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257千字
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2022-12-01
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主编推荐语
专业深入理解AIoT体系架构。 内容简介本书在兼顾广度和深度的前提下，深度融合计算机科学、物联网、人工智能、边缘智能、群智感知计算等相关学科和方向的专业概念，重点阐述了智能物联网领域基础理论、架构和关键技术进展。 从AIoT新型体系架构出发，按照“智能感知-网络增强-协同计算-平台应用”的组织思路，遵循“创新引领、深入浅出、理论实践”的原则基调，就智能物联网AIoT的基本概念、AIoT体系架构、多模态感知、智能无线感知、群智感知、智能物联网络、终端适配智能计算、分布式学习、端边云协同计算、平台及典型应用等进行系统性阐述和深入探讨。 本书不仅可以作为计算机和物联网相关专业高年级本科生和研究生的课程教材，也适合所有希望了解智能物联网的工程技术人员阅读。 目录 版权信息 序言 前言 第1章 绪论 1.1 背景与趋势 1.2 智能物联网概念与特征 1.2.1 物联网与人工智能发展概述 1.2.2 智能物联网概念 1.2.3 智能物联网特征 1.3 智能物联网体系架构与软件平台 1.3.1 云边端协同AIoT体系架构 1.3.2 AIoT系统软件平台 1.4 关键技术 1.4.1 泛在智能感知 1.4.2 群智感知计算 1.4.3 智能物联网通信 1.4.4 终端适配深度计算 1.4.5 物联网分布式学习 1.4.6 云边端协同计算 1.4.7 安全与隐私保护 1.5 典型应用 1.5.1 智能家居 1.5.2 自动驾驶 1.5.3 智慧城市 1.5.4 智能工厂 1.6 本书整体结构 1.7 习题 参考文献 第2章 智能物联网体系架构 2.1 物联网体系架构 2.1.1 ISO物联网参考体系架构 2.1.2 IETF物联网体系架构 2.2 智能物联网系统模型 2.2.1 AI功能的实现 2.2.2 智能物联网体系架构概述 2.3 典型的智能物联网体系架构 2.3.1 Azure IoT架构 2.3.2 阿里云IoT架构 2.4 习题 参考文献 第3章 多模态智能感知 3.1 物联网多模态感知背景 3.1.1 多模态感知概念 3.1.2 物联网数据特征 3.2 物联网中的视觉感知 3.2.1 视觉感知基础 3.2.2 移动目标检测 3.2.3 移动地图构建 3.2.4 视频流目标跟踪 3.2.5 视频动作识别 3.3 物联网中的听觉感知 3.3.1 听觉感知基础 3.3.2 语音识别模型 3.3.3 人机语音交互 3.4 物联网中的多模态融合感知 3.4.1 多模态感知数据融合方法 3.4.2 多模态融合感知挑战和机遇 3.5 习题 参考文献 第4章 智能无线感知 4.1 无线感知基础原理 4.1.1 无线感知信号 4.1.2 无线感知理论模型 4.1.3 无线感知系统工作模式 4.2 基于Wi-Fi的智能感知技术 4.2.1 Wi-Fi感知的基本概念和原理 4.2.2 Wi-Fi感知关键技术 4.2.3 Wi-Fi感知典型应用 4.3 基于RFID的智能感知技术 4.3.1 RFID技术基本概念与感知原理 4.3.2 RFID感知关键技术与应用 4.4 总结与展望 4.4.1 常见无线感知方式对比 4.4.2 无线感知研究挑战和发展趋势 4.5 习题 参考文献 第5章 群智感知 5.1 群智感知基本概念 5.1.1 群智感知定义 5.1.2 群智感知体系架构 5.2 群智感知任务分配 5.2.1 任务分配模型 5.2.2 任务分配方法 5.3 群智感知数据优选 5.3.1 数据选择机制 5.3.2 感知数据质量评估 5.3.3 冗余数据优选 5.4 群智感知激励机制 5.4.1 群智感知激励模型 5.4.2 用户激励方法 5.5 群智感知发展趋势 5.6 习题 参考文献 第6章 智能物联网络 6.1 物联网通信体系架构 6.1.1 物联网通信参考模型 6.1.2 物联网通信标准 6.1.3 智能物联网络 6.2 物联网智能接入控制 6.2.1 认知MAC协议 6.2.2 基于模糊逻辑的接入延迟改善 6.2.3 应用强化学习缓解无线信道冲突 6.3 物联网智能路由 6.3.1 基于强化学习的物联网路由 6.3.2 基于神经网络的物联网路由 6.3.3 基于人工智能技术对现有物联网路由协议的改进 6.4 物联网智能传输控制 6.4.1 基于神经网络的拥塞控制方法 6.4.2 其他智能拥塞控制方法 6.5 习题 参考文献 第7章 物联网终端智能 7.1 深度模型压缩 7.1.1 深度模型压缩 7.1.2 深度模型按需压缩 7.1.3 深度模型超参数优化 7.1.4 深度模型动态推理 7.2 深度模型量化 7.2.1 基本概念 7.2.2 基本方法 7.2.3 低比特位宽量化 7.2.4 量化与硬件加速 7.3 深度模型自动化搜索 7.4 软硬协同加速 7.4.1 微控制器深度计算 7.4.2 性能评估方法 7.5 习题 参考文献 第8章 智能物联网机器学习 8.1 物联网联邦学习 8.1.1 横向联邦学习 8.1.2 纵向联邦学习 8.1.3 个性化联邦学习 8.2 物联网智能决策 8.2.1 强化学习与智能决策 8.2.2 物联网多智能体协同决策 8.2.3 多智能体协同决策方法 8.3 物联网知识迁移 8.3.1 知识蒸馏方法 8.3.2 域自适应方法 8.3.3 元学习方法 8.4 习题 参考文献 第9章 智能物联网协同计算 9.1 协同计算基本内涵 9.2 分布式数据融合计算 9.2.1 多模态数据融合计算 9.2.2 异步数据流融合计算 9.2.3 时空数据融合计算 9.3 分布式模型分割计算 9.3.1 串行协同计算 9.3.2 并行协同计算 9.3.3 混合协同计算 9.4 分布式资源协同计算 9.4.1 边端设备负载均衡优化 9.4.2 边缘内部资源分配优化 9.5 分布式数据传输优化 9.5.1 自适应数据过滤 9.5.2 自适应数据传输 9.6 习题 参考文献 第10章 AIoT平台与应用 10.1 智能物联网平台 10.1.1 AWS IoT 10.1.2 微软Azure IoT 10.1.3 华为云IoT 10.2 典型领域应用案例 10.2.1 智能商业—无人超市 10.2.2 智能工业—工业4.0下的数字工业 10.2.3 智慧健康—老年人辅助机器人 10.3 习题 参考文献 第11章 未来展望 11.1 现状与挑战 11.2 未来发展趋势 11.2.1 软硬协同终端智能 11.2.2 跨模态融合泛在感知 11.2.3 面向AIoT的智能演进 11.2.4 新一代智能物联网络 11.2.5 动态场景模型持续演化 11.2.6 人机物融合群智计算 11.2.7 通用AIoT系统平台 11.3 习题 参考文献 展开全部 评分及书评 尚无评分 目前还没人评分 出版方机械工业出版社 机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。 |
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