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出版者:清華大學

作者:陳雙龍

出品人:

頁數:357

译者:

出版時間:2007-5

價格:39.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302148784

叢書系列:

圖書標籤:

• 嵌入式係統
• 應用開發
• 單片機
• ARM
• STM32
• 物聯網
• C語言
• 硬件設計
• 實踐案例
• 嵌入式Linux

《物聯網邊緣智能設計與實踐》 簡介： 在日益互聯的時代，物聯網（IoT）已不再是遙不可及的概念，而是深刻影響我們生活和工作的現實。從智能傢居到工業自動化，從智慧城市到精準農業，物聯網應用無處不在。然而，隨著連接設備的指數級增長，數據處理的瓶頸、網絡延遲以及對實時響應的需求，使得傳統的集中式雲端處理模式麵臨嚴峻挑戰。 《物聯網邊緣智能設計與實踐》正是應運而生，它將帶領讀者深入探索物聯網領域的核心前沿——邊緣計算。本書並非簡單羅列技術名詞，而是聚焦於如何將智能賦予物聯網的“邊緣”——那些靠近數據源、設備本身或本地網絡端的計算節點。通過係統性的講解和豐富的實踐案例，本書旨在幫助讀者掌握構建高效、可靠、安全且具備自主決策能力的物聯網邊緣智能係統的核心知識和關鍵技能。 本書內容概述： 本書結構清晰，循序漸進，從理論基礎到實踐應用，層層深入： 第一部分：物聯網邊緣智能的基石 物聯網生態係統與邊緣計算的崛起： 本章將首先勾勒齣現代物聯網的宏大圖景，分析不同應用場景下的典型需求，並深入剖析為何邊緣計算成為解決當前物聯網痛點的必然選擇。我們將討論雲、邊、端協同工作的優勢，以及邊緣計算在降低延遲、提升安全性、節省帶寬和能源效率方麵的重要作用。 嵌入式係統的概念與發展趨勢（側重邊緣計算需求）： 雖然本書不直接講解嵌入式係統的應用開發，但為瞭理解邊緣智能，我們需要建立對底層硬件的認知。本章將迴顧嵌入式係統的基本概念，重點闡述在邊緣計算語境下，嵌入式硬件（如微控製器、嵌入式Linux闆、專用AI芯片等）在算力、功耗、尺寸、成本等方麵的演進趨勢，以及它們如何支撐日益復雜的邊緣智能任務。 核心邊緣計算技術解析： 本章將詳細介紹支撐邊緣智能的關鍵技術，包括但不限於： 輕量級操作係統與實時操作係統（RTOS）在邊緣環境中的應用： 討論不同OS在資源受限環境下的特點和選擇。 傳感器數據采集與預處理： 介紹各種傳感器的工作原理、數據格式以及在邊緣端進行初步過濾、校準和特徵提取的方法。 本地數據存儲與管理： 探討在邊緣節點進行數據緩存、索引和有限存儲的策略。 低功耗通信協議： 深入分析MQTT、CoAP、LoRaWAN、NB-IoT等適用於邊緣物聯網的通信協議，以及如何在資源受限的網絡環境中實現高效通信。 第二部分：賦能邊緣的智能算法與模型 麵嚮邊緣的機器學習（TinyML/Edge AI）： 這是本書的核心亮點。我們將詳細介紹如何在資源有限的邊緣設備上部署和運行機器學習模型。 模型優化與壓縮技術： 學習如何通過量化、剪枝、蒸餾等技術，將原本在雲端訓練的大型模型縮小，使其能夠高效運行在嵌入式硬件上，同時保持可接受的精度。 推理引擎與框架： 介紹TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime等輕量級推理引擎，以及如何在不同硬件平颱上部署和加速模型推理。 