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秦丹阳 著

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• 无线传感器网络
• 传感器网络
• 信息处理
• 组网
• 通信
• 物联网
• 嵌入式系统
• 数据采集
• 无线通信
• 网络安全

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115423986

版次：1

商品编码：12055680

包装：平装

丛书名： 信息与通信创新学术专著

开本：小16开

出版时间：2016-10-01

页数：367

正文语种：中文

编辑推荐

1.本书摒弃了传统的定义讨论和理论分析，从广域部署角度讨论面向应用的无线传感器网络关键技术。
2.在研究中采用了多学科交叉融合的思想以及信息论、博弈论、数据融合等手段，为读者提供一种更新的研究思路。
3.先进性和实用性的完美统一。

内容简介

本书主要关注无线传感器网络中面向广域部署的关键技术，从信息处理、组网技术以及泛在组网设计等角度论述广域传感器网络的设计方法与优化架构。重点讨论广域部署传感器网络的本质特点、分布式信号处理方法、无线传感器网络通信算法以及泛在环境的组网设计方式。

作者简介

秦丹阳，博士，副教授/硕士生导师，主要研究方向为无线多跳通信网络技术、泛在感知与普适计算。目前主持国家自然科学基金项目1项、教育部博士点重点项目1项、中国博士后基金项目、黑龙江省自然科学基金项目、黑龙江省博士后科研项目、黑龙江省教育厅面上项目、黑龙江省电子工程省高校重点实验室开放基金项目以及校级项目多项。先后发表SCI、EI检索的高水平学术论文30余篇，专利授权3项，出版专著2部。

目录

第1章 传感器网络的信息论边界 1
1．1　引言 1
1．2　传感器网络模型 2
1．3　数字结构 5
1．3．1　分布式信源编码 6
1．3．2　分布式信道编码 13
1．3．3　数字结构的端到端性能 19
1．4　数字结构的代价 21
1．5　一般结构边界 23
1．6　本章小结 25
参考文献 26

第2章 无线传感器网络的网内信息处理 29
2．1　引言 29
2．2　通信复杂度模型 31
2．3　无线网络的计算：空间复用与分组计算 33
2．3．1　无线通信网络的地理模型 34
2．3．2　分组计算与计算吞吐量 35
2．3．3　对称函数与形式向量 36
2．3．4　同位网络 36
2．3．5　对称函数的子类：形式感知与形式阈值 37
2．3．6　同位网络中的最大吞吐量 39
2．3．7　多跳随机平面网络 41
2．3．8　其他非周期网络 42
2．4　有噪无线通信网络：同位广播网络中的可信计算 43
2．4．1　测量结果的奇偶性 44
2．4．2　阈值函数 45
2．5　信息论模型 46
2．6　本章小结 48
参考文献 48

第3章 无线传感器网络的感知容量 51
3．1　引言 51
3．1．1　广域检测应用 51
3．1．2　传感器网络编码器 53
3．1．3　基于信息论的角度 54
3．2　传感器网络的感知容量 55
3．2．1　节点随机连接传感器网络模型 55
3．2．2　随机编码与方法类型 58
3．2．3　感知容量理论 59
3．2．4　感知容量边界 64
3．3　其他传感器网络模型的感知容量 66
3．3．1　定位感知模型 67
3．3．2　目标模型 68
3．4　本章小结 69
参考文献 70

第4章 传感器网络生存期定律及其应用 73
4．1　引言 73
4．2　传感器网络生存期定律及普适性设计原则 74
4．2．1　网络特性与生存期定义 74
4．2．2　生存期定律 75
4．2．3　生存期最大化的通用设计原则 75
4．3　随机最短路径框架 76
4．3．1　问题说明 77
4．3．2　SSP的讨论 78
4．3．3　网络生存期的基本性能极限 80
4．3．4　网络极限性能的计算 81
4．4　分布式渐进最优传输调度 83
4．4．1　生存期最大化动态协议 83
4．4．2　DTSP的动态特性 84
4．4．3　DTSP的渐进最优性 85
4．4．4　分布式实现 86
4．4．5　仿真研究 87
4．5　传感器网络生存期的分析 92
4．6　本章小结 92
参考文献 93

