普适计算及其商务应用

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出版者:机械工业出版社
作者:(美)Bo Begole
出品人:
页数:196
译者:朱珍民
出版时间:2012-4
价格:45.00元
装帧:
isbn号码:9787111375753
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 普适计算
  • 计算机科学丛书
  • 2012
  • 计算机科学
  • 计算机基础
  • 计算机
  • 经济
  • 纹身
  • 普适计算
  • 商务智能
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  • 人机交互
  • 云计算
  • 大数据
  • 智慧城市
  • 服务计算
  • 嵌入式系统
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具体描述

从互联网到iPod、手机,再到社交网络,这些超乎寻常的新技术已经改变了整个世界,催生了大量的新型企业,同时也淘汰了许多不能适应变化的老企业。随着新的普适计算技术更加深入地交织到人们的生活之中,世界变革将会再次发生。

伯•贝戈勒(Bo Begole)身处普适计算变革中心:他领导着富有传奇色彩和发明范例的PARC研究中心的研发团队,正在创造和商业化普适计算技术。在本书中,贝戈勒简明扼要地述说了由普适计算技术创造出重大商业价值的方方面面。

本书描绘普适计算即将开辟的美好蓝图,解释如何加强普适计算和重新引导其他领域的社会发展趋势。普适计算可以帮助人们抓住商业活动过程中的特别机会,利用普适计算技术从内部流程、供应链、外部产品和服务等商业环节中获利;还可以帮助高级主管、战略家、技术管理者和企业家做出更好的决策,从权衡“建设与购买”利弊到降低风险等各种事务。

本书将理论与应用案例相结合,具有较高的学术价值和很好的现实意义。

本书面向商业战略家、技术总监、改革家和企业家,可帮助理解构成普适计算领域的技术集合,理解这些技术带来的机遇和挑战。

【名人推荐】

“伯•贝戈勒沉浸普适计算二十余载,他用本书向我们诠释了普适计算的巨大商业潜能。”

——戈登•贝尔

《Total Recall:How the E-Memory Revolution Will Change Everything》一书的作者

“在普适计算领域,权威性著作极其匮乏,伯•贝戈勒在本书中对普适计算进行了全面而详尽的论述。”

——亚当•格林菲尔德,Urbanscale总经理

《Everyware: The Dawning Age of Ubiquitous Computing》一书的作者

“最后,贝戈勒对普适计算进行了全面而精彩的论述……”

——约翰•西利•布朗,Xerox公司前首席科学家,PARC中心总监

“为了把握高度不确定世界里的创造性思维,伯•贝戈勒向我们展示了无处不在的计算能力就像基础设施一样出现在我们面前。”

——克尔•尤西姆,宾州大学沃顿商学院领导力与变革管理中心的主任

《The Go Point: When It,s Time to Decide》一书的作者

“在这个星球上,几乎没有人会比贝戈勒更理解普适计算和情境感知技术了。”

——贾斯汀•拉特纳,Intel公司首席技术官,Intel实验室主任

“来自普适计算发祥地的贝戈勒,对这种新兴技术的精彩陈述,深入浅出、趣味性强、见多识广、诙谐幽默。”

——约翰•克鲁姆,微软研究院

《Ubiquitous Computing Fundamentals》一书的编辑

“本书描绘了普适计算技术潜在的商业价值及其产生实际价值的方法。”

——迈克•库涅夫斯基

《Smart Things:Ubiquitous Computing User Experience Design》一书的作者

“普适计算与激光打印机、以太网、个人计算具有同等的商业影响力,这种新的计算模式正在改变商业信息交换和消费者交互的方式。”

