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出版者:华南理工大学出版社

作者:"温钢云,黄道平"

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2001-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787562317524

丛书系列:

图书标签:

• 自动化
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《数字时代信息架构的演进与挑战》 图书简介 导言：信息洪流中的灯塔 我们正置身于一个前所未有的信息爆炸时代。数据以前所未有的速度、广度和深度被创造、传输和消费。然而，海量的数据本身并不等同于有效的信息，更不意味着深刻的知识。正如一座城市需要精心规划的街道网络才能高效运转，信息需要清晰、稳定且富有适应性的“架构”来承载和组织，才能真正发挥其价值。《数字时代信息架构的演进与挑战》正是一部旨在深入剖析这一复杂系统的著作。本书不涉及任何关于物理控制系统或工业自动化领域的具体技术细节，而是专注于信息本身的结构、组织、检索与未来形态的理论与实践探讨。 第一部分：信息架构的基石：概念的溯源与定义 本部分首先确立了信息架构（Information Architecture, IA）的核心概念，将其置于人类知识组织的历史长河中进行审视。我们追溯了图书馆学中的分类法、索引系统，以及早期计算机科学中数据结构设计的基本原则，作为现代信息架构的理论前身。 第一章：信息、数据与知识的辨析 本章详细区分了信息、数据和知识这三个常被混淆的概念。我们探讨了如何通过上下文、关系和意图，将原始数据转化为具有意义的信息，并最终提炼为可指导行动的知识。这不仅仅是一个语义学上的探讨，更是构建任何有效信息系统的哲学基础。本章重点分析了“意义的负载”在不同信息载体（文本、多媒体、结构化数据库）中的表现形式，并引入了信息熵的概念来衡量信息组织中的冗余与有效性。 第二章：架构的本质：结构、组织与导航 信息架构的核心在于设计组织系统。本章深入探讨了组织系统的主要范式，包括层级结构（Hierarchy）、线性结构（Linear）、矩阵结构（Matrix）和网络结构（Network）。我们使用纯粹的逻辑模型来描述这些结构，例如如何使用树形结构优化查找路径，以及如何利用图论模型来描述复杂互联信息之间的关系。导航设计被视为架构在用户体验层面的具象化，我们分析了导航系统中的可预测性、一致性和用户心智模型的匹配度，完全聚焦于信息流的设计，而非硬件或传感器的配置。 第三章：元数据：信息系统的骨架 元数据（Metadata）是信息架构的无形骨架。本章详尽地介绍了不同类型的元数据——描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据——它们如何共同支撑起整个信息系统的可发现性、可管理性和可维护性。我们讨论了诸如 Dublin Core, MARC 等标准在描述信息实体方面的原理，分析了语义网（Semantic Web）对元数据标准提出的更高要求，即如何让机器“理解”信息的含义，而非仅仅识别标签。 第二部分：数字环境下的信息组织范式 随着数字媒介的兴起，信息架构面临着前所未有的动态性和规模挑战。本部分侧重于在现代数字平台中实现高效、灵活的信息组织策略。 第四章：从文档到对象：内容模型的转变 传统的文档模型往往是线性的、封闭的。本章探讨了内容模型如何向更细粒度的“信息对象”转变。我们分析了面向对象的设计原则在内容管理系统（CMS）中的应用，讨论了内容碎片化（Content Chunking）的优势与挑战，以及如何通过灵活的内容模型来支持多渠道发布（Omnichannel Publishing）。这部分完全聚焦于内容本身的结构化定义，与任何物理过程的输入输出无关。 第五章：搜索、发现与知识图谱 在信息过载的背景下，传统的目录索引已无法满足需求。本章深入研究了现代信息检索系统的核心：高级搜索算法和知识图谱（Knowledge Graphs）。我们详细阐述了搜索引擎如何利用文本分析、语义关联和用户行为数据来重构信息结构，以实现更精准的发现。知识图谱作为一种强大的信息组织工具，其本质在于通过实体（Entities）和关系（Relations）来构建知识网络，这一章节完全集中在知识表示法和网络拓扑结构上。 第六章：用户体验中的信息架构：可用性与情感连接 信息架构的成功最终体现在用户与之交互的体验上。本章探讨了信息架构如何直接影响可用性（Usability）和用户满意度。我们分析了信息气味（Information Scent）、路径迷失（Wayfinding Failure）等用户体验陷阱，并介绍了卡片分类（Card Sorting）和树状测试（Tree Testing）等定性和定量研究方法，这些方法旨在揭示用户心智模型与既定信息结构之间的偏差，其目标是优化用户与信息之间的交互流程，而非任何操作界面的控制反馈。 第三部分：信息架构的未来：自适应与智能化 信息系统正变得越来越复杂、动态，并开始具备一定的学习和适应能力。本部分展望了信息架构在人工智能和大规模分布式环境下的发展方向。 第七章：适应性信息系统与情境感知 未来的信息架构必须具备情境感知（Context-Awareness）的能力。本章探讨了如何设计系统，使其能够根据用户的位置、时间、历史偏好甚至情绪状态来动态调整信息呈现的结构和优先级。这涉及到对用户“状态”的抽象建模，以及基于状态模型的实时信息流重组，完全是关于信息呈现逻辑的重构，与任何实体系统的状态反馈无关。 第八章：信息治理与伦理责任 信息架构的规划并非纯粹的技术活动，它承载着重大的伦理和社会责任。本章讨论了信息治理（Information Governance）的重要性，包括数据隐私、信息偏见（Bias in Information Structures）和数字包容性（Digital Inclusion）。我们探讨了算法设计者如何在信息结构中无意或有意地植入偏见，以及如何设计透明、可解释的架构来确保信息的公平和负责任的使用。 第九章：大数据时代的存储与检索范式 面对PB级别的数据，传统的文件或数据库结构面临挑战。本章分析了分布式文件系统和NoSQL数据库范式（如文档型、列族型）如何影响信息架构的构建方式。重点在于这些新型数据存储模式如何迫使信息设计者从“数据模型”转向“查询模型”来定义信息结构，关注数据的横向扩展能力和数据访问模式对信息组织的影响。 结语：构建通往认知的桥梁 《数字时代信息架构的演进与挑战》旨在为信息管理者、用户体验设计师、系统架构师和知识工作者提供一个全面、深入的理论框架。它强调，一个稳健、灵活、合乎人性的信息架构，是实现有效知识传播和人类认知效率提升的先决条件。本书的视角始终聚焦于信息本身的形态、组织和流转，是一部关于信息组织艺术与科学的专著。

