多媒体网络通信

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出版者:北京理工大学出版社
作者:李小平
出品人:
页数:433
译者:
出版时间:2001-12
价格:46.0
装帧:精装
isbn号码:9787810458788
丛书系列:
图书标签:
  • 多媒体通信
  • 网络通信
  • 数据传输
  • 网络协议
  • 流媒体
  • QoS
  • 网络安全
  • 视频会议
  • VoIP
  • 网络编程
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具体描述

本书从基础知识、系统分析、设计方法等方面介绍了多媒体网络通信的设计及其关键技术。本书共分十章,全面阐述有关多媒体网络承载技术、多媒体网络接入技术、IP Over ATM技术、IPOver SDH技术、IP电话技术、视频会议技术以及IP网络的应用实例。从通信网络的观点出发,介绍了与多媒体处理相关的大部分内容,其中包括:压缩与解压缩技术、数据和文件格式标准、多媒体输入输出技术、存储与检索技术、分布式多媒体系统、多媒体编程技术。 本书可作为计算机专业本科生和研究生教材使用,也可作为多媒体技术研究和开发的技术人员、电信、计算机网络的工程人员的参考书。

《深度学习赋能智能交通》 本书是一部关于深度学习技术在智能交通领域深度应用的专业著作。作者以广阔的视野和严谨的学术态度,系统梳理了近年来深度学习在交通信号控制、车辆轨迹预测、交通流分析、自动驾驶感知以及交通安全预警等关键环节的突破性进展。 核心内容概述: 全书共分为八个章节,旨在为读者构建一个全面而深入的智能交通技术图景。 第一章:智能交通系统概述与深度学习的契机 本章首先回顾了传统智能交通系统的发展历程及其面临的挑战,例如数据规模的爆炸式增长、复杂交通场景的识别难题以及实时性要求等。在此基础上,详细阐述了深度学习技术(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、Transformer等)在处理海量、高维、时序性交通数据方面的强大能力,并分析了深度学习为何能够成为推动新一代智能交通发展的关键驱动力。本章为后续章节奠定了理论基础和研究背景。 第二章:基于深度学习的交通流量预测 精确的交通流量预测是优化交通管理和服务的基础。本章深入探讨了如何利用深度学习模型,如图神经网络(GNN)来捕捉道路网络的空间依赖关系,结合时间序列模型(如LSTMs、TCNs)来学习交通流的时序动态。书中详细介绍了不同模型的架构、特征工程方法(如结合历史流量、天气、事件信息),以及如何评估预测模型的性能(MAE, RMSE, MAPE等)。此外,还讨论了短期、中期和长期交通流量预测的差异化方法。 第三章:深度学习驱动的交通信号控制优化 本章聚焦于如何利用深度学习实现更加智能、高效的交通信号配时。书中详细介绍了基于强化学习(RL)的交通信号控制方法,包括Q-learning、Deep Q-Network (DQN)、Proximal Policy Optimization (PPO)等算法在信号控制场景下的应用。作者通过仿真实验和案例分析,展示了深度学习如何根据实时交通状况动态调整信号相位和绿灯时长,从而显著减少车辆延误和拥堵。同时,本章也探讨了多智能体强化学习在协调区域信号控制方面的潜力。 第四章:深度学习在车辆轨迹预测中的应用 准确预测未来车辆轨迹对于提高道路安全和通行效率至关重要。本章详细介绍了基于深度学习的车辆轨迹预测技术,包括利用RNN、LSTM、GRU等处理车辆历史运动信息,以及引入注意力机制(Attention Mechanism)来捕捉关键时空依赖性。书中还探讨了如何结合高精地图信息、交通规则以及其他车辆的交互行为来提升预测精度。章节内容涵盖了轨迹预测的多种评价指标(如Final Displacement Error, Average Displacement Error)。 第五章:自动驾驶感知中的深度学习:目标检测与分割 作为自动驾驶的核心技术,感知系统对环境信息的理解至关重要。本章深入剖析了深度学习在自动驾驶感知领域的应用,重点介绍了目标检测(如YOLO系列、Faster R-CNN、SSD)和语义/实例分割(如U-Net、Mask R-CNN)算法在识别车辆、行人、车道线、交通标志等方面的最新进展。书中详细解释了这些模型的网络结构、损失函数设计以及数据增强策略,并讨论了它们在复杂光照、恶劣天气等极端条件下的鲁棒性。 第六章:深度学习在交通安全预警中的作用 本章探讨了如何利用深度学习技术来预测和预警潜在的交通安全风险。这包括通过分析车辆行为模式(如急刹车、急变道)来识别危险驾驶行为,利用图像识别技术检测疲劳驾驶或分心驾驶,以及通过分析事故数据来预测事故高发区域和时段。书中介绍了基于时空图卷积网络(ST-GCN)等模型在识别交通冲突和异常行为方面的研究。 第七章:深度学习在交通大数据分析与洞察 除了前述的具体应用,深度学习也为交通大数据提供了强大的分析工具。本章从更宏观的视角,介绍了如何利用深度学习进行交通运行状态诊断、拥堵模式识别、出行行为分析以及交通政策评估。例如,通过无监督学习方法(如K-means, DBSCAN)对交通数据进行聚类,发现不同的运行模式;或者利用Transformer模型分析用户出行偏好,为智慧出行服务提供支持。 第八章:挑战、机遇与未来展望 本书的最后一章,作者总结了深度学习在智能交通领域面临的挑战,包括数据隐私、模型的可解释性、算力需求、以及在真实交通场景中的部署和验证等问题。同时,也展望了该领域的未来发展机遇,例如与5G、边缘计算、车联网(V2X)等新兴技术的融合,以及在自动驾驶、智慧城市建设中的更广泛应用前景。本章旨在启发读者对该领域未来研究方向进行思考。 《深度学习赋能智能交通》适合交通工程、计算机科学、人工智能等相关专业的学生、研究人员以及致力于智能交通系统研发的工程师阅读。本书不仅提供了前沿的技术理论,更通过丰富的案例分析和实践指导,帮助读者理解并掌握深度学习在解决实际交通问题中的强大力量,为构建更安全、高效、绿色的未来交通系统提供坚实的技术支撑。

