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智能物聯網導論(智能物聯網系列教材)

  • 作者：郭斌//劉思聰//王柱|責編:李永泉
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111725114
  • 出版日期：2023/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：279
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在兼顧廣度和深度的前提下，深度融合電腦科學、物聯網、人工智慧、邊緣智能、群智感知計算等相關學科和方向的專業概念，重點闡述了智能物聯網領域基礎理論、架構和關鍵技術進展。從AIoT新型體系架構出發，按照「智能感知-網路增強-協同計算-平台應用」的組織思路，遵循「創新引領、深入淺出、理論＋實踐」的原則基調，就智能物聯網AIoT的基本概念、AIoT體系架構、多模態感知、智能無線感知、群智感知、智能物聯網路、終端適配智能計算、分散式學習、端邊雲協同計算、平台及典型應用等進行系統性闡述和深入探討。本書不僅可以作為電腦和物聯網相關專業高年級本科生和研究生的課程教材，也適合所有希望了解智能物聯網的工程技術人員閱讀。
作者介紹
郭斌//劉思聰//王柱|責編:李永泉
目錄
序言
前言
第1章  緒論
  1.1  背景與趨勢
  1.2  智能物聯網概念與特徵
    1.2.1  物聯網與人工智慧發展概述
    1.2.2  智能物聯網概念
    1.2.3  智能物聯網特徵
  1.3  智能物聯網體系架構與軟體平台
    1.3.1  雲邊端協同AIoT體系架構
    1.3.2  AIoT系統軟體平台
  1.4  關鍵技術
    1.4.1  泛在智能感知
    1.4.2  群智感知計算
    1.4.3  智能物聯網通信
    1.4.4  終端適配深度計算
    1.4.5  物聯網分散式學習
    1.4.6  雲邊端協同計算
    1.4.7  安全與隱私保護
  1.5  典型應用
    1.5.1  智能家居
    1.5.2  自動駕駛
    1.5.3  智慧城市
    1.5.4  智能工廠
  1.6  本書整體結構
  1.7  習題
  參考文獻
第2章  智能物聯網體系架構
  2.1  物聯網體系架構
    2.1.1  ISO物聯網參考體系架構
    2.1.2  IETF物聯網體系架構
  2.2  智能物聯網系統模型
    2.2.1  AI功能的實現
    2.2.2  智能物聯網體系架構概述
  2.3  典型的智能物聯網體系架構
    2.3.1  AzureIoT架構
    2.3.2  阿里雲IoT架構
  2.4  習題
  參考文獻
第3章  多模態智能感知
  3.1  物聯網多模態感知背景
    3.1.1  多模態感知概念
    3.1.2  物聯網數據特徵
  3.2  物聯網中的視覺感知
    3.2.1  視覺感知基礎
    3.2.2  移動目標檢測
    3.2.3  移動地圖構建
    3.2.4  視頻流目標跟蹤
    3.2.5  視頻動作識別
  3.3  物聯網中的聽覺感知

    3.3.1  聽覺感知基礎
    3.3.2  語音識別模型
    3.3.3  人機語音交互
  3.4  物聯網中的多模態融合感知
    3.4.1  多模態感知數據融合方法
    3.4.2  多模態融合感知挑戰和機遇
  3.5  習題
  參考文獻
第4章  智能無線感知
  4.1  無線感知基礎原理
    4.1.1  無線感知信號
    4.1.2  無線感知理論模型
    4.1.3  無線感知系統工作模式
  4.2  基於Wi-Fi的智能感知技術
    4.2.1  Wi-Fi感知的基本概念和原理
    4.2.2  Wi-Fi感知關鍵技術
    4.2.3  Wi-Fi感知典型應用
  4.3  基於RFID的智能感知技術
    4.3.1  RFID技術基本概念與感知原理
    4.3.2  RFID感知關鍵技術與應用
  4.4  總結與展望
    4.4.1  常見無線感知方式對比
    4.4.2  無線感知研究挑戰和發展趨勢
  4.5  習題
  參考文獻
第5章  群智感知
  5.1  群智感知基本概念
    5.1.1  群智感知定義
    5.1.2  群智感知體系架構
  5.2  群智感知任務分配
    5.2.1  任務分配模型
    5.2.2  任務分配方法
  5.3  群智感知數據優選
    5.3.1  數據選擇機制
    5.3.2  感知數據質量評估
    5.3.3  冗餘數據優選
  5.4  群智感知激勵機制
    5.4.1  群智感知激勵模型
    5.4.2  用戶激勵方法
  5.5  群智感知發展趨勢
  5.6  習題
  參考文獻
第6章  智能物聯網路
  6.1  物聯網通信體系架構
    6.1.1  物聯網通信參考模型
    6.1.2  物聯網通信標準
    6.1.3  智能物聯網路
  6.2  物聯網智能接入控制
    6.2.1  認知MAC協議
    6.2.2  基於模糊邏輯的接入延遲改善