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拿起这本书时，我最大的期待是能找到一些前沿的、关于人工智能如何深度介入传统控制系统的思考，毕竟现在“智能”这个词太火了。很遗憾，这本书的重点似乎更偏向于“硬核”的经典理论基石。它在描述离散化和数字信号处理时，那种严谨到近乎苛刻的态度，让人不得不佩服作者在基础理论上的深厚造诣。书中关于状态空间方法的讲解，简直是把向量和矩阵的运算玩到了极致，每一个例子都仿佛在向你证明：只要数学足够强大，就没有什么是不可预测和控制的。我尤其欣赏它对鲁棒性分析的论述，它没有一味地鼓吹“完美控制”，而是诚实地探讨了不确定性、噪声和外部干扰对系统的影响，并给出了诸如H-无穷控制这类应对不确定性的成熟方案。读完这部分，我意识到，真正的控制艺术，往往在于如何优雅地接受不完美，并在这种不完美中寻求最优。虽然我期待的那些“AI助手”的影子不太明显，但这本书为我构建了一个无比坚固的理论地基，没有这个地基，任何上层的智能应用都只是空中楼阁。它就像一本武功秘籍的内功心法，朴实无华，但却决定了你最终能达到的高度。

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这本书给我最大的震撼，是它对“自适应控制”那一章的介绍。在许多教材中，自适应控制往往被视为一个独立且复杂的高级主题，往往是浅尝辄止。然而，这本书却花费了大量篇幅，详细拆解了间接自适应控制和直接自适应控制的架构差异，并重点分析了其中涉及到参数估计的算法细节。作者在阐述基于模型的自适应方法时，逻辑链条极其清晰，他没有回避那些复杂的稳定性证明，而是将关键的李雅普诺夫函数构造过程展示得井井有条，让你明白每一步转换背后的数学必然性。这种深度剖析，让我明白自适应控制绝非简单的“调参”，而是一整套严密的理论体系，旨在让控制器能够实时地“学习”和“适应”环境的变化。对于我这种对高级控制策略感兴趣的读者来说，这是这本书最宝贵的部分。它不仅仅教会了我如何设计一个固定的控制器，更重要的是，它点燃了我对设计“会思考的控制器”的兴趣。这本书的价值，在于它能将一个初学者，平稳地、系统地推向一个更专业的领域门口，让人心悦诚服地承认其专业性和深度。

