具体描述
本书是2001年出版的同名教材的第2版。此次改版在增加了大量新内容的同时，也对一些陈旧和繁琐的内容进行了删减，文字表现更加通俗，整体结构更加紧凑，教材特色更加明显。本书被列为北京市精品立顶材料。
全书分为12章，由序篇、上篇（网络管理模型）、下篇（网络管理功能）及其关键技术3部分组成。序篇介绍网络管理的基本概念及其相关的基础理论和技术；上篇从OSI系统管理模型开发，讲解CMP、TMN和SNMP三大网络管理模型的体系结构、管理信息模型和通信协议，并对新型网络管理模型进行了介绍；下篇首先讲解OSI定义的网络管理5个功能领域，然后介绍业务量控制、路由选择、网络自愈、信息安全、智能化网络管理等关键技术。
本书可以作为信息工程、通信工程、自动化、计算机科学技术等本科专业及信息与计算机类专业研究生的教材和教学参考书，也可作为专业技术人员的参考和培训资料。
电子信息技术前沿探索 图书简介： 本册厚重的著作，汇集了当前电子信息技术领域最引人注目的前沿研究与创新实践。它并非对既有理论的简单梳理，而是致力于揭示新兴技术如何重塑我们对信息、计算乃至智能的理解。全书结构严谨，内容涵盖了从微观的半导体材料革新到宏观的复杂系统构建，力求为读者构建一个全面而深入的现代电子信息图景。 第一部分：下一代计算架构与材料科学的交汇 本部分首先深入探讨了超越冯·诺依曼瓶颈的多种新兴计算范式。量子计算作为核心内容之一，详细剖析了超导量子位、离子阱以及拓扑量子计算的最新进展。书中不仅阐述了基础的量子门操作和纠错码，还重点分析了实现大规模、容错量子计算所面临的工程挑战，包括退相干抑制技术和低温制冷系统的优化策略。 紧随其后的是对类脑计算（Neuromorphic Computing）的深入剖析。我们不再仅仅模仿大脑的结构，而是探究其运行的效率与并行性。书中详细介绍了忆阻器（Memristor）作为核心硬件基础的应用潜力，分析了脉冲神经网络（SNNs）在事件驱动处理中的优势，并展示了如何利用这些新型硬件加速深度学习和实时感知任务。 在材料科学层面，本书重点关注了对现有电子器件性能产生颠覆性影响的材料。石墨烯和二维材料（如过渡金属硫化物）的电子输运特性被细致解析，探讨了它们在超高速晶体管和柔性电子学中的集成潜力。此外，对自旋电子学（Spintronics）的探讨也不容忽视，特别是新型磁性隧道结（MTJs）在非易失性存储器（MRAM）中的突破性进展，为更高密度和更低功耗的存储方案提供了理论支撑和实验数据。 第二部分：人工智能的底层算法与高阶应用 人工智能（AI）已成为信息技术的核心驱动力。本部分聚焦于支撑AI实现跨越式发展的关键算法和理论创新。 我们首先回顾了深度学习的最新演进。超越传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），本书重点分析了Transformer架构在序列建模之外的广泛应用，如蛋白质折叠预测和多模态数据融合。此外，对生成式对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）的数学基础和优化策略进行了详尽推导，展示了它们在高清图像合成、视频生成及数据增强中的实际效果。 然而，AI的可靠性和可解释性是当前亟待解决的问题。因此，书中专门辟出章节讨论可解释性人工智能（XAI）。我们不仅介绍了LIME、SHAP等事后解释方法，还探讨了内在可解释模型的设计原则，旨在构建透明、可信赖的决策系统。 在强化学习（RL）方面，本书侧重于将RL应用于复杂的、高维度的现实世界问题。重点分析了离线强化学习（Offline RL）如何在缺乏实时环境交互的情况下，利用历史数据进行安全有效的策略学习，这对于机器人控制和资源调度至关重要。 第三部分：信息安全与隐私保护的攻防前沿 随着数据价值的指数级增长，信息安全领域正面临前所未有的挑战。本部分将目光投向了应对高级威胁和保护用户隐私的尖端技术。 后量子密码学（Post-Quantum Cryptography, PQC）是本书的重中之重。鉴于量子计算机对现有RSA和ECC算法的威胁，书中详细介绍了基于格（Lattice-based）、哈希（Hash-based）和多变量（Multivariate polynomial-based）的PQC候选算法，并对其安全性证明和性能开销进行了细致的比较分析。 在隐私保护计算领域，联邦学习（Federated Learning）和同态加密（Homomorphic Encryption, HE）被深入探讨。对于联邦学习，我们关注如何在高异构性（Non-IID）数据和恶意客户端攻击下，保证模型聚合的公平性和鲁棒性。对于同态加密，书中详细解释了BFV、CKKS等方案的工作原理，以及它们在安全多方计算（SMPC）框架中实现隐私保护数据分析的具体流程和性能瓶颈。 此外，针对软件供应链的安全问题，本书探讨了基于形式化方法的漏洞分析技术，通过建立精确的程序语义模型，实现对复杂系统（如操作系统内核或编译器）的静态和动态验证，以期在软件发布前彻底消除特定类别的安全缺陷。 第四部分：泛在连接与沉浸式体验的未来网络 虽然不涉及具体的网络管理部署细节，但本部分探讨了支撑未来信息交互的基础设施技术及其对应用层的影响。 6G无线通信是核心议题之一。本书超越了5G的毫米波技术，着眼于太赫兹（THz）频段的信道建模、大规模MIMO的无源波束赋形，以及空天地一体化网络架构的融合挑战。目标是实现Tbps量级的连接速率和毫秒级的端到端延迟。 在认知与智能网络的框架下，我们探讨了如何利用AI技术优化网络资源分配、流量工程和故障预测。这包括基于深度学习的流量模式识别以及自我优化的路由算法，旨在构建一个能主动适应环境变化的弹性网络。 最后，本书展望了空间信息网络和沉浸式通信的融合趋势。对于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用所需的海量实时数据传输，本书分析了低延迟渲染（Edge Rendering）与边缘计算的协同工作机制，以及如何利用光纤到天线（FTTA）和光子集成技术来降低传输损耗，从而为用户提供真正无缝的沉浸式体验。 结语： 《电子信息技术前沿探索》旨在成为技术研究人员、资深工程师和高阶学生的思想催化剂。它提供的是对“为什么”和“如何实现”的深刻洞察，而不是简单的操作指南，引导读者跳出既有框架，迎接信息技术下一波浪潮的挑战。
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