Algorithms in Ambient Intelligence (Philips Research Book Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Verhaegh, Wim; Aarts, Emile; Korst, Jan

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2003-11-30

价格:USD 199.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402017575

丛书系列:

图书标签:

• Algorithms
• Ambient Intelligence
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Pattern Recognition
• Ubiquitous Computing
• Sensor Networks
• Philips Research
• Computer Science
• Human-Computer Interaction

《环境智能中的算法》 这是一本深入探讨环境智能（Ambient Intelligence, AmI）核心技术的书籍，专注于其背后的算法原理与实现。环境智能，一个融合了嵌入式系统、传感器网络、人工智能和人机交互的跨学科领域，旨在创造一种能够感知用户需求、预测用户行为，并主动、智能地提供服务的“无所不在的计算”环境。本书将带您走进这个充满潜力的未来世界，揭示支撑其运作的强大算法引擎。 本书内容概要： 本书结构清晰，内容详实，从基础概念到前沿应用，层层递进，旨在为读者构建对环境智能算法的全面认知。 第一部分：环境智能基础与模型 环境智能的定义与愿景： 详细阐述环境智能的核心理念、关键特征（如感知性、适应性、情境感知、个性化、隐匿性）以及其在日常生活、医疗保健、工作场所等各个领域的潜在应用场景。我们将回顾环境智能的发展历程，并探讨其面临的挑战与机遇。 感知与情境建模： 深入剖析环境智能系统如何通过各种传感器（如温度、湿度、光照、声音、运动、生物信号等）收集环境数据。重点介绍如何从海量、异构的原始数据中提取有意义的信息，构建对当前环境状态的准确理解。我们将详细介绍各种感知模型，包括基于规则的模型、基于统计的模型、以及更复杂的基于机器学习的模型。 用户建模与行为预测： 探讨如何建立用户模型，捕捉用户的偏好、习惯、意图和情感状态。这部分将聚焦于利用机器学习技术，如序列模型（如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF）、时间序列分析、以及深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆LSTM）来分析用户行为模式，预测用户的下一步行动或潜在需求。 情境感知推理： 介绍环境智能系统如何整合环境信息和用户模型，进行情境推理。我们将详细介绍基于规则的推理引擎、概率推理（如贝叶斯网络）以及基于机器学习的推理方法，以理解和解释复杂的环境情境。 第二部分：核心算法与技术 传感器数据处理与融合： 详细介绍处理和融合来自不同传感器的数据的算法。这包括数据预处理技术（如去噪、平滑、缺失值填充）、特征提取方法，以及各种数据融合策略（如加权平均、卡尔曼滤波、证据理论）以提高感知精度和鲁棒性。 机器学习在环境智能中的应用： 这一部分是本书的重中之重，将深入探讨各类机器学习算法在环境智能领域的应用。 监督学习： 重点介绍分类算法（如支持向量机SVM、决策树、随机森林、神经网络）在识别用户活动、检测异常事件、分类情境等方面的应用。回归算法（如线性回归、多项式回归）则用于预测用户需求量、优化资源分配等。 无监督学习： 探讨聚类算法（如K-Means、DBSCAN）在用户分群、识别相似行为模式、发现隐藏的关联性等方面的作用。降维技术（如主成分分析PCA、t-SNE）则用于简化高维数据，提高可视化和模型效率。 强化学习： 介绍强化学习算法（如Q-learning、SARSA、深度Q网络DQN）如何使环境智能系统能够通过与环境的交互来学习最优策略，从而实现自适应的决策和行为。例如，根据用户反馈动态调整环境参数，或优化服务提供策略。 深度学习： 深入探讨深度学习在感知、情境理解和用户行为预测中的强大能力。包括卷积神经网络CNN在图像和视频分析中的应用，循环神经网络RNN和长短期记忆LSTM在处理时序数据和序列建模中的优势，以及注意力机制（Attention Mechanism）如何帮助模型聚焦于关键信息。 推荐系统算法： 阐述如何利用协同过滤、基于内容的过滤以及混合推荐模型，为用户提供个性化的服务和建议，例如推荐合适的音乐、调节室内舒适度、或提供健康提醒。 自然语言处理（NLP）与语音识别： 介绍NLP技术如何使环境智能系统理解用户的语言指令和对话，以及语音识别技术如何实现更自然的交互方式。 第三部分：高级主题与挑战 分布式与边缘计算算法： 随着物联网设备数量的激增，将计算能力推向边缘的需求日益增长。本书将探讨如何在分布式和边缘环境中高效地部署和运行环境智能算法，包括联邦学习、模型压缩和分布式推理等技术。 隐私保护与安全算法： 环境智能系统收集大量用户敏感数据，因此隐私保护至关重要。本书将介绍差分隐私、同态加密、安全多方计算等隐私保护技术，以及保障系统免受恶意攻击的安全算法。 可解释性与可信赖AI： 探讨如何使环境智能系统的决策过程更加透明和可解释，建立用户对系统的信任。介绍可解释AI（XAI）的方法，以及如何构建可信赖的智能环境。 人机交互设计中的算法应用： 讨论如何在用户界面和交互流程中巧妙地融入算法，以提供更直观、更友好的用户体验。 本书的价值： 系统性： 全面覆盖环境智能算法的理论基础、关键技术和前沿发展。 实用性： 结合丰富的案例和应用场景，帮助读者理解算法的实际落地。 前瞻性： 探讨未来趋势和挑战，为研究人员和开发者提供有价值的指导。 无论您是计算机科学、人工智能、电子工程、人机交互领域的学生、研究人员，还是希望深入了解如何构建智能、响应式环境的工程师和产品经理，本书都将是您不可或缺的参考。它将赋能您设计和实现能够真正理解并服务于人类需求的下一代智能环境。