    6.2.3  應用強化學習緩解無線通道衝突
  6.3  物聯網智能路由
    6.3.1  基於強化學習的物聯網路由
    6.3.2  基於神經網路的物聯網路由
    6.3.3  基於人工智慧技術對現有物聯網路由協議的改進
  6.4  物聯網智能傳輸控制
    6.4.1  基於神經網路的擁塞控制方法
    6.4.2  其他智能擁塞控制方法
  6.5  習題
  參考文獻
第7章  物聯網終端智能
  7.1  深度模型壓縮
    7.1.1  深度模型壓縮
    7.1.2  深度模型按需壓縮
    7.1.3  深度模型超參數優化
    7.1.4  深度模型動態推理
  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  低比特位寬量化
    7.2.4  量化與硬體加速
  7.3  深度模型自動化搜索
  7.4  軟硬協同加速
    7.4.1  微控制器深度計算
    7.4.2  性能評估方法
  7.5  習題
  參考文獻
第8章  智能物聯網機器學習
  8.1  物聯網聯邦學習
    8.1.1  橫向聯邦學習
    8.1.2  縱向聯邦學習
    8.1.3  個性化聯邦學習
  8.2  物聯網智能決策
    8.2.1  強化學習與智能決策
    8.2.2  物聯網多智能體協同決策
    8.2.3  多智能體協同決策方法
  8.3  物聯網知識遷移
    8.3.1  知識蒸餾方法
    8.3.2  域自適應方法
    8.3.3  元學習方法
  8.4  習題
  參考文獻
第9章  智能物聯網協同計算
  9.1  協同計算基本內涵
  9.2  分散式數據融合計算
    9.2.1  多模態數據融合計算
    9.2.2  非同步數據流融合計算
    9.2.3  時空數據融合計算
  9.3  分散式模型分割計算
    9.3.1  串列協同計算

    9.3.2  並行協同計算
    9.3.3  混合協同計算
  9.4  分散式資源協同計算
    9.4.1  邊端設備負載均衡優化
    9.4.2  邊緣內部資源分配優化
  9.5  分散式數據傳輸優化
    9.5.1  自適應數據過濾
    9.5.2  自適應數據傳輸
  9.6  習題
  參考文獻
第10章  AIoT平台與應用
  10.1  智能物聯網平台
    10.1.1  AWSIoT
    10.1.2  微軟AzureIoT
    10.1.3  華為雲IoT
  10.2  典型領域應用案例
    10.2.1  智能商業——無人超市
      10.2.2智能工業——工業4.0下的數字工業
    10.2.3  智慧健康——老年人輔助機器人
  10.3  習題
  參考文獻
第11章  未來展望
  11.1  現狀與挑戰
  11.2  未來發展趨勢
    11.2.1  軟硬協同終端智能
    11.2.2  跨模態融合泛在感知
    11.2.3  面向AIoT的智能演進
    11.2.4  新一代智能物聯網路
    11.2.5  動態場景模型持續演化
    11.2.6  人機物融合群智計算
    11.2.7  通用AIoT系統平台
  11.3  習題
  參考文獻

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