注冊 | 登錄讀書好，好讀書，讀好書！

當(dāng)前位置：首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機/網(wǎng)絡(luò)人工智能物聯(lián)網(wǎng)：數(shù)據(jù)、安全與決策

物聯(lián)網(wǎng)：數(shù)據(jù)、安全與決策

定　價：￥59.00

作　者：	[英] 約翰·戴維斯等著，高志強等譯
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787302583660	出版時間：	2021-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	184	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書討論了物聯(lián)網(wǎng)的整個垂直技術(shù)棧，并著重講解了數(shù)據(jù)聚合、處理、管理、分析和開發(fā)等方面技術(shù)，以及分布式信任、數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面的z新發(fā)展。全書主要由技術(shù)和應(yīng)用兩部分組成。在第一部分物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)棧（第1章～第11章）中，講解了物聯(lián)網(wǎng)接入技術(shù)、邊緣計算體系架構(gòu)、數(shù)據(jù)交互、流式數(shù)據(jù)處理、機器視覺、數(shù)據(jù)表示與推理、眾包等數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的各個方面，以及與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的安全、信任和隱私保護問題；第二部分為工業(yè)應(yīng)用方面（第12章~第14章），重點介紹了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫(yī)療保健、能源、道路運輸和空氣質(zhì)量等特定領(lǐng)域的應(yīng)用方式，以及所帶來的好處。最后討論了物聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)技術(shù)的未來前景。本書適合作為人工智能、數(shù)據(jù)安全相關(guān)專業(yè)高年級本科學(xué)員、低年級研究生的輔助教材，也可以作為相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)開發(fā)者的自學(xué)參考用書。

作者簡介

　　約翰·戴維斯（John Davies）單位：英國電信研究與創(chuàng)新部職務(wù)：無職稱：首席研究員性別：男年齡：56 英國電信研究與創(chuàng)新部首席研究員，領(lǐng)導(dǎo)一個專注于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的團隊，英國計算機協(xié)會會士和注冊工程師，英國Open大學(xué)客座教授，發(fā)表了90余篇學(xué)術(shù)論文?？_萊納·福圖納（Carolina Fortuna）單位：斯洛文尼亞Jo？？ef Stefan研究所職務(wù)：無職稱：研究員性別：男年齡：51斯洛文尼亞Jo？？ef Stefan研究所研究員，2013年獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位，2014年至2015年在Ghent大學(xué)擔(dān)任博士后研究助理，2017年在斯坦福大學(xué)擔(dān)任訪問者，發(fā)表了50余篇同行評審論文，是歐盟資助項目的技術(shù)負責(zé)人和相關(guān)行業(yè)顧問?！「咧緩?單位：中國人民武裝警察部隊工程大學(xué) 職務(wù)：無職稱：講師，軍事學(xué)博士性別：男年齡：32長期從事軍事人工智能及其安全應(yīng)用等領(lǐng)域的研究及應(yīng)用工作。曾合作出版《邊緣智能：關(guān)鍵技術(shù)與落地實踐》《深度學(xué)習(xí)方法解析與實戰(zhàn)應(yīng)用》《深度：從入門到實戰(zhàn)》等技術(shù)類書籍。李曼單位：中國人民武裝警察部隊工程大學(xué)職務(wù)：無職稱：講師，于加拿大溫莎大學(xué)獲計算機科學(xué)碩士學(xué)位性別：女年齡：37長期從事軍隊教育大數(shù)據(jù)標準化、智能信息處理、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等領(lǐng)域的研究、標準制定及應(yīng)用推廣工作，負責(zé)或參加制定了兩部三版軍隊教育大數(shù)據(jù)相關(guān)標準。曾出版《計算機應(yīng)用》《大學(xué)計算機基礎(chǔ)》等教材?！垬s榮單位：中國人民武裝警察部隊工程大學(xué)職務(wù)：無職稱：講師，軟件工程學(xué)士，計算機應(yīng)用技術(shù)碩士性別：女年齡：33長期從事機器學(xué)習(xí)、軍事大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的研究及應(yīng)用推廣工作，參與制定了多部軍隊數(shù)據(jù)相關(guān)標準研制工作。

圖書目錄

目錄

第1章引言

1.1物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的參與者

1.2人類和物聯(lián)網(wǎng)感知、推理和驅(qū)動的類比

1.3物聯(lián)網(wǎng)的可復(fù)制性和重用性

1.4總結(jié)

參考文獻

第2章萬物互聯(lián)：接入網(wǎng)

2.1引言

2.2接入網(wǎng)概述

2.3低功耗廣域網(wǎng)

2.3.1遠程低功耗廣域網(wǎng)

2.3.2Sigfox低功耗廣域網(wǎng)

2.3.3Weightless低功耗廣域網(wǎng)

2.4蜂窩網(wǎng)技術(shù)

2.5總結(jié)

參考文獻

第3章邊緣計算

3.1引言

3.2邊緣計算基礎(chǔ)

3.2.1邊緣計算策略

3.2.2網(wǎng)絡(luò)連接

3.3邊緣計算構(gòu)架

3.3.1設(shè)備概述

3.3.2邊緣應(yīng)用模塊

3.3.3IoT運行時環(huán)境

3.3.4設(shè)備管理

3.3.5安全運行時環(huán)境

3.4邊緣計算方案實踐

3.4.1新手配置

3.4.2開發(fā)工具

3.4.3邊緣計算構(gòu)架

3.5零接觸設(shè)備上線

3.6邊緣計算應(yīng)用

3.7總結(jié)

參考文獻

第4章數(shù)據(jù)平臺：互操作性與洞察力

4.1引言

4.2物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)