第5章 传感器网络中的信号检测 95
5．1　引言 95
5．2　集中检测 96
5．3　传统分布式检测框架 97
5．3．1　二元假设检验 97
5．3．2　渐进机制 99
5．4　无线传感器网络中的分布式检测 100
5．4．1　传感器节点 101
5．4．2　网络架构 101
5．4．3　数据处理 102
5．5　无线传感器网络 102
5．5．1　容量约束条件下的检测 104
5．5．2　关于无线信道的讨论 105
5．5．3　相关性检测 109
5．5．4　衰减与衰落 110
5．6　范式分析 112
5．6．1　相长干涉 113
5．6．2　消息传递 114
5．6．3　跨层思想 114
5．6．4　节能机制 115
5．7　扩展与普适化 115
5．8　本章小结 116
参考文献 117

第6章 带宽能量受限条件下的分布式估计 121
6．1　引言 121
6．2　分布式量化估计 122
6．3　最大似然估计 122
6．3．1　噪声概率密度函数已知而方差未知 125
6．3．2　噪声概率密度布函数未知 129
6．3．3　均方误差的下界 133
6．4　向量参数的估计 133
6．5　最大后验概率估计 139
6．6　分布式估计的降维 141
6．6．1　解耦分布式估计—压缩 142
6．6．2　耦合分布式估计—压缩 146
6．7　失真率分析 148
6．7．1　集中式估计的失真率 150
6．7．2　分布式估计的失真率 155
6．7．3　凸优化确定失真率上界 158
6．8　本章小结 158
参考文献 159

第7章 无线传感器网络中的分布式学习 162
7．1　引言 162
7．2　典型学习理论 164
7．2．1　监督式学习模型 164
7．2．2　核函数方法及经验风险最小化原理 165
7．2．3　其他学习算法 168
7．3　无线传感器网络中的分布式学习 177
7．4　有融合中心无线传感器网络中的分布式学习 181
7．4．1　分簇方法 181
7．4．2　分布式学习的统计极限 181
7．5　有网内处理Ad hoc无线传感器网络的分布式学习 184
7．5．1　基于稀疏度的分布式训练 185
7．5．2　基于次梯度增量法的分布式训练 186
7．5．3　基于交替投影法的分布式训练 188
7．6　本章小结 190
参考文献 191

第8章 无线传感器网络中的图模型与融合 194
8．1　引言 194
8．2　图模型 195
8．2．1　定义与性质 195
8．2．2　和积算法 196
8．2．3　最大乘积算法 197
8．2．4　环路置信传播 198
8．2．5　非参数置信传播 198
8．3　无线传感器网络的图模型 199
8．3．1　传感器网络中的自定位 200
8．3．2　传感器网络多目标数据关联 202
8．4　消息检查与近似对融合的影响 204
8．4．1　消息检查 204
8．4．2　基于粒子的消息传递精确度 205
8．5　消息近似的作用 207
8．6　网络融合资源受限的优化分配 210
8．6．1　传感器网络目标追踪的资源管理 211
8．6．2　严格受限条件下的分布式推测 215
8．7　本章小结 221
参考文献 222

第9章 广域传感器网络的随机协同传输 225
9．1　引言 225
9．2　无线传感器网络的协同传输 226
9．2．1　协同无线电物理层模型 226
9．2．2　集中编码分配协同机制 228
9．3　随机分布式协同机制 229
9．4　随机协同编码的性能 232
9．4．1　分集阶数特性 232
9．4．2　性能仿真与数值分析 235
9．5　基于随机协同编码的协同广域网络分析 237
9．6　理论分析与验证 242
9．7　本章小结 244
参考文献 244

第10章 泛在多跳通信网络的邻域状态自适应更新 247
10．1　引言 247
10．2　典型邻域状态感知算法研究 247
10．2．1　问题分析 247
10．2．2　基于相邻节点覆盖的感知与更新 248
10．2．3　基于控制论的感知与更新 252
10．3　本地拓扑感知模型 254
10．3．1　本地拓扑感知度 254
10．3．2　邻域状态感知映射的公平性收敛 256
10．4　基于拓扑感知的邻域状态动态更新算法 269
10．4．1　邻域状态自适应感知 269
10．4．2　超时值的自适应调整 270
10．4．3　反应式感知分组的重调度 272
10．5　仿真结果与性能分析 274
10．5．1　仿真模型的构建 274
10．5．2　仿真结果与性能分析 275
10．6　本章小结 279
参考文献 279

