On The Move to Meaningful Internet Systems 2003 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Meersman, Robert; Tari, Zahir;

出品人:

页数:1071

译者:

出版时间:2004-01-12

价格:1107.40元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540204947

丛书系列:

图书标签:

• Semantic Web
• Ontologies
• Knowledge Representation
• Information Systems
• Data Management
• Web Technologies
• Artificial Intelligence
• Distributed Systems
• Software Engineering
• e-Business

探索数字世界的脉络：人工智能、物联网与智能体技术的融合之旅 这本书并非聚焦于2003年一场特定的学术会议“On The Move to Meaningful Internet Systems”，而是以一个更广阔的视角，深入探讨了驱动现代数字世界发展的几个核心驱动力——人工智能（AI）、物联网（IoT）以及智能体技术（Intelligent Agents）——它们之间是如何相互渗透、融合，并共同构建我们日益“有意义”的互联系统的。这不是一本回顾历史的著作，而是对未来趋势的预判和分析，它描绘了一个技术如何从概念走向现实，再到深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的演进图景。 第一部分：人工智能的黎明——理解与模拟智能 在人工智能的章节中，我们不会仅仅停留在图灵测试或早期的逻辑推理系统。我们将深入探讨现代AI的基石——机器学习（Machine Learning）。这不仅仅是算法的罗列，而是对不同学习范式（监督学习、无监督学习、强化学习）的细致剖析。我们将追溯其背后统计学和概率论的严谨，以及如何通过海量数据来“训练”机器，使其能够识别模式、做出预测、甚至进行决策。 深度学习的革命： 神经网络，尤其是深度神经网络（DNNs），是本部分的核心。我们将从感知机（Perceptron）的简单结构出发，逐步揭示多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）在图像识别和计算机视觉领域的突破性进展。我们会探讨循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM和GRU）如何处理序列数据，为自然语言处理（NLP）和时间序列分析打开新天地。反向传播算法（Backpropagation）的精妙之处，以及其在训练深度模型中的关键作用，也会被详细阐述，让读者理解模型如何通过迭代优化来学习。 自然语言的奥秘： NLP的部分将超越简单的文本匹配。我们会深入研究词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec和GloVe，它们如何将离散的词语映射到连续的向量空间，捕捉词语间的语义关系。Transformer架构的出现及其在NLP领域的颠覆性作用，例如其自注意力机制（Self-Attention）如何让模型更有效地捕捉长距离依赖，以及GPT系列模型如何实现大规模文本生成和理解，都将是重点。我们还会触及情感分析、机器翻译、文本摘要等应用，展示AI如何理解并生成人类语言。 计算机视觉的眼睛： 图像识别、目标检测、图像分割等领域是AI另一大耀眼分支。我们将解析CNN的层级结构，从卷积层、池化层到全连接层，以及它们如何协同工作以提取图像特征。物体检测算法，如R-CNN、YOLO、SSD，它们如何精确地定位图像中的物体，以及语义分割和实例分割的最新进展，将为读者提供一个清晰的视觉AI图景。人脸识别、场景理解等实际应用也将作为佐证。 强化学习的探索： 智能体如何在环境中通过试错学习最优策略，这是强化学习的核心。我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）的基本概念，如状态、动作、奖励、转移概率。Q-learning、SARSA等经典算法，以及深度强化学习（DRL）如DQN、A3C、PPO如何将深度学习与强化学习相结合，驱动游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制的飞跃，都将被深入剖析。 第二部分：万物互联的神经——物联网的崛起与感知 物联网（IoT）将物理世界与数字世界紧密相连，而本书将聚焦于其构成元素、通信协议以及由此产生的海量数据。这不仅仅是传感器和设备的堆砌，而是关于一个庞大、动态、互联网络的构建与管理。 传感器的触角： 从温度、湿度、光照到压力、加速度、位置，各种类型传感器的技术原理、精度、功耗及其在不同场景的应用将被一一介绍。我们将探讨MEMS（微机电系统）传感器如何实现小型化和集成化，以及新兴传感器技术如柔性电子传感器、生物传感器等在智能穿戴、医疗健康领域的潜力。 连接的桥梁： 物联网设备需要通信才能协同工作。