基本信息
书名:大数据爆炸时代的移动通信技术与应用
定价:49.80元
作者:(美)迪内希·钱德拉·维玛 (Dinesh Chandra
出版社:机械工业出版社
出版日期:2016-01-01
ISBN:9787111523499
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.4kg
编辑推荐
做为《国际信息工程先进技术译丛》中的一种,本书以大数据的这个热点技术视角出发,透视移动数据开发与移动数据系统。本书原作者是来自大公司的知名技术专家,本书是移动数据开发等相关技术经典著作!
内容提要
本书紧紧围绕大数据爆炸时代的移动通信技术与应用问题展开研究,比较全面和系统地介绍了移动数据系统、基于TCP/IP的数据网络和移动应用开发等领域的相关内容。全书共分为3个部分14章,部分为介绍与综述,主要对移动数据支撑技术、移动数据系统、宽带优化技术和降低成本技术进行了简要分析和综述;第2部分为移动网络运营商技术,主要对无线接入网络中的带宽优化技术和成本降低技术、回程和核心网络中的带宽优化技术和成本降低技术、面向消费者的数据商业化服务、面向企业的数据商业化服务和面向应用服务提供商的数据商业化服务等进行了分析;第3部分为企业及应用开发技术,涉及移动应用电源效率、移动应用带宽效率及企业移动数据问题等内容。本书内容丰富,体系结构完整,内容新颖翔实,知识系统全面,行文通俗易懂,兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。
本书可作为移动运营商、网络运营商、应用开发人员、网络架构人员和电信管理人员的技术参考书或培训教材,也可作为高等院校通信与信息系统专业的本科生、研究生教材。
目录
作者介绍
文摘
序言
拿到书本,一股浓郁的学术气息扑面而来,纸张的质感和排版都非常规整,看得出出版方在装帧上的用心。我原本设想这本书能像一本“实战手册”一样,手把手教我如何利用移动通信技术去挖掘和治理海量数据。我尤其关注“应用”这一块,比如在智慧城市、自动驾驶等场景下,移动网络如何为物联网设备提供可靠的连接和数据传输保障。遗憾的是,书中关于技术实现的介绍,更多停留在对各种协议栈标准(如ETSI、3GPP的某些版本)的文字描述上,像是对规范文档的提炼总结,而非基于实际部署经验的优化心得。对于一个习惯于通过案例分析来理解复杂系统的读者而言,书中缺乏足够多的“失败教训”与“成功经验”的交叉对比,使得那些抽象的理论概念在我的脑海中始终无法完全“立体化”。那些关于数据采集的效率优化、隐私保护机制在移动网络环境下的具体落地挑战,这些我最感兴趣的实际问题,似乎只是被轻轻带过,没有得到应有的重视和详尽的阐述,这让我对它的“应用价值”产生了些许的疑问。
评分总的来说,这本书的出版无疑为我们提供了一个考察移动通信技术演进的框架。但从一个关注具体商业化落地的角度来看,它在“落地”和“效益”的连接上做得还不够。例如,在讨论了海量传感器数据接入移动网络后,书中关于如何构建高效的实时数据清洗和预处理流水线的篇幅非常有限,更多的是放在了网络侧的带宽保障上。我更希望看到的是,如何将通信技术能力转化为具体的商业价值——比如,某个零售商如何利用低延迟通信和边缘计算,将移动端收集的顾客行为数据转化为即时推送的促销信息,并量化这一过程带来的销售增长。这本书在技术细节上很专业,但在“技术如何赋能商业”这一关键环节,似乎过于谨慎,描述得过于抽象和理论化,缺少那种能让人拍案叫绝的、直击痛点的创新应用实例,让期待看到技术如何“点石成金”的读者,感到了一丝意犹未尽。
评分我花了较长时间才看完这本书的后半部分,主要原因是其中的某些章节,如关于频谱效率提升的章节,其讲解方式让我感到有些晦涩和脱节。作者似乎倾向于使用一种非常专业化、甚至可以说是“内部人士”的术语体系来构建论述,大量依赖于读者对特定数学工具(比如某些高级的矩阵分解技术)的熟稔度。这对于那些需要跨领域学习的工程师来说,构成了一个相当高的门槛。我个人在尝试理解其中关于大规模MIMO波束赋形优化算法时,就不得不反复查阅许多额外的参考资料来弥补背景知识的缺失,这极大地打断了阅读的流畅性。坦白说,这本书更像是写给通信工程专业的研究生或者资深专家看的“内部参考资料”,它没有采取足够的“翻译”措施来帮助非核心领域的读者理解其复杂的数学模型如何直接映射到“大数据爆炸时代”的实际需求上,使得阅读体验稍显沉重和不友好。
评分这本《大数据爆炸时代的移动通信技术与应用》的厚度着实让人有些望而生畏,光是翻阅目录,就能感受到其中涉及的技术广度与深度。我本来是抱着学习新技术、紧跟行业前沿的心态来接触这本书的,主要关注点集中在5G/6G网络架构的演进,以及如何在高并发、海量数据流的背景下保障服务的稳定性和低延迟性。然而,读完前几章后,我发现它在基础理论的阐述上似乎有些过于侧重于对历史脉络的回顾,对于当前业界热议的那些尖端技术——比如毫米波资源调度中的博弈论模型,或者边缘计算节点的动态负载均衡算法——的探讨反而显得略为保守和宏观,缺乏深入到代码实现层面或者具体芯片方案的剖析。这使得我这位有一定技术背景的读者,在期待看到前沿“干货”时,感觉像是进行了一次“基础知识复习”,虽然扎实,但对于解决实际工作中遇到的复杂调度问题,直接指导性略显不足。也许作者的本意是想为更广泛的读者打下坚实的理论基础,但对于追求技术突破和工程实践的工程师来说,这部分内容的“密度”稍显稀疏,期待后续章节能有更具突破性的内容来弥补初期的“慢热”。
评分这本书的论述风格非常严谨,几乎每一句话都像是经过了深思熟虑,充满了学术论文特有的那种审慎和逻辑性。我尝试寻找一些关于数据驱动的网络优化(Data-Driven Network Optimization)的前沿研究成果,特别是涉及到深度强化学习在无线资源管理中的最新进展。然而,书中对这些新兴算法的介绍,似乎更像是一种“综述性”的概览,主要聚焦于现有方法的原理介绍,鲜有对算法收敛性、泛化能力在真实移动网络环境下的局限性进行批判性分析。例如,当提到基于AI的网络切片动态分配时,书中并未深入探讨数据标签化过程中的偏差问题对资源分配公平性的潜在影响。作为一名偏向算法研究的读者,我期望看到更多关于模型选择、特征工程与通信资源耦合性的数学推导,而不是仅仅停留在概念的描绘上。这种“面面俱到但深度不足”的特点,使得本书更像是一本“教科书式”的知识集成,而非面向研究人员的“前沿探索报告”。
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