网络环境教育的理论与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:180

译者:

出版时间:2010-3

价格:37.00元

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isbn号码:9787511101969

丛书系列:

图书标签:

• 网络教育
• 教育技术
• 在线学习
• 教学设计
• 信息技术
• 教育创新
• 远程教育
• 学习资源
• 教育理论
• 实践教学

好的，以下是一本与《网络环境教育的理论与实践》主题无关，但内容详实的图书简介，专注于介绍《工业物联网（IIoT）系统架构与边缘计算深度解析》。 --- 图书简介：工业物联网（IIoT）系统架构与边缘计算深度解析 第一部分：引言与宏观背景 工业4.0时代的数字神经系统 在当前全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中，工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）已不再是未来的设想，而是驱动生产力革新的核心引擎。本书并非关注传统意义上的教育理论或信息技术在教学中的应用，而是将焦点完全锁定在物理世界与数字世界的深度融合——即如何构建一个高效、可靠、具备自适应能力的工业级智能系统。 《工业物联网（IIoT）系统架构与边缘计算深度解析》旨在为工业工程师、系统架构师、高级技术管理者以及对下一代智能工厂感兴趣的研究人员提供一个全面、深入且极具实践指导意义的技术蓝图。我们深知，IIoT的复杂性不仅在于设备连接的数量庞大，更在于数据流动的时效性、安全性以及对决策的即时响应能力。本书将系统地解构支撑这一复杂系统的技术栈，从底层传感器到顶层云端分析，提供清晰的层次划分和技术选型依据。 第二部分：IIoT的层次化架构解析 工业物联网的成功部署，依赖于一个严谨的分层模型。本书摒弃了通用物联网的简单模型，采用了更贴合工业控制系统（ICS）需求的五层或六层架构模型，并对每一层的关键技术点进行详尽剖析。 1. 物理感知层（The Sensing Layer）：从现场到数据的诞生 本章首先深入探讨工业现场的传感器、执行器、现场总线（如PROFIBUS, Foundation Fieldbus）以及新型智能传感器的工作原理。重点分析了如何确保数据采集的高精度、高可靠性，以及在极端工业环境（高温、震动、电磁干扰）下的数据完整性保障机制。此外，我们将对比分析不同类型的智能传感器（如基于MEMS、超声波或激光测距的设备）在特定工业场景（如资产健康监测、质量检测）中的适用性。 2. 网络连接与边缘层（The Network and Edge Layer）：实时性的基石 这是本书的核心技术领域之一。传统的局域网（LAN）和广域网（WAN）已无法满足工业控制的低延迟需求。本章将详细介绍支撑IIoT的关键通信技术： 短距离无线技术： 针对AGV导航、工具定位的UWB（超宽带）技术，以及低功耗、自组网的TSN（时间敏感网络）在有线侧的部署策略。 工业级5G/LTE： 探讨专网5G（Private 5G）在工厂内部署的优势，特别是在带宽、可靠性和安全隔离方面的表现。 边缘计算的引入（Edge Computing）： 详细论述边缘计算节点的设计原则——为何需要将计算能力下沉到网络边缘？本书将对比不同的边缘架构（如Fog Computing与Pure Edge），并着重介绍OPC UA FX等工业互操作性标准在边缘侧的实现细节，确保数据在不同设备间的无缝流通。 3. 数据处理与平台层（The Data Processing and Platform Layer）：标准化与互操作性 在数据从边缘汇聚到区域层（或私有云）时，如何实现标准化和高效管理是关键。本章聚焦于IIoT平台的核心功能模块： 数据模型与本体论（Ontology）： 讨论如何使用RAMI 4.0（工业4.0参考架构模型）和Digital Twin Reference Architecture来构建统一的资产视图。 数据预处理与清洗： 在平台层应对海量时序数据的存储和查询优化技术，包括时序数据库（Time-Series Databases, TSDB）的选择与性能调优。 安全网关与身份管理（IAM）： 强调工业控制系统的安全边界划分，并讨论PKI（公钥基础设施）在设备身份认证中的应用。 第三部分：边缘计算的深度实践与应用 边缘计算是实现低延迟决策的关键。本书将“深度解析”的承诺落到实处，详细阐述了边缘计算在IIoT中的具体部署策略。 1. 边缘智能：从模型部署到推理加速 介绍如何将训练好的机器学习模型（如用于预测性维护的异常检测模型）有效地部署到资源受限的边缘设备上。重点涵盖： 模型轻量化技术： 量化、剪枝等手段在嵌入式系统上的应用。 硬件加速器： 探讨FPGA、ASIC以及特定工业级AI芯片（如NVIDIA Jetson系列或特定边缘TPU）在边缘侧推理中的性能优势与功耗平衡。 联邦学习在工业中的潜力： 讨论在不共享敏感生产数据的前提下，通过边缘侧协同训练模型的可行性与挑战。 2. 实时控制与闭环反馈 边缘计算不仅用于数据分析，更重要的是实现对物理过程的实时干预。本章分析了如何利用边缘节点实现亚毫秒级的反馈控制回路，例如在高速装配线上进行实时的视觉引导调整，或在反应堆中进行紧急停机逻辑的处理，并探讨了如何确保这些控制决策的确定性（Determinism）。 第四部分：安全、合规与运维 任何涉及生产核心的系统，安全性和可维护性是生命线。 1. OT/IT融合安全范式 本书区分了信息技术（IT）安全与运营技术（OT）安全的本质区别。深入探讨了针对工业控制系统（ICS）的特定威胁模型，如Stuxnet类攻击的防范。重点讲解了零信任架构（Zero Trust Architecture）在工业环境中的定制化实施方案，特别是在网络分段（Segmentation）和微隔离（Micro-segmentation）方面的实践。 2. 生命周期管理与韧性设计 工业设备生命周期长达数十年，软件和固件的持续更新至关重要。本章阐述了DevSecOps在工业固件和边缘应用部署中的应用，以及如何通过设计冗余、故障隔离和快速恢复机制，构建具备高韧性（Resilience）的IIoT系统，确保在单点故障或网络中断时，生产活动能够最小化中断地持续进行。 结语 《工业物联网（IIoT）系统架构与边缘计算深度解析》是一本面向工程实践的指南。它不探讨抽象的教育理念，而是专注于解决当前制造业智能化升级中最核心、最棘手的技术难题，为读者构建未来工厂提供坚实的技术基石。掌握书中的架构设计与边缘计算策略，是驾驭下一代工业生产力的必备能力。 --- (总字数：约1550字)

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