Context-aware Computing and Self-managing Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dargie, Waltenegus 编

出品人:

页数:405

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 121.98

装帧:

isbn号码:9781420077711

丛书系列:

图书标签:

Context-aware computing
Self-managing systems
Ubiquitous computing
Pervasive computing
Adaptive systems
Intelligent systems
Distributed systems
Software engineering
Artificial intelligence
Automation

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具体描述

Bringing together an extensively researched area with an emerging research issue, "Context-Aware Computing and Self-Managing Systems" presents the core contributions of context-aware computing in the development of self-managing systems, including devices, applications, middle ware, and networks. The expert contributors reveal the usefulness of context-aware computing in developing autonomous systems that have practical application in the real world. The first chapter of the book identifies features that are common to both context-aware computing and autonomous computing. It offers a basic definition of context-awareness, covers fundamental aspects of self-managing systems, and provides several examples of context information and self-managing systems. Subsequent chapters on context-awareness demonstrate how a context can be employed to make systems smart, how a context can be captured and represented, and how dynamic binding of context sources can be possible. The chapters on self-management illustrate the need for 'implicit knowledge' to develop fault-tolerant and self-protective systems. They also present a higher-level vision of future large-scale networks. Through various examples, this book shows how context-aware computing can be used in many self-managing systems. It enables researchers of context-aware computing to identify potential applications in the area of autonomous computing. The text also supports researchers of autonomous computing in defining, modeling, and capturing dynamic aspects of self-managing systems.

