具体描述
本书向人们展示了智能建筑的概念,它的兴起发展及展望,同时介绍了智能住宅和智能小区,对智能建筑的基础——信息技术也进行了简单的介绍。对于智能建筑的三个主要组成部分：办公自动化系统、建筑物自防控制、保安系统、电视接收系统、广播音响系统、结构化布线系统、智能建筑的系统集成、电源与防雷等。内容涉及技术原理、应用方法、工程实例。本书理论联系实际，注重技术先进性和适用性，深入浅出，便于读者了解和掌握。本书可
好的，这是一份关于一本名为《智能建筑实用技术》的图书的简介，但内容不涉及该书的任何信息，专注于描述另一本假设存在的、内容详实的科技类书籍。 --- 《工业物联网与边缘计算：下一代智能工厂的构建与实践》 本书导言： 在当前全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中，工业物联网（IIoT）与边缘计算（Edge Computing）已不再是遥远的概念，而是驱动生产力飞跃的核心技术引擎。传统的集中式云计算架构在面对海量实时数据流、严格的时延要求以及对网络带宽的巨大消耗时，显得日益力不从心。本书正是在这一时代背景下应运而生，它不仅仅是一部理论概述，更是一本详尽的实战指南，旨在为工程师、系统架构师、项目经理以及决策者提供一套完整、可操作的框架，用于设计、部署和运维下一代智能制造环境。 本书将深度剖析如何有效地整合物理世界的传感器与数字化世界的分析模型，通过在数据源头——即“边缘”——进行实时处理和决策，实现工厂运营的革命性提升。我们关注的重点是“实用性”，即如何将前沿的理论知识转化为可落地、可验证的工业解决方案。 第一部分：工业物联网（IIoT）基础与架构解析 本部分首先为读者构建起坚实的理论基石。我们将从IIoT的定义、关键组成要素入手，详细阐述传感器技术、工业通信协议（如OPC UA、MQTT等）的演进与选型策略。 第三章：异构设备连接与数据采集标准化 深入探讨在复杂工业现场中，如何高效地接入和整合来自不同厂商、不同年代的PLC、SCADA系统和传感器数据。重点解析数据清洗、时间戳同步和数据模型（如ISA-95、PackML）在实现互操作性中的关键作用。本书提供了多种数据封装和传输格式的对比分析，帮助读者选择最高效的“数字语言”。 第四章：IIoT安全态势与风险管理 在数据即资产的时代，安全防护是IIoT部署的首要前提。本章不局限于传统的IT安全范畴，而是深入工业控制系统（ICS）的安全特性。内容涵盖了零信任架构在OT环境中的应用、安全启动机制、固件完整性验证，以及如何构建从设备层到云平台的端到端加密隧道。我们提供了一套基于IEC 62443标准的风险评估流程模板，确保在实现连接性的同时，不牺牲生产的连续性和安全性。 第二部分：边缘计算的深度融合与优化 边缘计算是本书的核心突破点。我们探讨的不仅仅是“为什么”需要在边缘处理数据，更专注于“如何”高效地实现这一目标。 第六章：边缘计算平台选型与硬件选型 本章详细比较了主流的边缘计算硬件平台，包括高性能嵌入式系统、工业级IPC（Industrial PC）以及基于特定芯片（如FPGA/ASIC）的加速器。我们将分析CPU、GPU、NPU在处理不同类型任务（如机器视觉、预测性维护算法）时的性能功耗比，并给出基于应用场景的硬件选型决策树。 第七章：轻量化容器化技术在工业场景的应用 在资源受限的边缘设备上部署和管理应用面临巨大挑战。本书详细介绍了如何利用精简版Linux发行版、轻量级容器运行时（如containerd、CRI-O）以及Kubernetes的边缘发行版（如K3s、MicroK8s）来统一管理数千台分布式的边缘节点。通过实例演示，读者将学会如何构建自愈合的边缘应用部署流水线。 第八章：实时数据分析与反馈闭环 边缘计算的最大价值在于实时决策。本章侧重于如何在边缘侧运行复杂的分析模型。我们讲解了模型量化（Model Quantization）和剪枝（Pruning）技术，以便将高精度的深度学习模型部署到算力有限的设备上。更重要的是，我们展示了如何利用实时反馈机制（如PID控制优化、运动控制指令下发）构建毫秒级的闭环控制系统，极大地缩短了从数据采集到动作执行的延迟。 第三部分：高级应用场景与系统集成 本部分将理论与实践相结合，聚焦于如何将IIoT和边缘计算能力集成到具体的工业场景中，实现业务价值。 第十章：数字孪生（Digital Twin）的边缘赋能 数字孪生不再是云端的抽象模型，边缘计算使其更具响应性。本章阐述了如何利用边缘设备实时采集物理实体的数据，同步更新数字孪生体的状态，并在边缘侧运行仿真和“假设分析”（What-If Analysis）。我们提供了基于物理模型和数据驱动混合建模的孪生体构建方法论。 第十一章：预测性维护（PdM）的端到端实现 预测性维护是智能制造的“皇冠上的宝石”。本书详述了如何从振动、温度、电流等原始信号中提取特征，利用边缘侧的机器学习模型进行早期故障识别和剩余使用寿命（RUL）预测。内容涵盖了基于迁移学习（Transfer Learning）的少样本故障识别方案，以应对工业数据标注困难的现状。 第十二章：数据治理与跨域协同 在跨工厂、跨供应链的协同中，数据如何安全、合规地流动至关重要。本章探讨了基于区块链技术和联邦学习（Federated Learning）的分布式数据共享模型，确保数据所有权和隐私得到保护，同时实现跨区域的协同优化，例如供应链的动态调度和能源管理。 结语：面向未来的工业系统运维 本书的终极目标是培养新一代的工业系统架构师，他们不仅理解OT的严苛性，更精通IT的敏捷性。通过对本书内容的掌握，读者将有能力设计出具备高可靠性、低延迟、强安全性的下一代智能制造基础设施，从而在日益激烈的全球竞争中占据技术制高点。本书配备了丰富的代码片段、架构图示以及实际部署案例分析，确保读者能够将所学知识迅速转化为生产力。 ---
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