第11章 分布式数据动态均衡 282
11．1　引言 282
11．2　典型数据均衡算法研究 283
11．2．1　动态负载感知路由算法 283
11．2．2　负载均衡算法 285
11．3　数据负载感知模型 288
11．4　分布式数据动态均衡路由算法 292
11．4．1　非饱和数据特征下的马尔可夫退避建模 292
11．4．2　基于Bloom滤波的最优散列建模 296
11．4．3　分布式数据动态均衡算法 299
11．5　分布式均衡公平性辅助算法 302
11．5．1　算法描述 302
11．5．2　自私节点的检测 306
11．5．3　复杂度分析 309
11．6　仿真结果与性能分析 311
11．6．1　仿真模型的构建 311
11．6．2　仿真结果与性能分析 312
11．7　本章小结 317
参考文献 318

第12章 动态传输路径自愈技术 321
12．1　引言 321
12．2　典型本地路径修复算法研究 323
12．2．1　基于CF策略的路由修复算法 323
12．2．2　基于on-the-fly策略的路由修复算法 327
12．3　链路质量感知模型 330
12．3．1　链路质量检测区域 331
12．3．2　功率检测与质量判断 332
12．4　最优搜索数学建模 333
12．4．1　最优搜索理论 333
12．4．2　搜索问题的状态方程 335
12．4．3　状态方程的解 339
12．5　本地路由动态自愈算法 344
12．5．1　算法描述 344
12．5．2　修复后的优化 348
12．6　仿真结果与性能分析 350
12．6．1　仿真模型的构建 350
12．6．2　仿真结果与性能分析 351
12．7　本章小结 356
参考文献 356

名词索引 360

精彩书摘

　　《无线传感器网络信息处理与组网设计》：
　　本章从通信复杂度的角度入手，网络中节点按比特交换信息，直到节点信息的某给定函数被确定。然后构造理论框架，结合无线网络可看作是计算构造的观点、无线通信共享介质特性的考虑以及部分信息论的结论，比如分组计算可以提供吞吐效率等。然后，我们考虑通信不可靠的模型，但关注的是以较低概率误差计算给定函数。最后介绍无线传感器网络网内信息处理的信息论解决方案。
　　无线传感器网络的部署可以应用在军事、工业、农业、基本生产生活等方面。比如，实现环境检测功能，每个节点都配备有温度传感器，且所有节点协作以实现对特定区域内温度的检测。当然，这也可以扩展为检测特定区域内的最高温度，可以通过设定温标阈值实现对局部温度的警报。
　　这类无线传感器网络的特点是网络中各节点收集到的信息将在网络内部由节点自身进行处理。无线传感器网络中的一类特殊节点为收集节点，网内信息处理的目的在于将所需的统计数据（也就是平均温度或最高温度）从数据被采集区域发送到收集节点。因此，收集节点可以看作是网络的输出单元。输入单元是指网络中感知节点处进行的测量。在两个单元之间的部分包括整个网络本身可以看作是信息处理系统。因此，无线传感器网络就包括了3个方面：节点的感知、节点的计算能力以及节点间无线信息的转移。
　　无线传感器网络与单纯的通信网络或数据网络的不同之处在于信息是在网络中的节点处进行处理的。因此，节点能够将其从两个邻居节点处收到的两个分组中的温度数据进行相加，并将数据之和发送给第三个邻居节点。或在某些检测网络中，节点可以选择忽略所收到的分组，因为该节点知道网络中其他位置将出现更高的温度。这种节点级的数据处理是无线传感器网络相比于传统数据网络最大的不同，在数据网络中，节点仅可以处理或修改分组头。就分组的实际负载而言，节点在转发分组时无法改变分组中的数据和内容。
　　节点处理分组功能是目前同领域的一个重要研究方向，且被称为网络编码。对于多播，网络编码可以作为一种较好的选择。在传感器网络中，节点可以实现较多功能，这是因为网络中的每个节点都可以被看作是小型计算机。
　　……