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这本书的封面设计得相当有意思，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种既专业又带点未来感的印象。我一开始拿起它，是冲着它名字里那个“控制”二字去的，毕竟我对那些能够让机器“听话”的技术一直抱有强烈的好奇心。然而，深入阅读后，我发现它更像是一本精密的工具箱，里面塞满了各种调节和优化的“螺丝刀”和“扳手”。比如，书中对PID控制算法的阐述，简直是教科书级别的细致入微，它没有停留在公式的堆砌上，而是用大量的实际工程案例来佐证每一个参数调整背后的逻辑和物理意义。我印象特别深的是关于系统辨识那一部分，作者似乎有一种魔力，能把那些晦涩难懂的数学模型描述得如同日常对话一般清晰。读到这里，我几乎能想象出工程师们在实验室里，如何通过最小二乘法、递推最小二乘法，一点点逼近真实系统的“脾气秉性”。整个阅读过程，与其说是在看书，不如说是在进行一场与复杂系统的深度对话，它要求你不仅要有扎实的数学功底，更要有对物理世界深刻的洞察力。这本书的排版也值得称赞，图表清晰明了，关键概念的加粗处理，让我在快速浏览和深入研读之间可以轻松切换，极大地提高了我的学习效率。我敢说，任何想在自动控制领域站稳脚跟的人，都应该把它放在案头，时不时翻阅一下。

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与其他充斥着大量晦涩代码和晦涩术语的书籍相比，这本书给我一种返璞归真的感觉。它的语言风格极其凝练，用词考究，几乎没有一句废话。我最喜欢它对系统动态特性的描述，比如“暂态响应”和“稳态误差”，作者总能用非常形象的比喻来描绘这些抽象概念。比如，描述一个系统对阶跃输入的响应时，他会将其比作一个人从静止状态切换到稳定行走状态的物理过程，这种类比极大地降低了初学者的理解门槛。尽管内容严谨，但它并没有让人感到枯燥，这得益于它对“根轨迹分析”部分的精彩讲解。通过绘制根轨迹图，读者可以直观地看到系统极点在S平面上的移动规律，从而理解增益变化对系统稳定性和速度的决定性影响。这种“可视化”的分析方法，远比单纯计算特征方程要有效得多。读完整套根轨迹分析章节后，我甚至能凭感觉大致判断出某个控制系统的表现，这是一种质的飞跃。这本书仿佛在告诉你，控制理论并非高不可攀的象牙塔，而是植根于我们日常生活中的物理规律。

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说实话，我刚开始被这本书的厚度吓了一跳，感觉像是在啃一本砖头。但翻开目录后，我发现自己想多了，它更像是一部结构清晰的百科全书。这本书最出彩的地方在于它的“广度”和“深度”的完美平衡。它不仅涵盖了经典控制理论的核心要素，还用相当大的篇幅介绍了现代控制中的一些关键分支，比如模型预测控制（MPC）的入门思想。作者在介绍MPC时，没有直接抛出复杂的优化问题，而是通过一个简单的两轮小车追踪路径的例子，生动地展示了“预测-优化-执行”这一闭环过程的精髓所在。这种教学方法的过渡非常自然，让人感到知识的获取是层层递进的。另外，书中对硬件层面的讨论也相当到位，例如采样周期选择对控制性能的影响，以及量化误差如何引入振荡，这些细节在很多理论书籍中常常被一笔带过，但这本书却给予了足够的重视。这让这本书不仅仅停留在数学推导层面，而是真正具有了工程实践的指导意义。我感觉，这本书更像是一位经验丰富的老教授，他不仅告诉你“是什么”，更会耐心地解释“为什么会这样”以及“在实际中该如何处理”。

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不想吐槽，东拼西凑。

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