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读后感

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用户评价

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作为一名在互联网公司工作的初级工程师,我一直觉得自己在网络通信基础层面尚有许多不足,尤其是在处理日益增长的多媒体流量时,常常感到力不从心。我了解到《多媒体网络通信》这本书,被其标题所吸引,希望它能为我提供解决实际工作中遇到的瓶颈的思路和方法。我特别关注的是书中关于QoS(服务质量)保障的内容,如何在复杂的网络环境中,为视频会议、在线直播等实时多媒体应用提供可靠的传输保证。例如,书中会否详细介绍DiffServ、IntServ等QoS机制的原理和实现,以及如何在不同网络节点进行流量的分类、标记和调度?我也很好奇作者会如何阐述多媒体流的编码和传输效率之间的平衡,特别是针对不同类型的多媒体内容(如高清视频、音频流、图片等)的优化策略。带宽的有效利用是目前我们团队面临的一个巨大挑战,我希望书中能提供一些实用的技术手段,帮助我们更有效地分配和管理网络资源。此外,安全问题也是我非常关心的一点。多媒体通信在传输过程中,如何保证数据的完整性和保密性,尤其是在公共网络环境下,书中是否会涉及加密、认证等安全防护措施?我希望这本书不仅仅是理论的堆砌,更能结合实际的网络部署和运维经验,提供一些可操作的建议,帮助我更好地应对工作中的各种挑战,提升我在这方面的专业能力。

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第一次翻开《多媒体网络通信》,我抱持着一种既期待又有些许忐忑的心情。我是一名在校的计算机科学专业学生,虽然对网络通信的基础知识有一定了解,但多媒体通信这个领域对我来说,更像是一片充满未知和潜力的蓝海。我希望通过这本书,能够构建起一个清晰的知识框架,理解多媒体数据如何在网络中高效、稳定地传输。尤其关注的是那些能够提升用户体验的技术,比如实时音视频的延迟控制、带宽适应性调整,以及如何处理网络拥塞对多媒体质量的影响。我还在思考,这本书会不会深入探讨不同网络环境下(如4G、5G、Wi-Fi)多媒体通信的差异和优化策略。毕竟,现代社会我们无时无刻不在使用各种无线网络进行多媒体内容的消费和生产,理解其底层机制至关重要。同时,我也对书中是否会涉及新兴的多媒体通信技术,例如VR/AR通信、点对点流媒体技术,或者与人工智能在多媒体通信中的结合应用有所期待。我非常好奇作者会如何解释这些复杂的概念,是否会用生动形象的比喻来帮助读者理解,或者通过大量的实例来佐证理论。总而言之,我希望这本书能像一位经验丰富的向导,带领我穿越多媒体网络通信的迷宫,让我对这个领域有一个全面而深刻的认识,为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。我期待着每一次阅读都能带来新的启发和知识的飞跃,能够解决我在学习过程中遇到的实际问题,并且能够激发出我对这个领域更深层次的探索欲望。