探索数字世界的脉搏：传感、连接与智能 在这信息爆炸的时代，我们生活的方方面面正被一种无形的力量悄然改变，那便是无处不在的传感器。它们如同一双双敏锐的眼睛和耳朵，捕捉着周遭环境的细微变化；它们又如同信息的触角，将这些感知到的数据传递出去，汇聚成一股股强大的信息流。而当这些传感器不再是孤立的个体，而是被巧妙地编织成一张庞大的网络，它们的力量便得到了几何级的增长，催生出无数令人惊叹的应用，重塑着我们的生活、工作乃至整个社会。 本书将带您踏上一段深入探索“无线传感器网络信息处理与组网设计”的旅程。我们将不仅仅局限于技术名词的堆砌，而是力求揭示这一领域的本质——如何从海量、异构、动态变化的传感器数据中提取有价值的信息，并在此基础上构建高效、可靠、智能的无线网络。我们将聚焦于信息处理的核心挑战与前沿技术，剖析组网设计中的关键考量与创新方法，为您提供一套系统、全面且兼具实践指导意义的知识体系。 第一篇：感知世界的基石——传感器技术与信息采集 在任何网络的运作之前，信息源头的可靠性至关重要。本篇将首先为您勾勒出无线传感器网络的“五脏六腑”——形形色色的传感器。我们将深入剖析不同类型传感器的原理、特性及其适用场景，例如： 环境监测领域： 温度传感器、湿度传感器、光照传感器、气体传感器（如CO2、SO2、NOx等）、PM2.5传感器等，它们如何协同工作，为我们提供城市空气质量、农业温室环境、工业生产车间安全等精准数据。 健康与医疗领域： 心率传感器、血压传感器、血氧传感器、体温传感器、生物信号传感器（如ECG、EEG）等，它们如何构建起远程医疗监护、可穿戴健康追踪、智能病房管理等应用。 工业自动化与物联网： 压力传感器、流量传感器、位移传感器、加速度传感器、振动传感器等，它们在智能制造、设备状态监测、预测性维护等场景中的关键作用。 智慧交通与物流： 车辆检测传感器、GPS定位模块、RFID标签、运动传感器等，它们如何支持智能交通信号控制、车辆追踪、货物状态监控。 我们还将探讨传感器的数据特性：其输出的数据往往具有高维度、多模态（如模拟信号、数字信号、图像、音频）、噪声干扰严重、数据稀疏或密集等特点。理解这些特性，是后续信息处理的关键前提。 更重要的是，本篇将深入探讨信息采集的策略与技术。如何在有限的能源约束下，有效地对传感器数据进行采样、量化和编码？如何设计低功耗的采集方案？如何应对数据采集过程中的延迟、丢包等问题？我们将介绍诸如采样定理的延伸应用、数据压缩技术（如霍夫曼编码、Lempel-Ziv算法在传感器数据压缩中的适配）、能量收集技术（如太阳能、振动能）与传感节点结合的设计思路，确保传感器网络能够持久、高效地运行。 第二篇：提炼信息的智慧——传感器数据处理与分析 采集到的原始传感器数据往往是“未经雕琢的璞玉”，其价值的实现离不开高效的信息处理与分析。本篇将聚焦于如何从这些繁杂的数据中“淘金”。 数据预处理与噪声抑制： 传感器固有的不精确性，以及无线传输过程中的干扰，都会导致数据中包含噪声。我们将学习各种噪声滤波技术，如移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波、小波去噪等，以及它们在不同类型传感器数据上的适用性。此外，数据平滑、异常值检测与处理（如基于统计的方法、基于机器学习的方法）也将是重点内容。 特征提取与融合： 单一传感器的信息是有限的，而不同传感器之间的信息融合能够提供更全面、更准确的感知。我们将探讨单传感器特征提取的技术，例如从时域、频域、时频域提取统计特征、能量特征、熵特征等。在此基础上，我们将深入研究多传感器数据融合的层次与方法： 低层融合（数据级融合）： 直接将原始数据进行拼接、插值或对齐后融合。 中层融合（特征级融合）： 分别从各传感器数据中提取特征，然后融合这些特征。 高层融合（决策级融合）： 各传感器独立进行信息处理和决策，然后融合这些决策结果。 我们将详细介绍各种融合算法，如加权平均法、贝叶斯融合、D-S证据理论、模糊逻辑融合、神经网络融合等，并分析它们在不同应用场景下的优劣。 模式识别与分类： 提炼出的特征数据需要被转化为有意义的信息。我们将学习模式识别的基本概念，并介绍适用于传感器数据的分类算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、随机森林、深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）等。这些算法如何用于识别特定的环境事件（如火灾、漏水）、监测人体活动、诊断设备故障等。 数据挖掘与预测： 在海量传感器数据的基础上，我们可以挖掘出隐藏的模式和规律，并进行预测。我们将探讨时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑法，以及基于机器学习的预测模型，用于预测未来的环境变化、设备运行状态、交通流量等。 