——索菲•范得布洛克,Xerox公司首席技术官,Xerox创新中心总裁

好的,这是一份针对一本名为《普适计算及其商务应用》的书籍的图书简介,这份简介将详细阐述其他可能涵盖的、与该主题相关但又不完全相同的领域,避免提及原书内容,力求内容详实、自然流畅,符合实际出版物的风格。 --- 图书名称:《深度学习:原理、算法与前沿实践》 丛书:智能系统前沿研究系列 作者:[虚构作者姓名] 导言:迈向机器智能的新纪元 在信息技术飞速发展的今天,我们正站在一个由数据驱动的智能革命的门槛上。传统计算范式在处理海量、高维、非结构化数据时已显现出局限性。此时,以深度学习为核心的人工智能技术,正以前所未有的速度重塑科学研究、工程技术乃至社会结构。《深度学习:原理、算法与前沿实践》旨在为读者提供一个全面、深入且紧跟时代步伐的知识体系,系统梳理从理论基石到尖端应用的完整链条。 本书的定位并非停留在对现有技术的简单罗列,而是致力于剖析其背后的数学原理和计算哲学,帮助读者构建坚实的理论基础,从而能更好地理解、评估和创新新的模型与算法。我们相信,真正的掌握源于对底层机制的深刻洞察。 --- 第一部分:理论基石与数学重构 本部分聚焦于深度学习赖以建立的数学与统计学基础,为后续的复杂模型学习铺设坚实的地基。 第一章:线性代数与概率论的再审视 深度学习的每一次迭代都建立在线性代数框架之上。本章将深入探讨高维向量空间、张量运算的几何意义及其在数据表示中的作用。特别关注奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)在高维数据压缩与特征提取中的应用。同时,我们将回顾贝叶斯统计学的核心思想,重点讨论概率图模型(如马尔可夫随机场、条件随机场)如何为复杂决策过程提供概率框架,以及信息论(如熵、交叉熵)在衡量模型不确定性和优化目标函数中的核心地位。 第二章:优化理论与反向传播机制 神经网络的训练本质上是一个复杂的非凸优化问题。本章详细解析经典优化算法,如随机梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)、自适应学习率方法(如AdaGrad, RMSProp, Adam)的收敛性分析及其在实际训练中的表现差异。我们将用清晰的链式法则推导反向传播算法(Backpropagation)的每一步计算,并讨论其在现代GPU架构下的并行化效率,同时探讨二阶优化方法(如牛顿法、BFGS)在特定场景下的理论优势与计算瓶颈。 --- 第二部分:核心网络架构的精细解构 本部分是本书的核心,对当前主流的深度神经网络结构进行逐一剖析,着重于其结构设计哲学和参数化能力。 第三章:卷积神经网络(CNN)的层级结构与空间特征捕获 CNN是处理网格状数据(如图像、时间序列)的基石。本章从感受野、权值共享和池化操作的必要性出发,系统阐述LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet(Inception)等经典架构的演进脉络。重点剖析残差网络(ResNet)中残差连接的引入如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题。此外,我们还将讨论空洞卷积(Dilated Convolution)在保持分辨率的同时扩大感受野的技巧,及其在语义分割等任务中的关键作用。 