UNMANNED/UNATTENDED SENSORS AND SENSOR pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Carapezza, Edward M.

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:

价格:973.80

装帧:

isbn号码:9780819455642

丛书系列:

图书标签:

• 无人系统
• 传感器技术
• 数据采集
• 物联网
• 边缘计算
• 无线传感器网络
• 环境监测
• 智能感知
• 自动化
• 嵌入式系统

好的，这是一份关于《数字人文前沿：数据、文本与计算的交汇》的图书简介： --- 《数字人文前沿：数据、文本与计算的交汇》 图书简介 在信息爆炸的时代，人文研究正经历一场深刻的范式转型。传统基于文本细读和主观诠释的研究方法，正以前所未有的速度与计算技术、大数据分析、人工智能等前沿科学领域深度融合。《数字人文前沿：数据、文本与计算的交汇》一书，正是在这一历史性的交叉点上，为研究者、学生和所有对人文学科未来发展感兴趣的读者，提供了一份全面、深入且极具实践指导意义的路线图。 本书并非对某一特定历史时期或文学流派的细致梳理，而是聚焦于“方法论”与“工具集”的革新，旨在阐明数字技术如何重塑我们理解人类文化、历史与意义的方式。它将数字人文（Digital Humanities, DH）从单纯的“使用软件”提升到“构建知识”的哲学层面，探讨了量化分析与定性阐释之间如何实现富有成效的对话。 核心内容结构与深度解析： 本书共分为五个主要部分，层层递进，覆盖了数字人文研究的理论基础、核心技术、关键应用领域以及伦理反思。 第一部分：理论基石与方法论转型 本部分深入探讨了数字人文产生的历史背景与哲学根源。它追溯了从早期计算语言学到当代大规模语料库构建的演变轨迹，重点分析了“计算思维”（Computational Thinking）如何渗透到人文学科的认知结构中。 文本的“拓扑学”重塑： 阐述了文本不再是孤立的、线性的实体，而是可以被视为一个复杂的数据网络。讨论了从排版到编码（如XML、TEI）如何改变了我们对“原著”的定义。 量化与诠释的张力： 详细分析了人文研究中量化方法的引入带来的机遇与挑战。例如，如何用频率分析、词汇共现网络来揭示传统阅读难以察觉的模式，同时警惕过度量化可能导致的意义扁平化。 “大”与“小”数据的辩证法： 对比了基于大规模语料库（如百万级书籍）的宏观研究（Macro-analysis）与专注于单个手稿、信件集的小型批判性实践（Micro-analysis）之间的互补性。 第二部分：核心计算工具与数据处理 这部分是本书的技术核心，旨在为读者提供实际操作的知识框架，而不仅仅是工具的罗列。重点在于理解底层算法的运作原理及其在人文研究中的适用性。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）基础： 详细介绍了词形还原（Lemmatization）、词性标注（POS Tagging）在处理古代或非标准化文本时的困难与解决方案。特别探讨了命名实体识别（NER）在历史人物、地点追踪中的应用。 可视化叙事的力量： 不仅介绍时间线、地理信息系统（GIS）的应用，更深入探讨了如何设计有效的信息可视化界面，以增强读者的理解而非制造视觉噪音。例如，如何通过网络图（Network Graphs）展示社交关系或概念传播路径。 语料库的构建与管理： 提供了从数据抓取、清洗到标注和持久化存储的实践指南，强调元数据（Metadata）标准（如Dublin Core, METS/ALTO）在确保研究可复现性中的关键作用。 第三部分：跨学科应用前沿案例 本部分通过一系列精选的案例研究，展示了数字人文在不同人文学科中的实际效能。 文学分析的拓扑转向： 案例聚焦于“主题建模”（Topic Modeling），展示如何利用LDA等算法从数千部小说中自动提取出不同历史阶段主流的叙事主题和潜在的意识形态倾向，并结合批判理论进行深入解读。 历史学的空间转向： 探讨了如何利用GIS技术重建历史城市布局、贸易路线或迁徙模式，并结合社会网络分析（SNA）来理解权力结构和群体互动。 艺术史与图像识别： 讨论了深度学习模型（如卷积神经网络，CNNs）在艺术风格分类、图像内容识别中的应用，以及研究者如何训练模型以识别早期摄影或版画中的特定技术特征。 语言学与演化： 关注如何利用计算方法追踪语言特征（如语法结构、词汇变迁）在时间维度上的漂移，为历史语言学的研究提供大规模证据支持。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 任何强大的技术都伴随着伦理责任和方法论陷阱。本部分是本书中最具批判性的部分，旨在促使研究者保持警醒。 算法的“黑箱”问题： 探讨了当研究结果依赖于复杂的、不透明的机器学习模型时，研究的可解释性（Explainability）如何受到挑战。人文研究者如何对“机器的判断”进行有效的批判性质疑。 数据偏差与代表性危机： 详细分析了语料库构建过程中固有的偏差（例如，印刷品主要记录了精英阶层的声音），以及这种偏差如何被放大到宏观分析中，从而导致对历史的误读。 知识产权与数据共享： 讨论了在使用受版权保护的文本数据进行计算分析时所面临的法律与道德困境，以及开放科学（Open Science）运动在人文领域的发展方向。 本书的独特价值： 《数字人文前沿》的价值在于其平衡性：它既不沉溺于技术的炫酷，也不退缩于方法论的复杂。它为读者提供了一套“工具箱”的同时，更装备了批判性思考的“指南针”。本书的语言力求清晰、严谨，避免了不必要的行话堆砌，旨在搭建一座横跨人文学科与计算机科学之间的可靠桥梁，激发新一代研究者以计算的精确性和人文的深度，去探索人类文化遗产的无限可能。无论您是刚刚接触数字人文的硕士生，还是寻求将现有研究范式数字化的资深学者，本书都将是您案头不可或缺的参考指南。