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作为一名有着多年网络从业经验的资深技术人员,我一直在关注多媒体通信领域的最新发展,并希望通过学习来更新我的知识体系。《多媒体网络通信》这本书,我期待它能够从更宏观和更深入的角度,为我揭示行业发展的趋势和核心技术。《多媒体网络通信》这本书,我希望它能详细阐述从信号采集到最终呈现的完整链路,包括数字信号处理、信道编码、调制解调、多址接入技术等关键环节。我特别想了解,在日益拥挤的无线频谱资源下,新的调制技术和多址技术如何能够实现更高的数据传输速率和更低的误码率。同时,对于目前火热的5G网络,书中会否深入分析其在多媒体通信方面的独特优势,比如超高带宽、超低时延和海量连接,以及这些优势如何赋能更丰富、更具沉浸感的多媒体应用?我对书中关于网络切片技术在服务质量保障方面的应用也充满好奇,它如何能够为不同类型多媒体业务提供定制化的网络资源?此外,我也希望这本书能够触及一些更前沿的领域,例如在未来网络中,边缘计算如何参与到多媒体数据的处理和传输中,以降低延迟、提高效率。我期待这本书能够成为我的“知识升级包”,让我能够站在行业前沿,洞察技术趋势,并为我的团队提供更专业的指导和技术决策。

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我是一名对科技产品评测有浓厚兴趣的普通用户,平时喜欢关注各种新技术和新产品。《多媒体网络通信》这本书,我非常好奇它会如何解释我们日常生活中接触到的各种多媒体设备的互联互通,以及它们是如何通过网络来实现丰富的通信功能。我特别想了解,我们家里的智能电视、智能音箱、手机、平板电脑等设备,是如何连接到家庭网络,并实现流畅的视频播放、音乐串流和语音交互的。书中是否会介绍一些关于家庭网络部署的优化建议,比如如何选择合适的路由器、如何进行Wi-Fi信号的覆盖和增强,以确保多媒体设备的最佳通信体验?我也对书中关于设备间互联互通的标准和协议(例如DLNA、AirPlay、Miracast等)的讲解充满期待。我希望能够理解这些技术是如何工作的,它们各自的优缺点是什么,以及未来这些技术又会如何发展。此外,我也会关注书中是否会提及一些与物联网(IoT)相关的多媒体通信技术,例如智能家居设备之间的协同工作,以及如何实现远程控制和数据共享。我希望这本书能帮助我更好地理解我们身边的科技,并让我能够做出更明智的技术选择。

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我是一名即将毕业的大学生,正在为我的毕业设计项目寻找灵感和技术支持。《多媒体网络通信》这本书,我希望它能为我提供一个可行的项目框架,并解决我在项目开发过程中可能遇到的技术难题。我正在考虑做一个关于实时视频通信的应用,因此,书中关于音视频编解码、实时传输协议(RTP/RTCP)、以及如何处理网络延迟和丢包的章节对我来说至关重要。我希望书中能提供一些关于如何选择合适的编解码器、如何优化传输参数以获得最佳用户体验的实用建议。我也在思考,如何在不同的网络环境下(如Wi-Fi、移动网络)实现可靠的多媒体通信。书中是否会介绍一些网络自适应技术,例如根据网络状况动态调整视频分辨率和帧率?我还需要了解如何在客户端和服务器端实现高效的多媒体数据处理和传输。我希望书中能提供一些关于网络编程、Socket通信以及相关API的介绍,帮助我更好地实现项目的功能。当然,我也希望能从书中学习到一些关于多媒体内容分发和缓存的技术,这对于提升应用性能和用户体验非常有帮助。我非常期待这本书能够成为我毕业设计项目的坚实后盾,帮助我顺利完成项目,并为我未来的职业生涯打下良好的基础。

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我是一名热爱技术的教师,一直致力于将最新的信息技术融入我的教学内容中。《多媒体网络通信》这本书,我希望它能够成为我教学的有力助手,帮助我为学生们生动地讲解多媒体通信的原理和应用。我希望书中能够提供清晰易懂的理论阐述,辅以丰富的图示和案例,让学生们能够直观地理解复杂的概念,比如视频压缩的原理、音频采样过程,以及TCP/IP协议在多媒体传输中的作用。我特别看重书中是否会涉及一些交互式的教学案例或实验指导,让学生们能够亲自动手实践,加深对知识的理解。例如,书中是否会提供一些简单的编程示例,演示如何使用特定的库或API来实现多媒体数据的收发?我也想了解,书中会如何解释不同多媒体应用场景下的网络通信特点,比如在线教育中的音视频同步、网络游戏的实时交互,以及远程医疗中的高清影像传输。我希望这本书能够帮助我构建一套完整、生动、具有实践性的教学体系,激发学生们对多媒体网络通信的兴趣,培养他们解决实际问题的能力。