第四章:循环神经网络(RNN)及其时间依赖建模 处理序列数据的核心工具——循环网络,其结构特性决定了它在自然语言处理和语音识别中的统治地位。本章不仅解释标准RNN的结构,更深入分析其在处理长距离依赖时的固有缺陷(如梯度爆炸/消失)。随后,我们将详尽讲解长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)中“门控”机制的精确数学模型,论证它们如何通过精细控制信息流来维持长期记忆。 第五章:现代生成模型与表示学习 生成模型是衡量AI先进性的重要标尺。本章将系统介绍变分自编码器(VAE)的概率生成框架,对比其与传统自编码器(AE)的区别,并详细分析其潜在空间结构。随后,我们转向生成对抗网络(GANs)的博弈论视角,深入剖析判别器与生成器之间的纳什均衡点寻找过程,并讨论WGAN、StyleGAN等高级变体在图像合成质量上的突破。 --- 第三部分:前沿应用与计算范式转换 本部分将视角从基础架构拓展到当前研究热点和未来的计算趋势,探讨深度学习在复杂决策和跨模态任务中的应用。 第六章:注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制是深度学习领域一次范式级的转变。本章将详细解析注意力机制(Attention Mechanism)的自注意力(Self-Attention)计算流程,阐明其如何有效替代RNN结构,实现高效的并行化处理。随后,我们聚焦于Transformer架构,分析其编码器-解码器结构中多头注意力层、位置编码和前馈网络的协同工作机制,并探讨其在机器翻译、文本摘要等NLP核心任务中的统治地位。 第七章:深度强化学习(DRL)的决策框架 DRL是连接感知与行动的桥梁,是实现通用人工智能的关键路径之一。本章从经典强化学习(如马尔可夫决策过程MDP)回顾开始,过渡到基于函数逼近的价值迭代方法。重点讲解策略梯度方法(如REINFORCE)和Actor-Critic框架(如A2C/A3C),以及深度Q网络(DQN)及其双Q学习、优先级经验回放等改进策略,最终探讨如何将DRL应用于机器人控制和复杂资源调度等实际工程问题。 第八章:模型部署、可解释性与联邦学习 理论模型的成功必须能转化为高效、可信赖的工业部署。本章探讨模型压缩技术,如知识蒸馏(Knowledge Distillation)、量化(Quantization)和剪枝(Pruning)如何优化模型在边缘设备上的推理性能。此外,随着数据隐私和安全意识的提高,本章将详尽介绍联邦学习(Federated Learning)的分布式训练范式,以及如何利用如LIME、SHAP等方法,增强复杂深度模型的透明度和可信赖性。 --- 结语:开放的智能未来 本书提供的知识框架旨在成为读者通往智能系统设计与创新的坚实跳板。我们鼓励读者不仅要熟练运用现有工具,更要敢于质疑现有模型的局限性,在理论的深处探寻下一代计算智能的可能路径。 目标读者: 计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的高年级本科生、研究生,以及在人工智能领域进行前沿研究与产品开发的工程师和研究人员。 技术要求: 具备扎实的微积分、线性代数和概率统计基础,熟悉至少一种主流编程语言(如Python)。 ---