《边缘智能与分布式协同》简介：在信息爆炸与设备互联日益深入的今天，数据处理的重心正以前所未有的速度向网络的边缘迁移。《边缘智能与分布式协同》深入探讨了这一革命性的计算范式转变，聚焦于如何在资源受限的边缘设备上实现高效、实时的智能处理，并在此基础上构建强大的分布式协同系统。本书并非对某一具体技术进行孤立的介绍，而是着眼于一个更加宏观和前瞻的视角，勾勒出未来智能系统发展的蓝图。本书的核心思想在于，通过将计算能力和数据分析能力下沉到靠近数据源的边缘节点，可以极大地降低延迟，减少带宽消耗，并增强系统的隐私性和安全性。这使得实时决策、本地化智能以及对动态环境的快速响应成为可能。然而，边缘智能的实现并非易事，它需要克服计算资源有限、通信不稳定、异构性强等诸多挑战。《边缘智能与分布式协同》并非仅止于此，它将视野进一步拓展至分布式协同的范畴。当大量的边缘节点协同工作时，它们能够汇聚更强大的计算能力，共享感知信息，并共同完成复杂的任务。这种协同机制是构建大规模、自适应、鲁棒性强的智能系统的关键。本书将深入分析不同层次的协同模型，从低级别的设备间通信与协调，到高级别的服务自治与全局优化，为读者呈现一个多维度、多层次的协同框架。本书内容涵盖但不限于以下方面：边缘智能的核心技术：轻量化机器学习模型：探讨如何设计和优化适用于资源受限设备的机器学习算法，例如模型压缩、量化、剪枝以及专门为边缘设计的低功耗神经网络架构。模型部署与推理优化：研究在异构硬件平台上高效部署和执行机器学习模型的技术，包括针对特定硬件的加速器利用、算子优化以及推理引擎的设计。联邦学习与隐私保护：详细阐述联邦学习的原理与实践，以及如何在边缘节点之间进行模型训练而不共享原始数据，从而满足日益增长的隐私保护需求。边缘数据管理与处理：探讨在边缘节点上进行数据采集、预处理、存储以及特征提取的技术，以及如何有效地利用本地数据进行实时分析和决策。分布式协同机制：任务卸载与资源调度：研究如何将计算任务智能地分配到边缘节点或云端，并根据动态的网络状况和节点负载进行最优资源调度，以实现性能和效率的最大化。信息融合与共享：探讨不同边缘节点之间如何有效地共享和融合感知信息，从而形成更全面、更准确的环境感知能力，为智能决策提供支持。分布式控制与决策：分析在分布式环境中，如何设计鲁棒的控制算法和决策策略，使多个实体能够协同工作，共同达成全局目标，即使在部分节点失效或信息不完整的情况下也能保持系统的稳定运行。协同感知与定位：深入研究如何利用多个边缘节点的传感器数据协同完成更精确的物体识别、环境建模以及自身定位，尤其是在GPS信号弱或缺失的场景下。关键应用场景的探索：智能交通系统：探讨边缘智能与分布式协同如何在车联网中实现智能交通信号控制、车辆轨迹预测、事故预警等，以及不同车辆和基础设施之间的协同。工业物联网（IIoT）：研究如何利用边缘计算实现生产过程的实时监控、故障诊断、预测性维护，以及不同生产线和设备之间的协同优化。智慧城市：探索在城市环境中，如何通过边缘智能实现智能安防、环境监测、能源管理、公共服务优化，并促进城市不同系统的协同联动。沉浸式体验：分析边缘计算和分布式协同在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等沉浸式应用中的作用，如何提供低延迟、高保真的用户体验，以及用户设备与服务之间的协同。《边缘智能与分布式协同》旨在为研究人员、工程师以及对未来计算范式感兴趣的读者提供一个全面、深入的视角。本书强调理论与实践相结合，不仅会介绍相关的算法和模型，还会探讨实际部署中可能遇到的挑战和解决方案。通过阅读本书，读者将能够深刻理解边缘智能和分布式协同的潜力，并为设计和构建下一代智能系统奠定坚实的基础。本书不会提供某个具体产品的技术手册，而是着眼于指导读者理解核心原理，掌握解决复杂问题的通用方法论。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于那些厌倦了仅仅停留在框架层面修修补补的工程师来说，这本书无疑是一剂强心针。它敢于挑战现状，直面当前计算范式中的固有缺陷，比如过度依赖静态配置和对动态变化的反应迟钝。作者在论述自管理系统的演进路径时，描绘了一个极具前瞻性的未来图景：计算不再是被动的工具，而是能主动参与到目标实现过程中的“合作伙伴”。我印象最深的是关于“意图推理”的部分，它探讨了如何让机器不仅知道“要做什么”，还能理解“为什么要这样做”，从而在遇到模糊指令时也能做出符合用户最终目标的判断。这种从“执行”到“理解”的飞跃，是实现下一代AI系统的基石。全书的行文风格充满了对技术边界的探索欲，阅读过程中，我多次停下来，思考自己目前工作中的系统是否也应该进行类似的“上下文重构”。总而言之，这本书不仅是知识的传授，更是一次思维方式的升级，它为构建真正具有生命力和适应性的计算实体，提供了坚实的理论基础和实践蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值，我认为在于它提供了一个跨学科整合的视野。它巧妙地将控制论、信息论，甚至一些认知心理学的基本原理，融汇到了计算系统的设计蓝图中。我过去总觉得，要实现真正的自管理系统，必须在某个单一的技术领域达到极致，但这本书让我明白，真正的鲁棒性来源于对系统边界和外部环境之间复杂交互的深刻理解。其中关于“不确定性处理”的章节尤其精彩，它承认了现实世界信息的不完整性和噪声的普遍性，并提供了一套优雅的数学工具来量化这种不确定性，并基于此做出“最佳可接受”的决策，而不是追求虚无缥缈的“完美”决策。这使得系统在面对突发状况时，表现出了惊人的韧性。我特别喜欢作者在讨论不同模型选择时的辩证态度，他没有推崇某一种模型是万能的，而是强调模型与特定应用场景和上下文之间的匹配度才是决定成败的关键。这本书的深度远超出了一个普通的技术手册，它更像是一部关于“如何像一个系统架构师一样思考”的哲学指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我是在寻找解决现有分布式计算资源管理瓶颈的过程中偶然接触到这本书的。坦白讲，我对“自管理”这个概念一直抱持着一种既期待又怀疑的态度，因为太多自管理系统最终都沦为了参数调优的噩梦。然而，这本书真正让我眼前一亮的是它对“自治能力”的解构。作者似乎有一种直觉，能够精准地抓住复杂系统中“失控”的根源，并将其归结为缺乏有效的内部反馈回路和预见性建模。书中关于“系统心智模型”的构建章节，简直是教科书级别的阐述，它解释了为什么一个系统需要模拟自身的未来状态才能做出最优的、非短视的决策。我特别关注了书中关于资源动态分配的那一章，它没有简单地推荐某种固定的优化算法，而是构建了一个多层级的决策树，其中每一层的决策都高度依赖于系统对当前工作负载的深度“理解”。这种从宏观到微观的层次化管理思路，比我之前接触的任何集中式或扁平化管理方案都要来得更具弹性。对于那些正在设计下一代云原生架构的人来说，这本书提供的思维框架，比任何具体的技术栈都要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深沉的蓝色调，配上简洁的几何图形，一下子就让人联想到数据流和复杂的系统架构。我原本以为这是一本偏向理论的学术著作，毕竟书名听起来就相当“硬核”，但是翻开目录才发现，作者的切入点非常贴近现实世界的工程挑战。它并没有沉溺于晦涩的数学公式，而是花了大量篇幅去探讨“感知”在计算系统中的实际意义。比如，书中对于如何构建一个能够准确理解用户即时环境状态的框架进行了深入的剖析，这一点我深有体会，很多现有的智能系统在跨越不同使用场景时，其性能会急剧下降，这本书似乎提供了一个全新的、更加鲁棒的视角来解决这种“环境失配”的问题。特别值得一提的是，它详细阐述了从传感器数据采集到高层决策制定过程中的信息融合技术，这种技术在工业物联网和智能城市规划中有着巨大的应用潜力。我尤其欣赏作者在讨论“自适应”时所采用的对比分析方法，他将传统的反应式系统与真正意义上的上下文驱动系统进行了清晰的界限划分，让读者能够立刻把握住本书的核心价值主张。这本书的结构安排，从基础概念的铺陈到高级算法的演示，过渡得非常自然流畅，即使是对这领域初涉足的工程师，也能逐步跟上作者的思路。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的叙事风格相当独特，它不像某些技术书籍那样干巴巴地罗列事实，而是像一位经验丰富的老教授在与你进行一场高水平的学术探讨。作者在引入新概念时，总会先抛出一个引人深思的场景或一个实际的工程难题，让你在带着问题去理解解决方案的过程中，获得更深刻的洞察力。例如，在讨论安全性和隐私保护集成到上下文感知中时，他并没有将安全视为一个需要额外“附加”的模块，而是将其内嵌为上下文感知体系结构的一个基本约束条件。这种设计哲学上的转变，极大地影响了我后续的项目规划。此外，书中对不同领域案例的研究也做得非常扎实，从医疗健康领域中对病人生命体征的实时、细微变化捕捉，到金融交易中对市场情绪的微妙感知，这些案例的深度和广度，都体现了作者深厚的行业积累。这本书的排版也值得称赞，图表清晰，逻辑链条明确，使得那些本应复杂的流程图也变得易于消化。对于希望从“实现功能”跃升到“设计智能系统”的读者来说，这本书是必经的“洗礼”。

评分☆☆☆☆☆