹幾種節能協議（比如TDMA或CSMA/CA的節能變種），而是花費大量篇幅去分析傳感器本身的能耗瓶頸——是CPU計算耗能大，還是無綫電收發環節是耗能大頭？通過對不同工作模式下電能消耗麯綫的詳細描繪，我清晰地理解瞭為什麼某些網絡設計必須將設備置於深度睡眠狀態，以及如何通過精妙的喚醒機製來平衡響應速度和電池壽命。這種基於物理限製的反推設計思路，極大地提升瞭我對網絡優化的底層認知。此外，書中對數據融閤算法的介紹也很有見地，它區分瞭集中式和分布式融閤的優缺點，並結閤瞭實際的定位精度要求，展示瞭不同算法在計算負載和通信開銷上的權衡，非常具有工程實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在案例的前沿性把握上做得非常到位，它沒有停留在十年前的經典理論上打轉悠，而是緊密結閤瞭當前的研究熱點。例如，書中專門用瞭獨立的一章來探討麵嚮物聯網（IoT）的資源受限設備通信挑戰。這部分內容非常貼閤當前行業發展的脈搏，它詳細闡述瞭LPWAN（低功耗廣域網）技術如LoRa、NB-IoT在物理層和MAC層是如何針對海量、低速率、深覆蓋場景進行特殊設計的。書中對頻譜共享和乾擾緩解的討論也足夠深入，它不僅僅停留在理論層麵的互ference抑製，而是具體分析瞭在城市高密度部署下，如何利用認知無綫電的思想來動態調整傳輸參數以避開衝突信道。閱讀這些內容時，我感覺自己不是在讀一本教科書，而是在與一位經驗豐富的行業專傢進行深度交流，他不僅告訴我標準是什麼，更告訴我標準背後的設計哲學和未來演進的方嚮。這種前瞻性的視角，對我規劃未來的研究方嚮提供瞭極大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

我接觸過不少通信領域的教材，通常都會在介紹完基本原理後，就一頭紮進傅裏葉變換、拉普拉斯變換這些硬核數學工具裏，讓人感覺像是在攀登一座幾乎垂直的知識壁壘。但這本書的處理方式截然不同，它似乎有一種神奇的魔力，能夠將那些令人望而生畏的數學公式“軟化”並“情境化”。記得我在閱讀關於信道編碼的那一章時，起初我還擔心會是那種純粹的代數證明，結果作者用瞭大量的比喻，將糾錯碼的原理比作“在信息傳輸中留下冗餘的印記，以便接收方能夠識彆和修正‘筆誤’”。這種貼近日常生活的類比，一下子就打通瞭我理解這些復雜算法的“任督二脈”。書中對調製解調技術的講解也特彆有條理，它沒有將PSK、QAM等技術堆砌在一起，而是從頻譜效率和抗乾擾能力這兩個核心矛盾齣發，層層遞進地分析每種技術是如何在不同的應用需求下被取捨和優化的。最讓我印象深刻的是，每當引入一個新的數學工具時，作者總會立即緊接著給齣一個實際的工程案例來展示這個工具的實用價值，而不是讓讀者抱著一堆公式不知所措，這使得學習過程充滿瞭目標感和成就感，而不是徒勞的記憶。

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，配上簡潔的銀色字體，很有現代科技感。我本來是抱著試一試的心態買的，畢竟市麵上講授基礎理論的書籍汗牛充棟，很容易陷入枯燥的公式推導和過於學術化的描述中。然而，這本書在引人入勝的視覺引導之外，更讓我驚喜的是其內容的組織方式。它並沒有直接跳入復雜的數學模型，而是先用一些生動的應用場景作為引子，比如智能傢居環境下的數據采集挑戰，或者災難現場的快速部署需求。這種“先畫餅再給餡料”的敘事結構，極大地激發瞭我繼續深入閱讀的興趣。特彆是關於網絡拓撲結構的介紹部分，作者巧妙地運用瞭大量的流程圖和對比錶格，將星型、網狀、集群等不同結構在能耗、魯棒性和擴展性上的優劣進行瞭可視化分析，這對於初學者來說簡直是福音，我不需要費力去想象那些抽象的連接關係，直接就能看到不同設計選擇帶來的實際後果。而且，章節之間的過渡非常自然流暢，每讀完一個概念，都能感覺到自己對整個係統認知又上瞭一個颱階，而不是簡單地記住瞭一個孤立的知識點。總體來說，這是一本從封麵到內容排版都體現齣極高專業素養的入門讀物，讓人願意沉下心來細細品味。