第三篇：编织连接的艺术——无线传感器网络组网设计 信息处理的成果需要通过网络高效地传递。本篇将聚焦于无线传感器网络的“骨骼与脉络”——组网设计。 网络拓扑结构： 不同的拓扑结构对网络的性能、功耗、可靠性有着显著影响。我们将详细分析星型拓扑、总线型拓扑、环型拓扑、网状拓扑（Mesh Topology）、分簇拓扑（Clustering Topology）等，并讨论它们在不同应用场景下的优劣势。例如，在节点数量巨大且对能量效率要求极高的场景下，分簇拓扑的优势将得以体现。 多址接入与信道划分： 在一个共享的无线信道中，多个传感器节点如何高效地共享资源，避免冲突？我们将深入探讨时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）、码分多址（CDMA）等传统多址技术，并重点关注载波侦听多路访问/冲突避免（CSMA/CA）等在无线传感器网络中广泛应用的协议。此外，多通道MAC协议的设计也将在分析之列。 路由协议设计： 传感器网络中的数据需要从源节点传输到汇聚节点或基站。由于节点数量庞大、网络拓扑动态变化、节点能量有限，传统的路由协议难以直接适用。我们将详细剖析各类无线传感器网络路由协议： 基于数据中心的路由： 如LEACH（低功耗分布式自适应聚类）及其变种，如何通过分簇来降低能量消耗。 基于流量的路由： 如SPIN（Sensor Protocol for Information via Negotiation），如何通过数据协商来减少冗余传输。 地理位置的路由： 如GEAR（Geographic Energy-Aware Routing），如何利用节点的位置信息进行高效路由。 无状态路由： 如CODA（Contention-Based Forwarding Protocol），如何利用节点的局部信息进行转发。 我们将分析这些协议的设计思想、能量效率、可扩展性、鲁棒性等关键指标。 网络协议栈的优化： 从物理层到应用层，整个协议栈的设计都直接影响着网络的性能。我们将探讨低功耗的通信协议设计，如6LoWPAN，如何将IPv6适配到低功耗、低带宽的无线传感器网络节点上。同时，数据传输的可靠性保障（如重传机制、前向纠错码）和网络节点的能量管理（如休眠/唤醒机制、功率控制）也是设计的重中之重。 网络安全与隐私： 随着传感器网络应用的普及，网络安全和数据隐私变得日益重要。我们将讨论传感器网络面临的安全威胁（如窃听、注入攻击、拒绝服务攻击），并介绍安全机制的设计，包括节点认证、数据加密、密钥管理、入侵检测等，同时也会关注数据隐私保护的技术手段。 第四篇：走向智能的未来——高级应用与前沿展望 在掌握了信息处理和组网设计的基础后，我们将进一步拓展视野，探索无线传感器网络在更广泛领域的应用，并展望其未来的发展趋势。 智慧城市建设： 从智能交通信号控制、智能路灯管理、环境污染实时监测，到智能楼宇、公共安全监控，无线传感器网络是构建智慧城市的“毛细血管”。 工业物联网（IIoT）： 在智能制造、设备健康管理、供应链优化等领域，传感器网络正在赋能工业的数字化转型。 精准农业： 通过监测土壤湿度、温度、养分，以及作物生长状况，实现精准灌溉、施肥，提高农作物产量与质量。 智能家居与个人健康： 构建舒适、节能、安全的家居环境，实现远程健康监护和个性化健康管理。 环境科学与灾害预警： 建立大规模的监测网络，实时监测地震、洪水、火山活动等自然灾害的早期迹象，为预警和救援提供支持。 最后，我们将对无线传感器网络的未来发展趋势进行展望，包括与人工智能的深度融合（AIoT）、面向大规模异构网络的管理与协同、新兴通信技术（如5G、6G）在传感器网络中的应用、以及更具挑战性的网络自组织、自愈合能力等。 本书旨在为您构建一个扎实且前瞻性的知识框架，让您能够深入理解无线传感器网络的核心原理，掌握关键的设计与实现技术，并激发您在这一充满活力的领域进行创新与实践。无论您是对此领域充满好奇的学生，还是致力于解决实际问题的工程师，亦或是渴望洞悉技术发展趋势的研究者，相信本书都将为您带来深刻的启迪与宝贵的收获。让我们一同开启这段探索之旅，感受数字世界跳动的脉搏，共同构筑更加智能、互联的未来。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了《分布式系统中的共识机制与容错设计》一书，作为一名在分布式领域摸索多年的工程师，这本书的内容可以说是为我拨开了云雾。书中并没有对复杂的分布式理论进行枯燥的罗列，而是深入浅出地剖析了构建高可用、强一致性分布式系统的核心技术——共识机制，以及在面对不可避免的故障时如何设计鲁棒的容错方案。书中对“Paxos”算法的讲解尤为详尽，从其基本思想、流程到各种变种，作者都进行了细致的推导和阐述，并通过生动的类比和图示，帮助读者理解这一看似复杂的算法。书中还详细讨论了Paxos在实际应用中遇到的问题，以及如何通过优化和改进来提升其性能和可伸缩性。