Automation Network Selection pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Caro, Dick

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:610.00

装帧:

isbn号码:9781934394892

丛书系列:

图书标签:

• 自动化网络选择
• 网络优化
• 无线通信
• 5G
• 网络切片
• 移动网络
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 网络规划

《智能交通系统：优化城市流动》 本书深入探讨了智能交通系统（ITS）的各个方面，旨在为城市规划者、交通工程师、政策制定者以及对未来城市交通充满好奇的读者提供一个全面而深刻的视角。我们不仅仅关注技术的进步，更着重于如何将这些技术转化为实际的解决方案，以应对日益严峻的城市交通挑战。 第一章：城市交通的演进与挑战 本章将回顾城市交通系统从早期马车时代到现代汽车社会的演变历程，分析不同发展阶段所带来的交通问题，如拥堵、污染、安全隐患和效率低下。我们将深入剖析当前城市交通面临的核心困境，包括人口增长、城市扩张、出行需求激增以及传统交通基础设施的局限性。同时，本章也将勾勒出智能交通系统应运而生的历史必然性，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第二章：智能交通系统的核心技术基石 本章将聚焦于支撑智能交通系统的关键技术。我们会详细介绍传感器技术（如摄像头、雷达、激光雷达）、通信技术（如5G、Wi-Fi、V2X）、数据处理与分析技术（如大数据、人工智能、机器学习）、以及定位与导航技术（如GPS、北斗）。每一项技术都将从其基本原理、在交通领域的具体应用，以及其发展趋势等方面进行阐述。我们将力求用清晰易懂的语言解释复杂的科学概念，并辅以真实的案例说明这些技术如何协同工作，构建智能交通的“感官”和“大脑”。 第三章：车联网（V2X）与自动驾驶的协同 车联网（Vehicle-to-Everything, V2X）是智能交通系统中的重要组成部分，它允许车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）以及车辆与网络（V2N）进行通信。本章将详细介绍V2X技术的通信协议、安全机制和应用场景，例如碰撞预警、交通信号优化、紧急车辆优先通行等。在此基础上，我们将探讨V2X技术如何赋能自动驾驶，为自动驾驶车辆提供更丰富、更准确的环境感知信息，提升其决策能力和安全性能。本书将分析V2X与自动驾驶融合带来的交通效率提升、事故率降低以及出行体验的根本性改变。 第四章：智能交通管理与控制 本章将深入探讨智能交通系统的管理与控制策略。我们将介绍交通信号优化系统（如自适应信号控制）、交通流量预测与诱导技术、拥堵收费与需求管理系统。此外，我们还将讨论如何利用大数据分析技术，实时监测交通状况，预测拥堵点，并采取主动性干预措施。智能交通管理的目标是实现交通流的动态均衡，最大限度地提高道路网络的通行能力，减少不必要的延误。 第五章：智能公共交通与共享出行 本书将特别关注智能技术如何革新公共交通和共享出行。我们将探讨智能公交调度系统、实时客流信息发布、电子支付与票务系统，以及无人驾驶公交车的潜力。对于共享出行，我们将分析网约车、共享单车、共享滑板车等模式的运营特点，以及如何利用数据分析优化车辆匹配、路径规划和资源分配。本章旨在展示智能交通如何让公共交通更便捷、更高效，并促进更可持续的出行方式。 第六章：交通安全与应急响应 交通安全是智能交通系统的重中之重。本章将详细阐述智能交通系统在提升交通安全方面的作用，包括事故检测与预警、驾驶行为分析、道路危险区域识别等。我们将探讨如何利用ITS技术实现对突发事件的快速响应，例如交通事故、道路封闭、自然灾害等，通过信息共享和协同调度，最大限度地减少损失，保障公众安全。 第七章：数据安全、隐私保护与伦理考量 随着智能交通系统收集和处理的海量数据不断增加，数据安全和隐私保护成为不容忽视的议题。本章将深入讨论ITS中的数据安全风险，如黑客攻击、数据泄露等，以及相应的防护措施。我们还将探讨用户隐私的保护问题，例如行驶轨迹、个人信息等，以及如何通过匿名化、差分隐私等技术手段来保障用户隐私。此外，本章还将触及与自动驾驶和智能交通相关的伦理困境，如“电车难题”的解决方案，以及如何在技术发展中兼顾社会公平和人文关怀。 第八章：智能交通的未来展望与政策建议 本章将展望智能交通系统的未来发展趋势，包括更高级别的自动驾驶、城市交通大脑、以及与其他新兴技术的融合，如区块链、物联网等。我们将分析实现智能交通普及所面临的挑战，例如基础设施建设、标准化、法律法规的完善以及公众的接受度。最后，本书将提出切实可行的政策建议，以期加速智能交通系统的落地，构建更加安全、高效、绿色、智能的未来城市交通体系。 《智能交通系统：优化城市流动》力求成为一本集理论深度、实践广度和前瞻性于一体的权威著作，为理解和塑造我们未来的出行方式提供坚实的基础。

