Auto-Identification and Ubiquitous Computing Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Symonds, Judith (EDT)/ Ayoade, John (EDT)/ Parry, Dave (EDT)

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:

价格:1505.00 元

装帧:

isbn号码:9781605662985

丛书系列:

图书标签:

• 自动识别
• 物联网
• 普适计算
• RFID
• 条形码
• 传感器网络
• 数据采集
• 智能系统
• 移动计算
• 无线通信

深入探索人工智能与机器学习的广阔前沿：面向复杂系统的自适应智能理论与实践 图书简介 本书旨在为研究者、高级工程师以及对下一代人工智能系统充满热忱的学者提供一份全面且深入的指南，专注于超越传统模式识别和特定任务学习的范畴，构建具备高度自适应性和泛化能力的复杂系统智能。我们不再局限于对既有数据的被动学习，而是将研究重点投向主动学习、因果推断、领域自适应（Domain Adaptation）以及元学习（Meta-Learning）在现实世界非平稳环境中的应用与挑战。 全书结构围绕三大核心支柱展开：理论基础的重构、复杂模型的创新与工程化落地。 --- 第一部分：非平稳环境下的基础理论重构 (Foundations in Non-Stationary Environments) 本部分着重于突破传统独立同分布（IID）假设的局限，探讨当数据生成过程随时间或环境变化而发生系统性漂移时，如何维持甚至提升模型的鲁棒性和准确性。 第一章：动态系统中的学习范式：从静态优化到在线演化 本章详细剖析了在线学习（Online Learning）的数学框架，重点讨论了面对概念漂移（Concept Drift）时的应对策略。我们将深入研究具有遗忘机制的递归最小二乘（RLS）算法在流数据处理中的优化，并引入鲁棒性度量指标，如对抗性风险（Adversarial Risk）与分布偏移敏感度。引入“模型漂移”与“数据漂移”的精确区分，为后续的自适应机制奠定理论基础。 第二章：因果推断与反事实推理在决策智能中的角色 现代决策系统不应仅仅是相关性的映射者，更需理解“为什么”会发生。本章深入探讨了 Judea Pearl 的因果图模型（Causal Graphs）在机器学习中的集成。我们将介绍 Do-Calculus 及其在构建可解释性与反事实预测模型中的应用。重点分析如何利用结构因果模型（SCM）来识别环境中的不变性（Invariances），从而指导模型在未曾见过的干预（Interventions）下做出可靠决策。 第三章：领域泛化与域不变性表征学习 (Domain Generalization and Invariant Representation) 当模型从源域（Source Domain）迁移到目标域（Target Domain）时，性能的急剧下降是普遍难题。本章专注于学习那些对特定领域特征不敏感的、本质化的表征。我们详细介绍了基于最大化共享信息的表示学习方法（如Contrastive Learning的域不变变体），以及基于不变风险最小化（IRM）的理论框架，探讨如何在多个源域上进行联合优化，以确保泛化能力。 --- 第二部分：面向复杂系统的自适应模型创新 (Adaptive Model Innovation for Complex Systems) 本部分将理论与前沿模型架构相结合，聚焦于构建能够自我调整、高效利用少量新数据的智能体。 第四章：元学习：学习如何学习 (Meta-Learning: Learning to Learn) 元学习是实现系统快速适应性的核心技术。