另外，书中关于“raft”协议的介绍也让我受益匪浅。与Paxos相比，Raft更加易于理解和实现，作者通过对Raft的详细讲解，以及与Paxos的对比分析，帮助读者更好地掌握分布式共识的核心概念，并提供了在实际工程中实现Raft的指导。此外，书中对“拜占庭容错”（Byzantine Fault Tolerance, BFT）的探讨，以及各种BFT算法的分析，为构建能够抵御恶意节点攻击的分布式系统提供了重要的理论基础和实践参考。总而言之，这本书的内容非常深入和全面，对于任何希望深入理解分布式系统底层原理，并能够设计出高可用、强一致性系统的工程师来说，都是一本不可多得的经典之作，能够帮助我们构建更加健壮和可靠的分布式系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在无线传感器网络领域摸爬滚打多年的技术人员，最近有幸翻阅了《下一代通信技术展望与实践》这本书，着实给我带来了不少启发。虽然书名听起来颇为宏大，但其内容却相当扎实，紧密围绕着当前通信技术发展的最前沿，深入浅出地剖析了5G、6G乃至更远未来的技术趋势。其中，我对书中关于“智能超表面”（RIS）的部分印象尤为深刻。作者不仅详细阐述了RIS的工作原理，如何通过调控电磁波的传播路径来提升信号覆盖和质量，还结合了大量的仿真数据和实际案例，展示了RIS在解决室内信号盲区、降低能耗以及实现精准波束控制等方面的巨大潜力。书中的图表和公式推导严谨清晰，对于理解RIS的数学模型和优化算法非常有帮助。此外，书中关于“边缘智能”（Edge AI）的章节也让我受益匪浅。将人工智能算法部署在网络边缘节点，能够显著减少数据传输延迟，提高响应速度，这对于物联网、自动驾驶等对实时性要求极高的应用场景至关重要。作者通过对边缘智能在视频分析、异常检测等方面的应用进行深入剖析，并提供了相应的软硬件实现方案，为我们一线工程师提供了宝贵的实践指导。总而言之，这本书内容丰富，前瞻性强，既有理论深度，又有实践指导意义，对于希望紧跟通信技术发展步伐的技术人员来说，绝对是一本不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸研读了《绿色计算与可持续能源技术》一书，作为一名关注环保和技术融合的科技爱好者，这本书的内容确实让我大开眼界。书中并没有停留在对“绿色计算”概念的空泛描述，而是深入探讨了如何在实际的计算系统中实现节能减排，并将其与可持续能源技术有机结合，构建更加环保高效的信息化基础设施。书中对“液冷技术”（Liquid Cooling）的详细介绍让我印象深刻。作者不仅阐述了液冷相比风冷在散热效率、能耗以及静音效果上的优势，还深入剖析了不同类型的液冷技术（如浸没式、通道式）的特点、适用场景以及在数据中心、高性能计算等领域的应用案例。书中还对液冷系统的设计、部署和维护给出了详细的指导，为我们提供了切实可行的实施方案。此外，书中关于“智能电网”（Smart Grid）与绿色计算的结合也让我深受启发。作者探讨了如何利用智能电网技术优化能源分配，将计算资源的能源消耗与可再生能源的供给进行匹配，例如在风力或太阳能发电量充足时，集中处理计算任务，从而最大限度地利用清洁能源，降低碳排放。书中还讨论了能量采集技术在低功耗物联网设备中的应用，以及如何通过优化算法和硬件设计来减少能源消耗。总而言之，这本书内容前瞻且具有高度的实践指导意义，为我们勾勒出了未来绿色、可持续计算的美好蓝图，对于推动科技进步与环境保护的协同发展，具有重要的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我最近拜读了《大数据时代的数据治理与安全保障》这本书，作为一名负责数据安全和合规的IT经理，这本书的内容简直是及时雨。在如今数据爆炸的时代，如何有效地管理和保护海量数据，同时又要确保数据的可用性和合规性，是摆在我们面前的巨大挑战。书中对于“数据血缘”（Data Lineage）的阐述让我印象深刻。作者详细介绍了数据血缘的概念、重要性以及实现方法，如何追溯数据的产生、转换、流动过程，这对于数据审计、故障排查、以及确保数据合规性至关重要。书中提供了多种数据血缘采集和可视化技术，以及在不同数据平台上的应用案例，为我们构建完整的数据治理体系提供了坚实的基础。另外，书中关于“差分隐私”（Differential Privacy）的探讨也极具价值。在需要共享敏感数据用于研究分析的同时，如何保护个体隐私，差分隐私提供了一种数学上的解决方案。作者不仅解释了差分隐私的原理，还深入剖析了其在数据发布、机器学习模型训练等场景下的应用，并讨论了隐私预算的设定和对数据可用性的影响。这本书的内容非常务实，不仅理论阐述清晰，更提供了大量实践性的指导和技术方案，对于正在努力构建数据治理和安全体系的组织来说，是一本不可多得的参考指南，能够帮助我们更好地应对大数据带来的挑战，实现数据价值的最大化同时确保数据的安全可靠。

