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出版者:清华大学出版社

作者:雷波

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:42.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787302094265

丛书系列:

图书标签:

• 3ds Max
• 室内设计
• 效果图
• 渲染
• 建模
• 材质
• 光照
• 室内效果图
• 设计
• 教程

《3ds Max 6 室内效果图设计》内容概述（非该书内容） 请注意：以下内容是基于您提供的书名所设想的、完全不包含《3ds Max 6 室内效果图设计》一书中可能包含的任何知识点、案例或技术介绍的替代性图书内容描述。 --- 暂定书名：《现代农业物联网系统构建与数据分析实战》 ISBN 暂定： 978-7-5083-XXXX-X 出版社 暂定： 科技前沿出版社 定价 暂定： 98.00 元 开本 暂定： 16开 页数 暂定： 450页 --- 内容深度聚焦：从传感器到决策支持的智慧农业蓝图 本书旨在为农业技术人员、信息工程专业学生以及致力于农业现代化的企业管理者提供一套全面、实用的现代农业物联网（IoT）系统构建与数据分析的实战指南。我们完全避开了计算机图形学、三维建模、渲染技术或室内设计领域的一切内容，专注于构建和优化支撑现代精准农业运作的智能信息基础设施。 第一部分：物联网基础与农业环境感知层构建（脱离3ds Max 6 范畴） 本部分将详细阐述构建农业物联网系统的底层逻辑和硬件选型，这些内容与任何形式的室内视觉设计或渲染技术都毫无关联。 第一章：智慧农业的系统架构与标准 1.1 农业物联网的定义与核心价值链： 区别于传统设计流程的规划与需求分析，重点探讨数据采集、传输、处理和反馈的完整闭环。 1.2 关键通信协议在农业中的应用： 深入比较 LoRaWAN, NB-IoT, ZigBee 在田间地头的信号覆盖、功耗与数据速率的适配性分析，不涉及任何网络渲染或场景设置。 1.3 传感器选型与校准基础： 详细解析土壤温湿度、pH值、光照强度（PAR/PPFD）、气体浓度（CO2/O2）传感器的工作原理、精度等级及其在不同作物种植环境下的安装规范。 第二章：边缘计算与数据预处理 2.1 嵌入式平台选型与固件开发入门： 使用 Arduino 或树莓派作为数据采集终端的硬件选配，侧重于低功耗编程与实时数据缓存机制。 2.2 边缘侧的数据清洗与压缩技术： 如何在数据上传至云端前，利用简单的算法（如滑动平均、阈值过滤）去除噪声，减少网络负载，这完全是数据处理范畴，与图像处理无关。 2.3 现场部署的防护与能源管理： 探讨传感器节点在极端气候下的IP防护等级要求及太阳能/电池供电系统的设计考量。 第二部分：云平台搭建与大数据管理（与渲染流水线无关） 本部分内容聚焦于农业数据的存储、管理和集成，核心在于后端架构，而非前端视觉呈现。 第三章：农业云平台的架构选择 3.1 公有云、私有云与混合云在农业中的部署策略： 评估 AWS IoT, 阿里云IoT平台在处理海量时间序列数据时的性能表现。 3.2 时序数据库（Time-Series Database）的应用： 为什么选择 InfluxDB 或 TimescaleDB 来高效存储农业传感器数据，对比传统关系型数据库的劣势。 3.3 数据安全与合规性： 针对敏感的农场数据，探讨加密传输、用户权限分离和数据备份的实践方案。 第四章：数据集成与可视化接口 4.1 API 设计与数据规范化： 制定标准化的JSON/XML接口，使得异构设备的数据能够统一接入分析模块。 4.2 可视化仪表盘的非图形化设计原则： 强调信息密度、图表选择（如趋势图、热力图、散点图）的科学性，而非色彩、材质或光照的艺术性。 4.3 报警机制的构建： 基于预设阈值和异常行为检测（Anomaly Detection）触发的短信、邮件或APP推送服务的配置。 第三部分：数据分析与精准决策支持（涉及统计学与机器学习） 本书最核心的价值在于将采集到的原始数据转化为可执行的农事建议，这需要强大的统计学和机器学习知识。 第五章：描述性统计与作物健康评估 5.1 农业指标的统计描述： 计算土壤水分利用效率、日照时数累积量等关键性能指标（KPIs）。 5.2 时间序列分析基础： 利用移动平均和季节性分解方法，识别作物生长周期中的周期性波动。 5.3 关联性分析： 研究温度、湿度与病虫害发生率之间的皮尔逊相关系数，建立初步的经验模型。 第六章：预测模型与自动化控制 6.1 线性回归在作物产量预测中的应用： 基于历史气候和施肥数据，建立简单的预测模型。 6.2 机器学习在病虫害早期识别中的实践： 使用决策树或支持向量机（SVM）对基于图像识别（此处仅指数据图像，非渲染场景图像）和环境参数的异常数据进行分类。 6.3 控制反馈回路的设计： 介绍如何根据模型输出（如“土壤湿度低于20%”），自动触发灌溉系统（如MQTT消息控制继电器），实现真正的无人值守作业。 第七章：系统维护与未来展望 7.1 系统运行的性能监控： 监测数据延迟、设备离线率和服务器负载的运维策略。 7.2 案例研究： 某大棚番茄基地的物联网应用效果评估（数据对比与ROI分析）。 --- 本书特点总结（与3ds Max 6 毫无关联）： 本书完全聚焦于现代农业的信息技术基础设施建设，从底层的传感器网络搭建，到云端的数据管理，再到上层的统计分析和自动化决策，提供的是一套信息系统工程的解决方案。读者将学习如何用代码、算法和网络协议来提升农业生产效率，其内容与任何形式的计算机辅助设计（CAD）、三维建模、材质赋予、灯光设置或最终的效果图渲染流程完全不沾边。本书是为数据驱动的农业从业者准备的技术手册。

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