本章系统回顾了元学习的三个主要范式：度量学习（Metric-Based）、模型学习（Model-Based）和优化学习（Optimization-Based）。特别地，我们将详细解析 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）及其在Few-Shot Learning中的变体，并探讨如何将元学习思想应用于超参数优化和神经架构搜索（NAS）中，以实现“学习过程”的自动化。 第五章：强化学习在新兴领域的拓展：从博弈到物理系统的控制 本章超越传统的Atari游戏环境，关注在具有高维度状态空间、不完全信息和延迟反馈的真实物理系统中的深度强化学习（DRL）应用。讨论了离线强化学习（Offline RL）在安全关键系统中的必要性，以及如何利用基于模型的强化学习（Model-Based RL）结合不确定性量化（Uncertainty Quantification）来规划具有高风险规避性的策略。引入元强化学习（Meta-RL）的概念，使智能体能够在不同任务集之间快速切换和泛化其探索策略。 第六章：神经符号混合系统：结合深度学习的感知与符号推理的能力 纯粹的端到端深度学习在处理复杂逻辑和长距离依赖性方面存在固有限制。本章探讨了如何将现代神经网络的强大感知能力与传统符号逻辑推理的精确性相结合。我们将介绍神经符号编程（Neuro-Symbolic Programming）框架，研究如何利用知识图谱（KGs）作为结构化先验信息嵌入到深度网络中，以及如何利用可微推理层（Differentiable Reasoning Layers）来实现端到端训练。 --- 第三部分：落地与工程化挑战 (Deployment and Engineering Challenges) 本部分关注如何将前沿的自适应智能系统部署到资源受限、对延迟敏感的实际工程环境中，并确保其长期可靠性。 第七章：模型效率与知识蒸馏的再定义 在边缘设备或大规模分布式系统中，模型的大小和计算复杂度至关重要。本章探讨了先进的知识蒸馏技术，不仅仅是传递“预测结果”，而是传递“学习过程中的知识表示”。重点介绍教师-学生网络的自适应选择策略以及如何利用量化感知训练（Quantization-Aware Training）来优化低精度计算下的泛化能力。 第八章：可信赖人工智能的度量与审计：不确定性与公平性的量化 对于自适应系统而言，了解其“不知道什么”与了解其“知道什么”同等重要。本章深入研究了贝叶斯深度学习框架在提供模型不确定性估计方面的优势，特别是蒙特卡洛Dropout和深度集成方法的实际应用。此外，我们讨论了在领域漂移场景下，如何持续监控和审计模型决策的公平性（Fairness），并引入了分布漂移敏感的公平性度量。 第九章：面向自主系统的分布式学习与联邦学习的演进 在物联网和工业互联网场景下，数据隐私和计算资源的分布性要求模型必须在本地进行学习和适应。本章详细分析了联邦学习（Federated Learning）在处理非独立同分布（Non-IID）数据时的挑战，重点研究了差分隐私（Differential Privacy）保护下的模型聚合算法，以及如何设计适应性局部训练方案，以平衡隐私保护、通信效率与模型收敛速度。 --- 总结与展望 本书最后一部分将对当前自适应智能领域的前沿研究方向进行批判性回顾，并指出未来在自监督学习、具身智能（Embodied AI）以及如何构建完全自主、无需人工干预即可完成任务重塑（Task Reconfiguration）的智能系统方面的关键挑战和潜在突破口。本书旨在为构建下一代能够主动适应变化、理解因果关系并安全可靠运行的复杂系统智能奠定坚实的理论和实践基础。

