Intelligent Distributed Computing III pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Papadopoulos, George Angelos (EDT)/ Badica, Costin (EDT)

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:

价格:996.00

装帧:

isbn号码:9783642032134

丛书系列:

图书标签:

• Intelligent Systems
• Distributed Computing
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Data Science
• Algorithms
• Cloud Computing
• Big Data
• Computer Networks
• Cybernetics

《智能分布式计算III》是一部深入探讨现代计算领域核心议题的学术专著。本书聚焦于如何利用分布式系统的高效性与智能技术的前沿发展，解决日益复杂的计算挑战。全书结构严谨，内容翔实，由浅入深地揭示了智能分布式计算的理论基础、关键技术、应用场景及其未来发展趋势。 第一部分：理论基石与核心概念 本书开篇即为读者构建了坚实的理论框架。在“分布式系统基础回顾”一章中，作者首先梳理了分布式系统的基本定义、架构模型（如客户端-服务器、对等网络、集群计算等），以及分布式计算所面临的根本性挑战，包括并发性、容错性、一致性、可扩展性、延迟和网络分区等。通过对经典分布式共识算法（如Paxos、Raft）的详尽阐释，本书为理解后续更复杂的智能应用奠定了技术基础。 紧接着，“智能计算范式概览”一章将目光转向了人工智能的快速发展。本章回顾了机器学习、深度学习、强化学习等主流智能算法的基本原理，并着重分析了它们在处理大规模数据集、识别复杂模式、进行预测和决策方面的能力。作者强调了智能计算与传统算法在解决问题方式上的根本差异，以及其在自主学习、适应性进化方面的独特优势。 在“智能分布式计算的交汇”一章中，本书将前两部分的理论相结合，阐述了智能技术如何赋能分布式系统，以及分布式系统如何支撑更大规模、更复杂的智能应用。本章探讨了分布式智能的核心问题，例如如何在分布式环境中进行高效的模型训练（如联邦学习、分布式梯度下降）、如何实现分布式推理和决策、以及如何设计能够自我感知、自我修复和自我优化的分布式智能系统。此处，作者深入分析了将智能算法嵌入分布式节点所带来的新的挑战，例如通信开销、数据隐私、计算资源分配等，并提出了初步的解决方案。 第二部分：关键技术与方法论 进入本书的第二部分，读者将接触到更为具体和前沿的关键技术。 “分布式机器学习与深度学习”是本部分的重中之重。本章详细介绍了多种分布式机器学习框架和算法，包括但不限于： 数据并行与模型并行： 阐述了如何将大规模数据集或复杂的模型在多个计算节点上进行划分和处理，以加速训练过程，克服单机算力限制。详细讨论了参数服务器模型、Ring-Allreduce等通信范式及其优化策略。 联邦学习（Federated Learning）： 深入剖析了联邦学习在保护数据隐私的前提下进行模型训练的机制。本章不仅介绍了基础的联邦平均算法（FedAvg），还探讨了其在异构设备、不平衡数据、恶意攻击等场景下的改进算法和鲁棒性技术，例如差分隐私、安全聚合等。 分布式强化学习： 探讨了如何在分布式环境中训练复杂的强化学习模型，以应对大规模状态空间和动作空间的挑战。本章介绍了如 Ape-X, R2D2, IMPALA 等代表性的分布式强化学习算法，并分析了其在并行采样、经验回放、策略更新等方面的实现细节。 “智能任务调度与资源管理”章节关注分布式智能系统的高效运行。本章探讨了如何在动态变化的分布式环境中，根据任务的智能需求（例如计算密集型、通信密集型、对延迟敏感型等）和资源的可用性，进行最优的调度和资源分配。内容涵盖了： 基于强化学习的任务调度： 介绍如何利用强化学习技术，使调度器能够自主学习最优的调度策略，以最大化系统吞吐量、最小化响应时间或平衡资源负载。 负载均衡与容错调度： 讨论了在分布式智能系统中实现负载均衡的各种策略，以及如何设计容错的调度机制，以应对节点故障和网络中断，保证服务的连续性。 异构资源管理： 面对GPU、TPU、CPU等异构计算资源，本章探讨了如何有效地管理和调度这些资源，以满足不同智能任务的需求，提升整体计算效率。 “分布式推理与边缘智能”是另一项关键技术。本章聚焦于如何在分布式环境中部署和执行训练好的智能模型，尤其是在资源受限的边缘设备上。