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这本书的广度令人咋舌，它似乎试图构建一个涵盖所有关键领域的综合性知识体系。从微机电系统（MEMS）的制造工艺，到跨地域的低功耗广域网（LPWAN）通信协议，再到基于机器学习的异常数据剔除，几乎没有遗漏。然而，这种广度也带来了一个小小的挑战：某些章节的密度实在太高了。当我读到关于量子隧穿效应在超灵敏度检测中的应用时，我不得不停下来，查阅了大量的补充材料才能完全消化其中的物理机制。但瑕不掩瑜，正是这种近乎百科全书式的详实，使得这本书成为了一个极佳的**案头参考工具**。我几乎可以肯定，在未来很长一段时间内，我都会将它放在手边，随时翻阅那些我尚未完全掌握的深层细节。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，深邃的星空背景与前景中那些错综复杂的电路图形成了一种强烈的对比。我初次翻开它时，那种沉浸感立刻抓住了我，仿佛置身于一个由数据流和未知信号构筑的迷宫之中。作者似乎深谙如何将枯燥的技术术语转化为富有诗意的文字，使得原本晦涩的传感器原理变得鲜活起来。书中对不同类型传感器在极端环境下的工作表现进行了详尽的分析，特别是关于抗电磁干扰和自我修复机制的探讨，简直是教科书级别的深度。我特别欣赏其中关于“信息熵”与“环境感知”之间关系的章节，那里的论述逻辑严密，层层递进，让我对“无源信息采集”有了全新的理解。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次对未来智能世界的哲学思辨，引人深思。

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这本书最打动我的一点是它对“未来展望”的描绘，它没有沉溺于当前技术的成熟，而是勇敢地指出了通往下一代系统的技术瓶颈和可能的突破口。特别是关于**认知增强型传感器**的设想，即传感器不仅能收集数据，还能主动推理和优化自身工作状态的理念，被阐述得淋漓尽致。作者在最后总结时，用了一种非常前瞻性的口吻，暗示了计算能力与感知灵敏度之间必须达到的新的平衡点。这不仅仅是一本关于“现在能做什么”的书，更是一部引导我们思考“未来必须做什么”的宣言。它激发了我强烈的创新冲动，让我对接下来的研究方向有了更加清晰和宏大的蓝图。

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我不得不说，这本书的叙事风格非常独特，它采用了一种接近于侦探小说的节奏来展开技术论述。每一章都像是在揭示一个隐藏在复杂数据背后的真相。例如，在描述目标识别的准确率波动时，作者并没有简单地归咎于环境噪声，而是深入挖掘了传感器阵列中单个节点数据同步偏差对全局决策树的影响。这种层层剥茧、抽丝剥茧的叙事手法，极大地提升了阅读的趣味性。更让我惊喜的是，它穿插了许多真实的案例研究，这些案例不是那种完美的、理想化的模型测试，而是充满了现实世界中各种“不按常理出牌”的干扰和失败教训，这使得书中的理论更具**实战价值**和可信度。

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这本书的排版和装帧质量令人印象深刻，纸张的质感非常舒适，即便是长时间阅读也不会感到疲劳。内容上，它并非那种只停留在表面概念介绍的入门读物，而是直指核心问题的深度剖析。我尤其赞赏作者在探讨分布式传感网络覆盖优化算法时所展现出的数学功底。那些复杂的图论模型和优化问题的求解过程，被作者用极其清晰的步骤娓娓道来，即使是对于非专业背景的读者，也能大致领会其精髓。其中对**实时性**与**准确性**矛盾的权衡分析，更是点明了工程实践中的核心困境。这本书的价值在于它提供的不仅仅是解决方案，更是一种解决问题的**思维框架**，帮助读者跳出固有的技术藩篱，从更宏观的角度去审视系统设计。

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