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作为一名对技术伦理和社会影响保持警惕的读者，我看到“Auto-Identification”这个词时，脑海中会闪过一些复杂的想法。在享受技术带来的便利的同时，我们也需要思考其潜在的风险。例如，身份的自动识别在提升安全性的同时，是否会过度侵犯个人隐私？数据是如何被收集、存储和使用的？谁有权访问这些信息？这本书的名字让我觉得它可能不仅仅是关于技术的实现，或许还会触及到这些重要议题。我希望作者能够以一种客观且深入的方式，探讨自动识别技术在不同场景下的应用，并分析其带来的社会、经济乃至法律层面的影响。我期待这本书能够提供一些关于如何在保障个人隐私和数据安全的前提下，充分发挥自动识别技术优势的思考和指导。它能否帮助我们更好地理解和驾驭这项强大的技术，使其服务于人类的福祉，而不是成为一种潜在的威胁？

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我是一位对物联网和大数据应用领域抱有浓厚兴趣的开发者，一直以来都在寻找能够深入理解这些前沿技术如何落地实践的优质资源。这本书的标题，特别是“Ubiquitous Computing Applications”这一部分，瞬间就抓住了我的眼球。我设想这本书会深入探讨如何设计和部署那些能够嵌入到我们生活环境中，并提供无缝服务的计算系统。想象一下，在医疗领域，病人可以通过佩戴的智能设备实时监测生命体征，数据自动上传至云端，医生可以远程诊断；在物流环节，每一件商品从生产到消费者手中，其全程的流转信息都能被精确追踪，大大提高效率和透明度。我期望这本书能够提供详实的案例分析，不仅仅是理论的阐述，更要包含实际的项目开发思路和技术挑战的解决方案。我渴望能够从书中学习到如何将“无处不在的计算”这一抽象概念，转化为切实可行的应用，解决现实世界中的痛点，创造更大的价值。

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这本书的封面设计就充满了一种科技感，深邃的蓝色背景上，几条流动的光线交织，仿佛暗示着信息在无处不在地流动、被捕捉。我虽然还没有真正翻开它，但光从这视觉上的冲击，就足够勾起我对“自动识别”和“无处不在的计算”这两个概念的好奇心。我脑海中立刻浮现出各种未来场景：走进一家商店，你无需掏出手机或会员卡，系统就能自动识别你的身份，并根据你的购买历史推送个性化推荐；在智慧城市里，交通信号灯能根据实时的车流量智能调节，甚至连垃圾桶也能“知道”自己什么时候满了需要清空。这本书的名字本身就充满了这种令人兴奋的想象空间，让我迫切地想知道，这些听起来如同科幻小说中的情节，究竟是如何在现实世界中实现的？它是否会揭示隐藏在日常事物背后的那些看不见的“智能”网络？我期待它能为我打开一扇了解未来生活方式的窗户，让我窥探到技术如何悄无声息地改变着我们与世界的互动方式。

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我是一个对新奇事物充满好奇心的普通消费者，日常生活里，我常常会不经意间感受到一些“神奇”的变化。比如，手机支付的便捷，智能家居的响应速度，甚至是在商场里遇到的那些能识别我面孔并提供服务的自助终端。这些都让我觉得科技的力量无处不在。这本书的名字，特别是“Auto-Identification and Ubiquitous Computing Applications”，虽然听起来有些专业，但它精准地描述了我所体验到的那些“看不见”的智能。我猜想这本书会用一种相对容易理解的方式，解释这些技术是如何工作的。它会不会就像一本“生活中的科技解密手册”，让我能明白，为什么我的手机能解锁，为什么我能在某个地方享受到特别的服务，为什么某些设备似乎能“读懂”我的意图。我希望它能让我以一个更懂行的视角，去欣赏和理解我们身边这些日益智能化的事物，让我不再仅仅是技术的被动接受者，而是能够对其原理有所了解的参与者。

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作为一名商业策略分析师，我一直在关注能够推动行业转型和创新管理的新兴技术。这本书的标题，“Auto-Identification and Ubiquitous Computing Applications”，立刻吸引了我的注意。我预想这本书会深入分析这些技术如何能够重塑商业模式，提升运营效率，并创造新的竞争优势。想象一下，在零售业，通过自动识别技术，库存管理将变得前所未有的精准，顾客体验也将得到极大的提升。在制造业，生产流程的自动化和智能化将极大地降低成本，提高产品质量。我期望这本书能够提供深刻的商业洞察，它或许会探讨如何利用无处不在的计算能力，构建更敏捷、更具适应性的供应链，如何通过数据驱动的决策来优化市场营销策略，以及如何识别和利用新兴的应用场景来开辟新的商业蓝海。我期待它能够为我提供一个清晰的框架，让我能够评估和制定基于这些技术的商业战略，从而在快速变化的商业环境中保持领先地位。

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