Ubiquitous and Pervasive Computing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:IGI Global

作者:Symonds, Judith/ Khosrow-Pour, Mehdi (EDT)

出品人:

页数:1962

译者:

出版时间:2009-9-30

价格:USD 999.99

装帧:

isbn号码:9781605669601

丛书系列:

图书标签:

Ubiquitous Computing
Pervasive Computing
IoT
Ambient Intelligence
Human-Computer Interaction
Mobile Computing
Sensor Networks
Wearable Technology
Smart Environments
Context-Awareness

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具体描述

With the development of ubiquitous and pervasive computing, increased and expanded adaptability to changing needs, preferences, and environments will emerge to further enhance the use of technology amongst global cultures and populations.

Ubiquitous and Pervasive Computing: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications covers the latest innovative research findings involved with the incorporation of technologies into everyday aspects of life from a collaboration of accomplished field experts. Providing an enriched compilation of authoritative industry solutions in ubiquitous and pervasive technologies, this 3-volume reference source presents academicians, researchers, and practitioners with a wide range of unique topics in one premier research collection.

《无处不在的智能：感知、连接与协作的未来》引言我们正步入一个被智能无声无息地渗透的时代。从腕间轻巧的智能手表，到家中默默运转的温控器，再到城市中繁忙的交通网络，计算能力不再局限于方寸之间的屏幕，而是以一种前所未有的方式融入我们生活的方方面面。这种“无处不在”的状态，以及其“无孔不入”的特性，正在重塑我们认知世界、与世界互动以及相互协作的根本方式。本书《无处不在的智能：感知、连接与协作的未来》将深入探讨这一深刻变革的核心驱动力、关键技术以及由此带来的广泛影响。第一章：智能的感知之眼——传感器技术与数据采集现代智能世界的基石在于其强大的感知能力。本章将聚焦于支撑这一能力的传感器技术，从基础的光学、声学、温度、压力传感器，到更为复杂的生物识别、环境监测、运动追踪等各类传感器。我们将详细解析不同类型传感器的原理、工作机制、精度限制以及它们如何协同工作，从物理世界中提取丰富、多维度的数据。此外，本章还将探讨物联网（IoT）设备中传感器网络的部署策略，以及在海量数据采集过程中可能遇到的挑战，如数据噪声、偏差以及隐私保护等问题。我们将深入研究如何优化传感器布局，提高数据采集的效率和准确性，为后续的智能分析奠定坚实的基础。第二章：连接的神经网络——通信协议与网络架构感知到的信息需要被高效、可靠地传递，才能发挥其价值。本章将深入剖析支撑无处不在智能的通信技术。我们将从传统的Wi-Fi、蓝牙、蜂窝网络（3G/4G/5G）讲起，探讨它们在速度、功耗、覆盖范围等方面的特性，以及在不同应用场景下的适用性。同时，我们将重点关注为物联网设计的低功耗广域网（LPWAN）技术，如LoRa、NB-IoT等，分析它们如何在保证连接性的同时，显著降低设备功耗，延长电池续航。此外，本章还将探讨各种网络协议栈的设计理念，从TCP/IP到面向物联网的轻量级协议（如MQTT、CoAP），解析它们在实现设备间异构通信、保障数据传输安全与可靠性方面的作用。我们还将审视不同网络架构的优势与劣势，如中心化、分布式以及边缘计算架构，探讨它们如何影响智能系统的响应速度、可扩展性与容错能力。第三章：智能的大脑——数据处理与分析海量的感知数据本身并不能直接产生智能，它们需要经过精密的“大脑”——数据处理与分析系统。本章将聚焦于支撑智能决策的核心技术。我们将详细介绍数据预处理技术，包括数据清洗、特征提取、异常检测等，以确保输入分析系统的数据具有高可靠性。接着，我们将深入探讨各种数据分析方法，从传统的统计分析、机器学习算法（如回归、分类、聚类）到深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN），解析它们在识别模式、预测趋势、做出决策等方面的能力。我们将通过具体的案例，展示如何利用这些技术从传感器数据中挖掘有价值的信息，例如，如何通过分析交通流量数据来优化城市信号灯配时，如何通过监测用户行为数据来提供个性化推荐。此外，本章还将探讨大数据处理平台（如Hadoop、Spark）在处理海量、异构数据方面的作用，以及如何构建高效、可扩展的数据分析流水线。第四章：协同的智慧——智能体与协作系统无处不在的智能并非孤立存在，它们通常需要相互协作，形成一个更为强大的整体。本章将探讨智能体（Agent）的概念以及智能体之间的协作机制。我们将介绍智能体的定义、特性以及设计原则，包括其感知、决策、行动的能力。接着，我们将深入研究智能体协作的不同模式，如协商、竞争、合作等，以及实现这些协作的算法与协议，例如，分布式约束满足（DCOP）、多智能体强化学习（MARL）等。本书将通过一系列真实世界的应用场景，阐释智能体协作的强大力量，例如，在智能电网中，不同的电力设备智能体如何协同调度，以实现能源的最优分配；在自动驾驶领域，车辆、传感器与交通基础设施的智能体如何协同工作，保障行车安全。我们还将探讨如何设计具有鲁棒性、适应性的协作系统，使其能够在复杂多变的环境中有效运行。第五章：智能的伦理与未来——隐私、安全与社会影响随着智能无处不在，其带来的伦理、安全和社会影响也日益凸显。本章将以批判性的视角，审视无处不在智能发展的双刃剑效应。我们将重点关注数据隐私问题，深入探讨如何保护个人敏感信息，防止数据被滥用，并介绍相关法律法规和技术解决方案，如差分隐私、联邦学习等。此外，本章还将探讨网络安全挑战，分析智能设备和网络系统面临的攻击手段，以及如何构建强大的安全防护体系，保障系统的可靠运行。最后，我们将展望无处不在智能的未来发展趋势，探讨其对社会结构、就业市场、人机关系等方面的深远影响，并呼吁开发者、政策制定者以及公众共同思考，如何引导智能技术朝着更负责任、更可持续的方向发展，最终实现技术进步与人类福祉的和谐统一。