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出版者:

作者:Asme Conference Proceedings

出品人:

页数:1368

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 282.50

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isbn号码:9780791848098

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• 机械工程
• 设计工程
• 计算机工程
• 信息工程
• ASME
• 工程技术
• 会议论文
• 设计与工程
• 计算机与信息
• 技术会议

好的，这是一份关于一本与您提供的书名不相关的图书的详细简介，内容翔实，旨在描述一本全新的、专注于特定领域的书籍。 --- 《面向未来城市交通系统的深度学习优化与控制》 作者： [虚构作者姓名，例如：李明，张华] 出版社： [虚构出版社名称，例如：创新科技出版社] 出版年份： 2024年 ISBN： [虚构ISBN号，例如：978-7-5086-XXXX-X] --- 内容简介 本书概述 《面向未来城市交通系统的深度学习优化与控制》是一本专注于将尖端人工智能技术——特别是深度学习（Deep Learning）——应用于解决当代城市交通管理领域复杂挑战的专著。随着全球城市化进程的加速，交通拥堵、能源效率低下以及交通安全问题日益严峻，传统的交通流模型和控制策略已难以适应现代都市动态、异构且海量的交通数据。本书旨在弥合理论研究与工程实践之间的鸿沟，为交通工程师、城市规划者、数据科学家以及高年级研究生提供一套全面、前沿且实用的深度学习框架和方法论。 核心内容与技术深度 本书结构严谨，从交通数据采集的底层逻辑出发，逐步深入到复杂的模型构建与实时决策系统。全书共分为七个主要部分，覆盖了从基础理论到高级应用的完整链条。 第一部分：现代城市交通数据基础与预处理 本部分详细阐述了当前城市交通系统中数据的多样性与挑战。我们首先回顾了智能交通系统（ITS）中常用的数据源，包括环路检测器、GPS轨迹数据、移动通信数据、以及基于视觉的感知数据。重点探讨了如何处理时间序列数据的非平稳性、空间数据的稀疏性与不完整性。特别地，书中引入了图神经网络（GNN）在表示城市路网拓扑结构时的优势，并阐述了如何利用卷积神经网络（CNN）对实时视频流进行高效的交通状态识别与计数。数据清洗和特征工程部分强调了面向深度学习模型的“语义化”特征提取，而非简单的时间戳聚合。 第二部分：交通流预测的深度序列模型 交通流预测是交通控制的基石。本书摒弃了传统的基于统计学的预测方法，转而聚焦于如何利用深度学习模型捕捉交通流中的复杂时空依赖性。详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在短期交通速度和流量预测中的应用。更进一步，本书深入探讨了时空图卷积网络（STGCN）和扩散卷积网络（DCN）如何同步建模时间和空间维度上的相互影响，实现高精度、长视野的交通负荷预测，为动态路径规划提供可靠的输入。 第三部分：基于强化学习的自适应交通信号控制（ATSC） 信号灯控制是影响城市通行效率的关键因素。本部分是全书的重中之重，系统地介绍了深度强化学习（DRL）在解决多智能体、非线性、大规模交通网络控制问题上的潜力。书中详细解析了Q-Learning、深度Q网络（DQN）以及策略梯度方法（如A2C, PPO）如何被映射到交通信号控制任务中。我们构建了多智能体交通环境模拟器（基于SUMO或VISSIM接口），并展示了如何训练出一个能够自主学习最优控制策略的深度学习代理（Agent），以最小化网络平均延误或提高通行能力。书中还讨论了多步决策、状态空间设计以及奖励函数工程在实际部署中的关键考量。 第四部分：动态路径规划与交通需求管理（TDM） 在个体层面，如何引导车辆选择最优路径是缓解拥堵的有效手段。本书介绍了一种基于对抗生成网络（GAN）的模拟器，用于生成更贴近真实驾驶行为的微观交通需求。随后，利用图注意力网络（GAT）实时评估路网中关键节点的拥堵风险，并将这些风险信息反馈给路径推荐系统。我们探讨了如何利用深度学习模型预测用户的路径选择偏好，从而设计出更具说服力的动态诱导策略，实现更平稳的交通负荷均衡。 第五部分：公共交通与共享出行系统的融合优化 现代城市交通需要整合公共交通和新兴的按需出行服务（如网约车和共享单车）。本书探讨了如何利用深度聚类算法分析共享出行需求的热点区域与时间分布，指导动态调度。针对公共汽车线路优化，我们引入了序列生成模型来预测乘客的上下车模式，从而实现线路的动态调整和发车间隔的智能优化，提升公共交通系统的吸引力。 第六部分：交通系统的鲁棒性与安全评估 在复杂系统中，异常事件（如交通事故、恶劣天气）的发生具有突发性。本章侧重于利用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAE）进行交通异常检测，识别出偏离正常模式的交通状态。此外，书中还探讨了如何使用深度学习模型对基础设施故障（如信号灯失效）进行快速后果评估，并设计出具有高鲁棒性的应急预案控制策略。 第七部分：模型部署、伦理考量与未来展望 最后一部分将目光投向工程实践。我们讨论了如何将训练好的深度模型部署到资源受限的边缘计算设备上（如路侧单元RSU），涉及模型量化与剪枝技术。同时，本书也高度重视交通AI的公平性与伦理问题，探讨了如何确保算法设计不会无意中加剧特定区域或群体的交通不平等。未来展望部分则展望了量子计算在交通优化中的潜在应用，以及与V2X（车联网）技术深度融合的趋势。 本书特色 1. 实践导向： 包含大量真实的城市交通数据集案例分析和开源代码链接（Python/PyTorch）。 2. 前沿性强： 重点覆盖了图神经网络、深度强化学习和时空模型等最新研究热点。 3. 跨学科融合： 深刻结合了计算机科学、运筹学和交通工程的知识体系。 本书是交通领域研究人员和从业者迈向智能化、自主化交通管理系统的必备参考手册。