内容包括： 模型压缩与优化： 探讨了模型剪枝、量化、蒸馏等技术，以减小模型尺寸和计算复杂度，使其能够在边缘设备上高效运行。 分布式推理框架： 介绍了如TensorRT, OpenVINO等针对边缘设备优化的推理引擎，以及如何将推理任务分布式部署到多个边缘节点。 边缘智能的协同： 分析了边缘设备之间以及边缘设备与中心服务器之间，在数据处理、模型更新、协同决策方面的协作模式。 “分布式智能系统的安全与隐私保护”章节深刻触及了智能分布式计算领域的核心痛点。本章详细分析了分布式智能系统在数据传输、模型训练、推理服务等方面可能面临的安全威胁，例如模型投毒、对抗性攻击、数据泄露等。并在此基础上，介绍了多种安全与隐私保护技术，包括： 差分隐私（Differential Privacy）： 阐述了如何通过引入统计噪声来保护原始数据的隐私，使其在聚合和分析过程中不易被反向推断。 同态加密（Homomorphic Encryption）： 介绍了在加密数据上直接进行计算的技术，允许在不解密的情况下处理敏感数据，从而实现更高级别的隐私保护。 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）： 探讨了如何在多个参与方之间，协同计算一个函数，而任何一方都无法获知其他方的私有输入。 基于区块链的分布式智能系统安全： 分析了区块链技术在提供数据溯源、防篡改、去中心化信任方面的潜力，及其在增强分布式智能系统安全性和可信度方面的应用。 第三部分：应用领域与未来展望 本书的第三部分将理论与实践相结合，通过对多个典型应用领域的深入剖析，展现了智能分布式计算的强大能力和广阔前景。 “智慧城市中的分布式智能应用”章节，将智能分布式计算的理念置于城市发展的宏大背景下。内容涵盖： 智能交通系统： 讨论了如何利用分布式传感器网络、边缘计算和机器学习，实现实时的交通流量预测、智能信号灯控制、路径规划优化，从而缓解交通拥堵，提高出行效率。 智慧能源管理： 分析了如何通过分布式智能系统，对电网负载进行预测和优化，实现能源的智能调度和分配，提高能源利用效率，减少浪费。 公共安全监控与预警： 探讨了如何在城市范围内部署大规模的视频监控和传感器网络，利用分布式智能分析技术，进行异常事件检测、犯罪预警、灾害预测等。 “工业4.0与智能制造的分布式智能支撑”章节，聚焦于制造业的智能化转型。本章阐述了： 分布式预测性维护： 介绍了如何通过在生产设备上部署传感器和边缘计算节点，实时采集运行数据，利用分布式机器学习模型预测设备故障，实现预防性维护，降低停机损失。 智能生产线调度与优化： 探讨了如何利用分布式智能算法，对复杂的生产线进行动态调度和资源分配，以提高生产效率，缩短生产周期，优化产品质量。 机器人协同与群体智能： 分析了如何在工业环境中实现多个机器人之间的协同作业，利用分布式智能技术，使其能够高效、安全地完成复杂任务。 “医疗健康领域的分布式智能创新”章节，展现了智能分布式计算在改善人类健康方面的重要作用。内容包括： 分布式医学影像分析： 探讨了如何利用联邦学习等技术，在保护患者隐私的前提下，在多个医疗机构之间协同训练医学影像识别模型，提升诊断的准确性和效率。 个性化健康管理与可穿戴设备： 分析了如何通过分布式智能系统，收集和分析用户健康数据，提供个性化的健康建议和预警。 药物研发与基因组学分析： 介绍了如何利用分布式计算资源和智能算法，加速新药的研发过程，以及在海量基因组学数据中发现潜在的致病基因和治疗靶点。 在“未来展望与挑战”的章节中，作者为本书画上了具有前瞻性的句号。本章深入探讨了智能分布式计算领域的未来发展方向，包括： 超大规模分布式智能系统： 展望了随着物联网、5G/6G通信技术的发展，如何构建和管理比以往任何时候都更庞大、更复杂的分布式智能系统。 人机协同智能： 探讨了如何设计能够与人类进行更自然、更高效协作的分布式智能系统，实现“人+AI”的最佳组合。 通用人工智能（AGI）的分布式探索： 思考了分布式计算在实现通用人工智能的可能性和路径。 伦理、法律与社会影响： 强调了在发展智能分布式计算技术的同时，必须审慎考虑其可能带来的伦理、法律和社会影响，并提出了相关的研究方向和治理建议。 总而言之，《智能分布式计算III》是一部集理论深度、技术广度和应用视野于一体的优秀学术著作。它不仅为分布式计算和人工智能领域的学者、研究人员和工程师提供了宝贵的参考资料，更引领读者深入思考并积极应对未来计算领域所面临的重大挑战。本书的每一章都经过精心设计，逻辑清晰，内容丰富，力求为读者呈现一个全面、深刻且富有启发性的智能分布式计算世界。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