评分☆☆☆☆☆

最近读了《人工智能驱动的智能制造系统》这本书，作为一名制造业的转型升级参与者，我必须说，这本书的内容简直就是为我们量身定做的。书中并没有停留在对AI概念的泛泛而谈，而是将AI技术与具体的制造流程、环节相结合，提供了非常落地可行的解决方案。我特别关注了书中关于“预测性维护”（Predictive Maintenance）的部分。作者详细介绍了如何利用大量的设备运行数据，通过机器学习模型来预测设备故障的发生概率和时间，从而实现从被动维修到主动预防的转变。书中列举了不同类型设备的预测模型构建过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与训练，以及模型评估等关键步骤，并提供了多个实际案例，如轴承磨损、电机过热的故障预测，都给出了详细的实施方案和预期效果。此外，书中关于“数字孪生”（Digital Twin）的应用也让我耳目一新。通过构建制造过程的虚拟模型，实现对物理世界的实时监控、模拟和优化，极大地提升了生产效率和产品质量。书中通过详细的案例分析，展示了数字孪生在工艺参数优化、生产线调度、产品设计迭代等方面的应用，让我看到了智能制造的无限可能。这本书的内容非常系统且全面，对于想要在智能制造领域有所作为的从业者来说，无疑是一本重要的参考书，能够帮助我们清晰地认识到AI在制造业中的实际价值和落地路径。