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这部厚重的文集，初次捧读时，那种沉甸甸的质感就让人联想到其中蕴含的学术重量。我本来期望能在里面找到一些关于最新机械设计理念的深入探讨，特别是那些能与实际工程应用紧密结合的前沿技术。然而，翻阅数页之后，我发现内容似乎更加偏向于理论建模和复杂的数学推导，这与我所期待的那些注重实践操作和案例分析的篇章大相径庭。比如，其中关于有限元分析（FEA）的章节，虽然计算过程详尽得令人发指，但对于如何优化网格划分以应对非线性材料行为的实际工程挑战，提及得非常有限。我记得其中一篇关于摩擦学特性的论文，它花了大量篇幅去论证一个非常基础的接触模型，而不是去探讨新型润滑剂在极端温度下的性能表现。这让那些真正需要快速参考工程解决方案的读者感到有些失落。整本书的结构安排也略显松散，不同主题之间的过渡显得生硬，似乎更像是各种独立研究成果的简单堆砌，缺乏一个贯穿始终的清晰叙事线索来引导读者。对于一个希望通过系统学习来提升自己工程直觉的专业人士来说，这种碎片化的信息呈现方式，无疑增加了消化的难度。

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关于“信息工程”的部分，我原以为会涉及最新的云计算、边缘计算在分布式设计仿真中的应用，或者至少是对大数据在预测性维护中作用的深入剖析。但实际内容却让我感到一丝陈旧。许多讨论似乎停留在多年前的客户端-服务器架构优化阶段，对于现代工业物联网（IIoT）环境下的数据流处理和安全机制鲜有触及。例如，关于并行计算的章节，重点似乎放在了如何优化传统CPU集群的性能上，而对GPU加速或新型量子计算在优化问题中的初步探索则付之阙如。这使得整本书在“信息”这一维度的前沿性上显得有些滞后。对于一个声称汇集了“国际设计与工程技术会议”成果的文集来说，期望它能反映最新的技术趋势是合理的。如果内容普遍偏向于已经成熟甚至略显过时的技术栈，那么它对推动行业变革的作用就会大打折扣，更像是一份对过去几年成果的保守总结，而非对未来方向的积极展望。

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这本书的语言风格给我的感受是高度的学术化和内向化，仿佛作者们在进行一场只面向极少数同行专家的对话。充斥着大量的专业术语缩写，即便是那些自认为对该领域有所了解的读者，也常常需要频繁地查阅背景知识才能跟上思路。例如，在讨论结构动态响应时，作者们几乎完全跳过了对基础力学假设的温和引导，直接跃升到高度抽象的偏微分方程组的求解，使得那些来自相关但非核心专业的工程师读者，很难从中获取实质性的知识增量。这种“内部人”的交流方式，虽然保证了内容的深度，却牺牲了知识的普适性和可迁移性。我更倾向于那些能够用清晰、精确的语言，在保持学术严谨性的同时，对核心概念进行有效阐释的著作。这本书更像是给已经“毕业”的专家们提供的备忘录，而不是为“学习者”准备的导航手册，这大大限制了它潜在的读者群和影响力。

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当我打开这本书时，我最感兴趣的部分是关于计算机辅助工程（CAE）在优化设计流程中的应用。我希望看到的是，那些尖端算法如何真正改变了工程师们的工作方式，比如实时迭代设计反馈系统，或者基于人工智能的学习型优化器。很遗憾，这本书更多地展现了对现有软件工具的某种“解剖式”描述，而非创新性的应用思路。例如，有一个部分详细描述了特定求解器的内部架构，虽然技术深度毋庸置疑，但对于我们这些使用商业软件的工程师而言，了解这些底层细节的价值有限，我们更关心的是如何利用这些工具解决那些“百年难题”。此外，我对信息工程部分的期望值也很高，特别是关于数据可视化和虚拟现实在设计评审中的潜力。然而，我找到的却是大量关于传统数据库管理和网络协议的讨论，这些内容在其他更专业的计算机科学期刊上随处可见，似乎没有针对设计工程这一特定领域进行深度融合和提炼。这种内容上的错位，使得这本书更像是一本跨领域会议论文集的平均值，而非聚焦于某一特定高价值交集点的精品之作。

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从排版和编纂的角度来看，这部文集给我的感觉是极其传统，甚至可以说有些过时了。封面设计平平无奇，内页的字体选择和图表样式都透着一股浓浓的旧日学术气息，缺乏现代科技出版物应有的简洁和现代感。我尤其注意到，很多图表的分辨率似乎不高，线条和标注在放大阅读时显得模糊不清，这在展示复杂的几何模型或应力云图时，是一个非常严重的问题，直接影响了信息的准确传达。更让人感到困扰的是参考文献的格式混乱，不同章节的引用规范似乎各行其是，这不仅给交叉引用带来了麻烦，也反映出编委会在质量把控上的疏忽。如果一本汇集顶尖研究成果的文集，在呈现上都无法做到专业和一致，那么读者对其中内容的严谨性自然会产生一丝疑虑。我期待看到的是清晰、美观的布局，能够让复杂的工程信息以最直观的方式呈现在眼前，而不是像现在这样，需要花费额外的精力去“解码”那些不甚清晰的视觉信息。

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