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阅读过程中，我不断地在寻找作者对“网络选择”这一行为的哲学思考，即机器应如何定义“最优”？是最小化延迟、最大化吞吐量，还是在成本和能耗之间寻找帕累托最优解？然而，作者似乎完全回避了这些元问题，而是直接跳入了具体的实现细节。例如，在讨论负载均衡时，它详尽地介绍了基于源MAC地址哈希的分配方式，并分析了其在面对单一高并发流时的局限性。这是很扎实的知识点，但它没有探讨，如果一个AI控制器发现某个特定的用户应用组合对网络资源的占用比例与历史数据严重不符时，它是否有能力绕过预设的哈希规则，进行一次即时的、基于应用特征的“选择性干预”。这种对“智能决策边界”的探讨缺失，让我感到这本书的视野似乎被限制在了传统的网络运维框架内。它的“自动化”更像是一种高级的配置脚本集合，而非真正意义上的智能体。对于那些希望通过这本书了解如何从零开始设计一个真正具备学习和适应能力的下一代网络选择系统的读者来说，可能会感到失望，因为它提供的工具箱大多是旧式的扳手和螺丝刀，而非激光切割器。

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拿到这本书时，我最感兴趣的是标题中“Automation Network Selection”所暗示的未来感——那种不需要人为干预，网络就能像生命体一样自主决定最佳路径和连接模式的愿景。我希望读到的是关于深度强化学习在网络流量工程中的实战案例，或者至少是关于软件定义网络（SDN）控制器如何通过分布式共识机制实现近乎完美的资源调度的深度解析。遗憾的是，内容更多地像是一本给网络工程师进阶的教科书，而不是一本面向未来的技术展望录。书中关于网络选择的讨论，大多集中在基于预设规则集的有限状态机模型，比如当A指标超过阈值时切换到B路径的这种确定性逻辑。这在今天这个万物互联、流量模式瞬息万变的时代，显得有些力不从心。我试着寻找一些关于异常检测和零日攻击防御中的自动化选择策略，但发现这部分内容被一笔带过，主要篇幅仍然被用于详述VLAN划分和BGP路由策略的配置细节。这种偏重于“如何做得更稳定”而非“如何做得更智能”的取向，让这本书的吸引力大打折扣，仿佛一位顶尖厨师，却还在反复教你如何烧开水，而没有展示他的招牌分子料理。

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这本书的引用文献列表非常详尽，横跨了近二十年的网络技术发展史，这无疑证明了作者深厚的学术积累。但奇怪的是，在讨论到最新的云计算网络架构，尤其是大型数据中心内部的Fabric构建时，引用显得有些滞后。例如，对于当前业界普遍采用的ECMP（Equal-Cost Multi-Path）的变种和优化，书中介绍得相对笼统，没有深入分析诸如“Fabric-aware”的负载分散机制，这些机制对于实现大规模网络环境下的高效、自适应的选择至关重要。我期待看到的是，如何利用网络遥测数据（Telemetry）来驱动选择模型的实时校准，但书中更多地依赖于传统的SNMP轮询和NetFlow数据，这在如今PB级别的数据流面前，显然是捉襟见肘的。这本书更适合作为一本巩固基础知识的参考书，对于那些已经在网络领域工作多年，并对现有协议有深入理解的工程师来说，或许能从中找到一些值得推敲的细节优化点。但对于期望获得突破性技术洞察，以应对未来网络弹性挑战的读者而言，这本书提供的信息可能略显陈旧和间接，缺乏那种“醍醐灌顶”的即时启发感。

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这本书的封面设计得很有现代感，深蓝色的底色配上流动的光线线条，让人立刻联想到信息高速公路和复杂的网络架构。我原本是抱着对“自动化”和“网络”这两个关键词的好奇心翻开它的，期待能从中找到一些关于下一代智能网络管理的前沿思路。然而，读完前三章，我发现它似乎更侧重于对现有网络协议栈的理论性梳理，而非我预期的那种颠覆性的技术革新。例如，在讨论路由算法的优化时，作者花了大量的篇幅去复述经典的Dijkstra算法及其变种在资源受限环境下的性能瓶颈，虽然论证严谨，但对于一个期望看到基于机器学习或量子计算的新范式的读者来说，显得有些过于保守和基础。特别是关于“选择”这一核心概念，书中更多地停留在策略选择的逻辑层面，比如如何基于延迟或带宽指标进行静态决策，对于如何构建一个能够自我感知、自我修复、并在毫秒级别动态重构拓扑的“选择引擎”，挖掘得还不够深入。我甚至开始怀疑，作者是否将重点放在了构建一个扎实的理论基石上，而将实际的、激动人心的自动化实践放在了后续章节，但我现在对能否达到那种高度持保留态度。这本书的行文风格偏向学术论文，对于非专业人士来说，门槛略高，需要反复咀嚼才能完全理解其中复杂的数学推导。

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从排版和语言的运用上看，这本书的作者似乎非常注重逻辑的严密性，几乎不允许任何模棱两可的表述出现。这对于构建严谨的技术框架是必要的，但对于我这种更偏爱叙事性学习的读者来说，阅读体验稍显枯燥。书中有一整章致力于分析不同时间尺度下网络拥塞控制算法的收敛速度，引用了大量的图表和仿真数据，每一个数据点似乎都经过了极其精心的打磨。我理解这代表了作者的专业态度，但这种密度过高的信息流，使得读者很难在脑海中构建出一个清晰的、高层次的自动化选择框架。我更想看到的是，在面临极端突发事件时，一个全自动化的系统是如何在几毫秒内做出复杂权衡的案例研究，而不是对现有成熟算法的细枝末节的优化讨论。举个例子，书中没有涉及任何关于边缘计算节点之间资源竞争的自动化调度机制，这在5G和物联网场景中是至关重要的一个环节。总而言之，这本书更像是一份详尽的技术白皮书的扩写版，而非一本能激发读者对网络未来畅想的导读。

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