作者简介

伯•贝戈勒

担任施乐PARC研究中心的首席科学家。PARC研究中心是著名的信息技术发祥地之一,发明并商业化了多种核心的信息技术,包括激光印刷、以太网、图形用户界面、便携式计算机等。贝戈勒负责该中心普适计算领域的研发工作,率领计算机科学技术致力于新型普适计算技术的发明创造和商业化。加入PARC研究中心之前,贝戈勒担任Sun微系统公司的研发科学家,致力于分布式协同系统和传感器网络的研发工作。

贝戈勒担任多个国际会议的主席,跨越的领域包括人机交互、计算机支持的协同工作;担任ACM普适计算、智能用户接口、用户界面软件和技术、IEEE普适计算等多个国际会议的委员。

贝戈勒于1992年获得弗吉尼亚联邦(州立)大学数学专业的学士学位,分别于1994年和1998年获得弗吉尼亚理工大学计算机科学专业的硕士学位和博士学位。1981-1989年服役于美国陆军部队,1991年作为阿拉伯语翻译参加海湾战争。现在他与妻子及3个孩子居住在加利福尼亚州洛斯拉图斯。

目录信息

出版者的话
名家书评
译者序
作者简介
致谢
第1章绪论:阅读浪潮
1.1本书读者
1.2本书内容
1.3本书所回答的问题
1.4本书组织结构
尾注
第一部分普适计算的背景与潜能
第2章深奥的技术
2.1借鉴历史,获益匪浅
2.1.1放眼未来,浪潮汹涌
2.1.2日本的普适计算
2.1.3英国的普适计算
2.2普适计算在WWW中的地位
2.3后Web时代的普适计算
2.3.1过度普适化的现实
2.3.2设备过多
2.3.3信息过多
2.3.4社会关联太多
2.3.5网络太多
2.4总结
尾注
第3章但用无妨
3.1汽车该对家庭供暖系统说什么
3.2 保持可控
3.3主动交互
3.3.1自然交互
3.3.2计算机感知
3.3.3触摸、移动、捕获
3.3.4主动系统
3.4帮助和知识
3.5用户想要做什么
3.6总结
尾注
第4章笨性不移
4.1船长,发动机负荷过载——快不行了
4.2创造感知
4.2.1乐意效劳
4.2.2情境交融
4.2.3个人语义网络
4.2.4情境智能
4.3可操作信息
4.3.1个体可操作性
4.3.2确定“可操作性”
4.4大脑:用户模型
4.5总结
尾注
第5章遗失的配方
5.1不精确性:马蹄铁与手榴弹会“差不多”
5.2不可救药的计算机:“我要教你多少遍才会?”
5.3隐私:渐渐认识你,渐渐对你知根知底
5.3.1经济风险
5.3.2犯罪风险
5.3.3公共利害关系
5.3.4降低隐私担忧的最佳实践
5.4总结
尾注
第二部分普适计算的商机
第6章商务抉择
6.1谁输谁赢
6.2深思熟虑的转型
6.3总结
尾注
第7章柔性营销:个性化市场
7.1为什么广告还在纠缠我们
7.2实现双赢
7.2.1基于特征的过滤
7.2.2协同过滤
7.2.3利用传感器做出判断
7.2.4普适广告
7.2.5目前的普适广告
7.2.6未来的普适广告
7.2.7难度是什么?有什么真正的发明
7.2.8针对活动的广告
7.2.9“有效广告”:矛盾修辞法
7.2.10基于活动的广告在理论上的有效性
7.2.11技术应用前的测试
7.3总结
尾注
第8章打破供应链
8.1跳过供应链
8.2传媒产业的商业链合并
8.3剪链的方法
8.3.1自我反思
8.3.2寻求潜在的顾客
8.4案例研究:DNPMagitti
8.5识别机遇
8.6个性化的休闲活动指南
8.6.1Magitti的神奇之处
8.6.2你想干什么
8.6.3引导系统:如何花费时间
8.6.4你的爱好是什么
8.6.5这样值得吗
8.6.6比猜想好多少
8.6.7可以帮多大忙
8.7商业影响
8.8总结
尾注
第9章间断性连接
9.1不需要更多的导线
9.2有形的无线
9.3不可预测的数据信道
9.4案例学习:施乐 PrintTicket服务
9.4.1安全光学配对
9.4.2从打印机上能看到什么
9.4.3商业影响
9.5总结
尾注
第10章协同
10.1被打扰的代价
10.2案例分析:Sun微系统公司“在线”和“有空”预测
10.3分布式团队的规律感知
10.4如果电话像一个4岁小孩会怎样
10.5令人紧张的监管
10.6商业影响
10.7总结
尾注
第11章扬帆起航
11.1互动公共信息展示
11.2零售决策支持
11.2.1购物的信息技术
11.2.2社会时尚因素的决定性
11.3案例:魔镜
11.3.1数字试衣间
11.3.2魔镜
11.3.3公共试验
11.3.4商业影响
11.4总结
尾注
第12章普适商务
12.1未来的普适商务
12.2把握潮流
12.3评估机会
12.4总结
尾注
附录扩展读物
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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阅读这本书的过程,就像是在探索一个未知的宝藏,每一次翻页都能带来意想不到的惊喜。作者在探讨普适计算的商务应用时,并没有停留在理论层面,而是深入剖析了不同行业在引入普适计算后所发生的颠覆性变革。我印象最深刻的是关于零售业的案例,书中详细阐述了如何利用普适计算技术,实现对消费者行为的精准洞察,从而提供更加个性化的购物体验,甚至实现预测式销售。这让我开始重新审视自己的购物习惯,原来我们每一次的点击、每一次的停留,都可能被转化为有价值的数据,进而影响到商家的决策。此外,书中关于供应链管理的讨论也极具启发性,通过普适计算的实时追踪和数据分析,企业可以更加高效地优化物流,降低成本,提高客户满意度。我尤其欣赏作者在分析这些复杂问题时,能够做到条理清晰,逻辑严谨,并辅以大量的实际案例,使得原本晦涩的技术概念变得通俗易懂。这本书让我意识到,普适计算不仅仅是关于技术的革新,更是关于商业模式的重塑,它为企业提供了无限的可能性,也对我们作为消费者产生了深远的影响。