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我是一名对新兴技术充满好奇心的业余爱好者,平时喜欢研究各种互联网技术的发展趋势,尤其对那些能够改变我们生活方式的技术格外感兴趣。《多媒体网络通信》这个名字听起来就非常有吸引力,它似乎触及了我们日常生活中最常接触的技术之一。我希望能从这本书中学到关于多媒体内容如何在互联网上传输的完整脉络,从编码、压缩到传输协议、分发网络,我都想有个清晰的认识。我特别好奇书中会如何解释高清视频流的传输原理,比如H.264、H.265等编码标准是如何实现的,它们如何能够在有限的带宽下提供高质量的视频体验。我也想了解,我们常用的视频会议软件或者直播平台,背后究竟使用了哪些关键的多媒体网络通信技术来保证流畅的交互。书中会不会提及P2P技术在多媒体传输中的应用,以及CDN(内容分发网络)是如何优化多媒体内容的访问速度和可靠性的?我更关心的是,随着5G和未来6G技术的发展,多媒体网络通信又将迎来怎样的变革?是否会有新的传输协议、新的编解码技术,甚至新的网络架构出现?我希望这本书能够让我对这些前沿技术有一个初步的了解,能够帮助我理解这些技术背后的逻辑,从而更好地把握技术发展的脉搏。

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我是一名内容创作者,每天都在与各种多媒体内容打交道,从视频剪辑到直播推流,再到在线平台的运营。《多媒体网络通信》这本书,我希望它能帮助我更深入地理解我所使用的工具背后的技术原理,从而优化我的工作流程,提升内容质量。我非常关心书中关于视频编码和传输效率的讨论,特别是针对不同平台的视频上传和播放优化。我希望了解,什么样的编码参数最适合在保证视觉效果的同时,实现较低的码率,从而降低用户的流量消耗和提升播放的流畅度。我也对直播技术中的延迟控制和稳定性问题非常感兴趣。书中是否会详细介绍如何通过CDN的分发策略、流媒体服务器的优化配置,以及客户端的网络自适应技术来保证直播的实时性和流畅性?我希望能从书中学习到一些关于如何利用网络技术来增强用户互动体验的技巧,比如如何实现低延迟的弹幕发送和接收,或者如何进行实时的音视频互动。此外,我也希望能了解一些关于多媒体内容安全和版权保护的技术,这对于我这样内容创作者来说也至关重要。我期待这本书能成为我工作上的“技术顾问”,帮助我更好地应对技术挑战,创作出更优质的内容。

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作为一名经验丰富的网络架构师,我一直在思考如何构建一个高效、可扩展、且能满足未来多样化多媒体通信需求的网络基础设施。《多媒体网络通信》这本书,我期待它能为我提供构建下一代网络架构的深刻洞见和技术指导。我特别关注书中关于网络融合和资源协同的讨论,例如如何将不同类型的网络(有线、无线、专网)进行整合,以提供无缝、一致的多媒体通信体验。我希望书中能详细阐述在软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的背景下,如何实现网络服务的自动化部署、弹性扩展和精细化管理,从而更好地支撑高带宽、低时延、高可靠性的多媒体业务。我对书中关于网络切片在实现差异化服务质量方面的应用也充满好奇,它如何能够为视频会议、云游戏、VR/AR等不同应用提供独立的、定制化的网络资源和保障?此外,我也希望书中能够触及一些关于未来网络技术,如光通信、量子通信在多媒体通信领域的潜在应用,以及边缘计算和分布式AI如何赋能更智能、更高效的多媒体服务。我期待这本书能够为我提供前瞻性的视野和实操性的建议,帮助我设计和构建面向未来的、能够应对各种挑战的 robust 网络解决方案。

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作为一名对学术研究充满热情的博士生,我正在进行关于下一代通信网络中的多媒体服务质量保障的研究。《多媒体网络通信》这本书,从其严谨的标题来看,我认为它应该能够提供坚实的理论基础和前沿的研究方向。我特别关注书中对多媒体业务流的建模和分析,例如如何量化视频、音频流的时延、抖动和丢包率,以及这些参数对用户感知的影响。我希望书中能够深入探讨各种服务质量(QoS)和性能指标(QoE)的度量方法和优化技术,特别是针对不同类型多媒体应用的差异化保障策略。例如,对于要求极低时延的实时交互式通信,与对带宽要求极高的点播高清视频,其QoS保障的侧重点会有何不同?我也对书中会否介绍基于机器学习或人工智能的多媒体网络流量预测、拥塞控制以及自适应编码技术感到好奇。这些技术在提升网络效率和用户体验方面具有巨大的潜力。此外,我对书中对新一代网络架构,如软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)在多媒体通信中的应用前景,以及它们如何为多媒体服务提供更灵活、可编程的网络支持,也充满了期待。我希望这本书能为我的研究提供扎实的理论支撑,指明新的研究方向,激发我更深入的思考。

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