我们将深入探讨各种通信协议，从低功耗广域网（LPWAN）如LoRaWAN、NB-IoT，到短距离通信如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee，以及蜂窝网络（4G、5G）在物联网中的作用。MQTT、CoAP等轻量级消息协议的特点与应用场景，以及它们如何确保数据的高效传输，也将是重点。 数据洪流的治理： 物联网设备产生的数据量是巨大的，如何采集、存储、处理和分析这些数据是关键挑战。我们将探讨边缘计算（Edge Computing）的理念，将计算能力下沉到离数据源更近的地方，以降低延迟和带宽需求。云计算平台在物联网数据管理中的作用，以及时序数据库（Time Series Database）等专业数据库技术的兴起，也将被提及。 安全与隐私的屏障： 物联网的互联性也带来了严峻的安全挑战。我们将讨论设备认证、数据加密、访问控制等安全机制，以及如何防范DDoS攻击、数据泄露等威胁。隐私保护在收集用户行为数据时尤为重要，我们将探讨差分隐私、联邦学习等保护用户隐私的技术。 应用场景的广阔： 智能家居、智慧城市、工业物联网（IIoT）、智慧农业、智能交通等具体应用场景，将展示物联网如何渗透到我们生活的方方面面，提高效率、改善生活质量、并创造新的商业模式。 第三部分：自主的行动者——智能体技术的演进与交互 智能体（Intelligent Agents）是具有感知、推理、决策和行动能力的软件实体，它们是实现“有意义”互联网系统的关键组成部分，能够独立或协同地完成任务。 智能体的定义与类型： 我们将首先明确智能体的核心特征：自主性（Autonomy）、反应性（Reactivity）、主动性（Proactiveness）和社会性（Socialness）。然后，我们将区分不同类型的智能体，如反应式智能体（Reactive Agents）、分层式智能体（Hierarchical Agents）、基于模型的智能体（Model-Based Agents）以及目标导向型智能体（Goal-Directed Agents）。 智能体的行为建模： 如何让智能体做出“智能”的决策？我们将探讨基于规则的系统（Rule-Based Systems）、状态机（State Machines）、以及更复杂的行为树（Behavior Trees）和效用函数（Utility Functions）等模型。特别地，我们将深入研究如何将机器学习模型（如强化学习）集成到智能体中，使其能够从经验中学习并适应环境。 多智能体系统（MAS）： 现实世界中的许多问题并非由单个智能体解决，而是需要多个智能体协同合作。我们将探讨MAS中的关键问题：智能体的通信与协商（Communication and Negotiation）、协调（Coordination）、合作（Cooperation）与竞争（Competition）。博弈论（Game Theory）在MAS中的应用，如如何分析和设计智能体之间的交互策略，也将是重点。 智能体的学习与进化： 智能体并非一成不变，它们可以通过学习来不断提升自身能力。我们将探讨个体学习（Individual Learning）和群体学习（Collective Learning）的机制，以及进化算法（Evolutionary Algorithms）如何用于智能体的设计和优化。 人机交互的新范式： 智能体不仅仅是后台的执行者，它们也越来越多地参与到人机交互中。虚拟助手、聊天机器人、推荐系统等，都体现了智能体作为用户界面的角色。我们将讨论如何设计更自然、更直观的智能体交互界面，以及如何构建能够理解人类意图、情感并做出恰当回应的智能体。 实际应用与未来展望： 智能体技术在自动化、机器人、游戏AI、金融交易、供应链管理等领域的广泛应用将被一一呈现。我们还将展望智能体技术的未来发展，例如更高级的自主决策能力、更强的跨领域知识迁移能力，以及在人机共生社会中的角色。 融合与未来：构建“有意义”的互联网系统 全书的最终落脚点在于AI、IoT和智能体技术的融合。这些技术并非孤立发展，而是相互促进，共同塑造下一代互联网系统的形态。 AI驱动的IoT： AI为海量的IoT数据赋予了“智能”，使其能够被理解、分析并用于驱动决策。例如，AI可以从智能家居的传感器数据中学习用户习惯，并自动调节环境；AI可以分析工业设备的运行数据，预测故障，实现预测性维护。 IoT赋能的AI： IoT设备为AI提供了更丰富、更实时的感知能力。AI不再局限于实验室数据，而是能够通过遍布世界的传感器获取真实世界的输入，从而做出更准确、更贴近现实的判断。 智能体作为融合的纽带： 智能体是实现AI与IoT有效结合的执行者。它们可以作为AI在IoT网络中的代理，负责收集数据、执行决策、并与物理世界进行交互。例如，一个智能体可以协调大量的自动驾驶汽车，根据实时交通数据和AI预测，规划最优路线，实现交通拥堵的最小化。 构建“有意义”的系统： “有意义”的互联网系统意味着不再是冰冷的数据流和机械的指令，而是能够理解人类需求、预测未来趋势、并主动提供个性化服务和解决方案的智能网络。它能够帮助我们更有效地管理资源，更便捷地获取信息，更安全地享受生活，并最终提升整体社会福祉。 本书旨在为读者提供一个关于现代数字技术核心驱动力的全面而深入的视角，帮助理解它们如何协同工作，共同构建一个更加智能、互联和“有意义”的未来世界。它将是一场探索数字世界脉络的深度旅程，从微观的技术原理到宏观的系统构建，为每一位对未来科技充满好奇的读者提供宝贵的见解。

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