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这本书的封面设计就充满了科技感和未来感，封面上那些流动的线条和柔和的光晕，仿佛是在预示着一个全新的智能时代即将到来。我一直对“环境智能”（Ambient Intelligence）这个概念非常着迷，它不仅仅是关于技术本身的进步，更是关于如何将技术巧妙地融入我们的生活环境，让它们变得无形而又有用。读这本书之前，我对这个领域的了解还比较零散，更多的是从科幻电影或者一些科普文章中获得碎片化的信息。我总是在想，我们每天生活在各种各样的“环境”中，家、办公室、街道，这些地方都能变得更“智能”吗？如果能，又会以怎样的方式呈现？这本书的书名——《Algorithms in Ambient Intelligence》——直接点明了核心，它似乎在告诉我，那些看似魔法般的智能体验，背后都有着严谨的算法支撑。这让我对本书的内容充满了期待，我相信它会揭示隐藏在光鲜技术背后的奥秘，让我能更深入地理解这个令人向往的领域。

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总而言之，我购买这本书是出于一种对未知的好奇，以及对技术如何重塑我们生活方式的强烈兴趣。《Algorithms in Ambient Intelligence》这个书名，如同一个信号，指引着我走向那个既熟悉又陌生的智能世界。我猜想，书中会描绘一个宏大的愿景，那就是一个无时无刻不在感知、理解并响应我们需求的智能环境。但更让我期待的是，它能够揭示实现这一愿景背后的“引擎”——那些精妙绝伦的算法。我希望这本书能带我领略算法的强大之处，理解它们是如何让冰冷的机器拥有“智慧”，并最终服务于人类。我想知道，从最基础的数据采集，到最复杂的决策制定，每一步背后都蕴含着怎样的逻辑和智慧。这本书，在我看来，不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往未来生活方式的窗口。

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这本书的定位——“Philips Research Book Series”——就暗示了其内容的深度和专业性。菲利普斯作为一家在消费电子和医疗健康领域有着深厚技术积累的公司，其研究部门对于“环境智能”的探索，很可能触及到非常前沿且具有实际应用价值的算法研究。我预感这本书不会仅仅停留在概念的描述，而是会深入到算法的设计、实现和优化层面。例如，书中是否会探讨如何构建适应性强的感知模型，以应对不同环境和用户行为的剧烈变化？如何设计能够进行实时推理和预测的算法，以实现主动式的智能服务？对于我这样一个在算法研究领域工作的人来说，我非常期待能够从中获得一些新的启发和研究思路，特别是关于如何将复杂的算法模型有效地部署到资源受限的嵌入式设备中，以及如何处理大规模分布式环境下的协同学习问题。

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我是一名对未来生活方式充满好奇的普通读者，平日里喜欢关注一些新兴科技的发展。最近一段时间，我经常听到“万物互联”、“智能家居”、“智慧城市”等词汇，感觉我们的生活正在发生翻天覆地的变化。但我总觉得，这些概念听起来有些虚幻，我很难想象它们具体会是怎样的形态。我希望这本书能像一本指南，为我揭开“环境智能”的神秘面纱。我期待书中能够用易于理解的语言，解释清楚那些支撑智能化的技术是如何运作的。比如，为什么手机能够自动识别我的位置并提供相关信息？为什么家里的灯光会随着我的心情而变化？它是否涉及到了某种“学习”的过程？我希望能从书中找到这些问题的答案，并了解这些“算法”是如何让我们的生活变得更加便捷、舒适和智能化的，从而让我对未来的科技生活有一个更清晰、更具象的认知。

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作为一个在AI领域摸爬滚打多年的从业者，我始终关注着AI在实际应用中的落地情况。特别是像“环境智能”这样，需要高度集成和跨领域协同的场景，一直以来都让我觉得挑战重重。从技术层面讲，实现无处不在的感知、精准的理解和智能的响应，需要突破很多瓶颈。例如，如何在各种复杂的、动态变化的环境中，稳定高效地收集数据？如何处理海量的多模态数据，并从中提取有用的信息？更关键的是，如何设计出既能满足用户个性化需求，又能兼顾隐私安全和伦理规范的算法？《Algorithms in Ambient Intelligence》这个书名，让我联想到书中可能会深入探讨如何利用机器学习、深度学习、强化学习等算法，来解决这些实际问题。我特别好奇书中会如何阐述从感知层到决策层，再到执行层的整个智能链条，以及在这个链条的每一个环节，算法扮演着怎样的关键角色。

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