4.3語境

4.4互操作性

4.4.1信息發(fā)現(xiàn)

4.4.2訪問控制

4.4.3數(shù)據(jù)訪問

4.5總結(jié)

參考文獻

第5章物聯(lián)網(wǎng)中流式數(shù)據(jù)處理

5.1引言

5.2基礎(chǔ)知識

5.2.1壓縮

5.2.2降維

5.2.3摘要(映射)

5.2.4學(xué)習(xí)與挖掘

5.2.5可視化

5.3構(gòu)架與語言

5.4流式數(shù)據(jù)分析和頻譜感知

5.4.1實時通知

5.4.2統(tǒng)計報告

5.5定制化應(yīng)用

5.6總結(jié)

參考文獻

第6章應(yīng)用機器視覺技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)

6.1引言

6.2機器視覺基礎(chǔ)

6.3相關(guān)工作概述:物聯(lián)網(wǎng)中機器視覺的發(fā)展趨勢

6.3.1改善物聯(lián)網(wǎng)的感知能力

6.3.2改善物聯(lián)網(wǎng)的解釋和學(xué)習(xí)能力

6.4面向情境感知的通用深度學(xué)習(xí)框架

6.5物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)垂直領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)的影響評估

6.5.1基于認知無人機系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施感知

6.5.2基于智能嵌入式系統(tǒng)的公共空間感知

6.5.3基于無人機高清圖像的預(yù)防性維護服務(wù)對比

6.6最佳實踐

6.7總結(jié)

參考文獻

第7章數(shù)據(jù)表示與推理

7.1引言

7.2基本原理

7.3SWoT

7.4物聯(lián)網(wǎng)集成語義

7.4.1IoT本體論和IoTO

7.4.2數(shù)字孿生方法

7.5用例

7.6總結(jié)

參考文獻

第8章物聯(lián)網(wǎng)眾包和人機回路

8.1引言

8.2眾包

8.3人機回路

8.4空間眾包

8.5參與式感知

8.6總結(jié)

參考文獻

第9章物聯(lián)網(wǎng)安全：經(jīng)驗是重要的老師

9.1引言

9.2為什么物聯(lián)網(wǎng)安全與IT安全不同

9.3如何應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)的安全挑戰(zhàn)

9.3.1政府

9.3.2標準組織

9.3.3行業(yè)團體

9.4已有成果介紹

9.4.1基本安全因素

9.4.2方法和合規(guī)框架

9.4.3標簽計劃和消費者建議

9.5總結(jié)

參考文獻

第10章物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私

10.1引言

10.2物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私的基本概念

10.2.1何為個人數(shù)據(jù)

10.2.2數(shù)據(jù)隱私的一般要求

10.2.3個人數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

10.2.4現(xiàn)有隱私保護方法

10.2.5支持PIMS業(yè)務(wù)模型的標準方法

10.3基于授權(quán)信息和隱私偏好的數(shù)據(jù)處理框架

10.3.1數(shù)據(jù)處理框架

10.3.2隱私偏好管理器

10.3.3框架實現(xiàn)

10.4以用戶為中心的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)標準化

10.4.1oneM2M介紹

10.4.2oneM2M中的PPM

10.5實例

10.5.1家庭能源數(shù)據(jù)服務(wù)

10.5.2HEMS服務(wù)

10.5.3交付服務(wù)

10.6總結(jié)

參考文獻

第11章區(qū)塊鏈：在物聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)信任

11.1引言

11.2分布式賬本與區(qū)塊鏈

11.2.1分布式賬本技術(shù)概述

11.2.2基本概念與架構(gòu)

11.2.3部署分布式賬本的時機

11.3萬物賬本：區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)

11.4優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

11.5區(qū)塊鏈用例

11.6總結(jié)

參考文獻

第12章醫(yī)療健康

12.1醫(yī)療健康背景下的物聯(lián)網(wǎng)

12.1.1醫(yī)院病人狀態(tài)監(jiān)測

12.1.2從醫(yī)療健康到日常生活的物聯(lián)網(wǎng)

12.1.3系統(tǒng)互操作

12.2BigEHR：一個完整的終身健康記錄聯(lián)邦資源池

12.2.1為什么是聯(lián)邦架構(gòu)設(shè)計

12.2.2系統(tǒng)架構(gòu)

12.3采集物聯(lián)網(wǎng)健康相關(guān)數(shù)據(jù)

12.3.1從醫(yī)院內(nèi)部獲取數(shù)據(jù)

12.3.2從外部資源獲取數(shù)據(jù)

12.4從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取有意義的信息

12.4.1隱私問題

12.4.2分布式推理

12.5展望

致謝

參考文獻

第13章智慧能源

13.1引言

13.2案例描述

13.3參考架構(gòu)

13.4用例驗證

13.5總結(jié)

致謝

參考文獻

第14章道路運輸和空氣質(zhì)量

14.1引言

14.2空氣污染挑戰(zhàn)

14.3降低道路交通空氣污染策略

14.4利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)測空氣污染

14.5案例：利用基于物聯(lián)網(wǎng)的先進交通管理系統(tǒng)實現(xiàn)減排

14.6平均速度空氣質(zhì)量模型的局限性

14.7未來路線圖和總結(jié)

參考文獻

第15章總結(jié)

15.1起源和演進

15.2為什么是現(xiàn)在

15.2.1成本下降和小型化

15.2.2社會挑戰(zhàn)和資源效率

15.2.3信息共享時代的到來

15.2.4管理的復(fù)雜性

15.2.5技術(shù)儲備

15.3最大化數(shù)據(jù)價值

15.4商業(yè)機遇

15.5未來展望

參考文獻

術(shù)語對照表