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这本书带来的冲击感,远超乎我的预期。它不仅仅是知识的传递,更像是一场思想的洗礼。作者在构建普适计算的宏大蓝图时,巧妙地融入了哲学层面的思考,探讨了技术与人性的关系,以及普适计算可能带来的伦理挑战。我特别认同书中关于“数字鸿沟”的担忧,以及如何通过包容性的设计来弥合这一差距的观点。此外,书中关于数据隐私和安全性的讨论,也让我警醒。在享受普适计算带来的便利的同时,我们是否也应该更加关注自己的个人信息,并思考如何在这种高度互联的环境下保护自己的隐私。作者并没有给出简单的答案,而是鼓励读者进行深入的思考,这让我觉得这本书具有很强的启发性。我曾一度认为,科技的进步总是伴随着风险,但这本书让我看到了积极的一面,它提醒我们要以审慎的态度拥抱技术,并在发展中不断解决其带来的问题,最终实现科技与人类社会的和谐共存。这种辩证的视角,让这本书的思想深度得到了极大的提升。

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这本书的阅读体验,可以用“沉浸式”来形容。作者以一种非常宏观的视角,审视了普适计算对社会发展带来的长远影响。我被书中关于“智慧城市”的构想深深吸引,它勾勒出了一个更加宜居、高效、可持续的未来城市形态。从智能交通的实时调度,到能源管理的精细化控制,再到公共安全的全面升级,普适计算在城市治理中的应用潜力,让我看到了科技改变城市生活的巨大力量。这本书并没有回避普适计算可能带来的挑战,比如大规模数据处理的复杂性,以及如何确保系统的可靠性和安全性。但作者以一种积极的态度,探讨了应对这些挑战的可能方案,并鼓励读者共同参与到构建更加美好的未来之中。我尤其赞赏书中对“以人为本”理念的强调,它提醒我们,技术的发展最终是为了服务于人类,提升我们的福祉。这本书让我对未来充满了希望,也让我更加坚信,普适计算将是引领我们走向未来的重要力量。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象,简洁而又不失专业感。当翻开第一页,我立刻被吸引进了一个充满想象力的世界,作者用非常生动形象的语言,描绘了未来科技如何渗透到我们生活的方方面面,从智能家居的无缝连接,到个性化教育的定制化推送,再到城市管理的智能化升级,每一个场景都栩栩如生,仿佛触手可及。虽然书名听起来有些学术,但实际内容却非常贴近生活,它并没有枯燥地讲解技术原理,而是着重于展示普适计算如何解决现实问题,提升生活品质,甚至改变我们思考和交互的方式。特别是其中关于“情境感知”的论述,让我对未来人机交互有了全新的认识。我曾设想过,科技的进步是否会让我们变得更加疏离,但这本书让我看到了另一种可能:科技可以成为我们最贴心的伙伴,默默地理解我们的需求,并在最恰当的时机提供最合适的帮助,而这一切都自然而然,不留痕迹。这种“润物细无声”的科技理念,在书中被阐释得淋漓尽致,让我对接下来的阅读充满了期待。

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当我开始阅读这本书的某些章节时,我完全被带入了作者所描绘的未来场景之中。书中对于一些前沿科技的探讨,特别是关于智能终端、传感器网络以及云计算之间如何协同工作,为我打开了一扇新的大门。我之前对这些概念有些零散的了解,但这本书将它们系统地整合在一起,并阐述了它们如何共同构成普适计算的基础。作者的叙述方式非常引人入胜,他用通俗易懂的语言解释复杂的概念,并结合生动的例子,让我能够轻松地理解其中的奥秘。例如,书中关于“无处不在的连接”的描述,让我深刻体会到万物互联的巨大潜力,以及它将如何改变我们与周围环境的互动方式。我尤其喜欢书中关于“自主系统”的论述,它让我对未来智能化生活的想象变得更加具体。这本书不仅让我对普适计算有了更深刻的认识,也激发了我对相关技术领域的浓厚兴趣,甚至开始思考自己是否能在这些领域有所作为。

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范围很广的计算机算法应用,生活中无形的智能,挺不错的入门书

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范围很广的计算机算法应用,生活中无形的智能,挺不错的入门书

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范围很广的计算机算法应用,生活中无形的智能,挺不错的入门书

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技术大牛给商科人士写的科普书。很多迹象表明现实技术演进的确在沿着普适计算指明的路径狂奔

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被领导借走了,操!

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