典型邊緣AI應用場景： 智能感知與識彆： 例如，在攝像頭邊緣實現人臉檢測、物體識彆、行為分析；在麥剋風邊緣實現語音喚醒、關鍵詞識彆。 預測性維護與異常檢測： 通過分析設備運行數據，在本地預測故障，實現主動維護。 個性化推薦與用戶行為分析： 在終端設備上實現對用戶偏好的實時學習和響應。 環境監測與智能控製： 例如，在農業傳感器邊緣分析土壤濕度、溫度，智能調控灌溉。 模型訓練與部署流程： 本章將梳理從數據收集、模型選擇、訓練、優化到最終部署到邊緣設備的完整生命周期，強調端到端的流程管理。 第三部分：邊緣智能係統的設計與架構 邊緣計算架構模式： 探討不同的邊緣計算部署模式，如霧計算（Fog Computing）、分布式邊緣計算等，以及如何根據實際需求選擇閤適的架構。 邊緣與雲端的協同策略： 深入討論邊緣節點如何與雲端平颱進行數據同步、模型更新、任務調度和集中管理，實現優勢互補。 設備管理與遠程更新： 介紹如何在邊緣設備規模化部署後，進行有效的遠程配置、監控和固件/模型更新（OTA）。 安全與隱私在邊緣的設計考量： 重點關注邊緣設備的安全威脅，包括物理安全、數據安全、通信安全，以及如何在設計中融入端到端的安全機製，如身份認證、數據加密、訪問控製等。 第四部分：實踐案例與未來展望 典型邊緣智能項目案例分析： 本章將選取若乾真實的或具有代錶性的邊緣智能應用案例，如智能安防攝像頭、工業設備狀態監測、智能零售終端等，從硬件選型、軟件設計、模型部署到實際運行效果進行深度剖析，讓讀者能夠學以緻用。 邊緣AI開發工具與平颱介紹： 簡要介紹當前市場上主流的邊緣AI開發工具鏈和雲平颱，幫助讀者快速入門。 邊緣智能的未來發展趨勢： 展望邊緣計算與5G、AI、大數據等技術的融閤發展，以及在自動駕駛、醫療健康、工業互聯網等領域的新機遇。 本書特色： 聚焦前沿： 緊密追蹤物聯網和人工智能的最新發展，深入挖掘邊緣計算的潛力。 理論與實踐並重： 在提供紮實理論基礎的同時，輔以豐富的實際案例和技術細節。 注重可操作性： 旨在賦予讀者解決實際問題的能力，而非停留在概念層麵。 係統性強： 從基礎概念到高級應用，提供一個完整的知識體係。 無論您是希望為智能設備賦予更強大本地處理能力的産品經理，尋求優化物聯網部署方案的係統架構師，還是希望深入瞭解前沿AI技術在嵌入式領域的應用的工程師，亦或是對萬物互聯的未來充滿好奇的開發者，《物聯網邊緣智能設計與實踐》都將是您不可或缺的參考手冊。翻開本書，開啓您探索物聯網邊緣智能的精彩旅程！

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這本書的排版和裝幀設計簡直是視覺的享受。拿到手裏，首先感受到的是那種紮實的質感，封麵選用瞭一種啞光的材質，觸感溫潤而不失專業性，拿在手上很有分量感。內頁的紙張選擇也相當考究，沒有那種廉價的反光感，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到疲勞。更值得稱贊的是，作者在內容布局上的匠心獨運。章節之間的過渡自然流暢，幾乎是無縫銜接的。圖文並茂的呈現方式使得復雜的概念不再是抽象的文字堆砌，那些精細的電路圖、清晰的流程圖，無不體現齣編者對專業知識的深刻理解和對讀者體驗的極緻關懷。尤其是一些關鍵算法的僞代碼展示，不僅格式工整，而且注釋詳盡得讓人感動，仿佛有一位經驗豐富的前輩在你身邊手把手地指導。即便是初次接觸相關領域的讀者，也能迅速被這種精心打磨的界麵所吸引，從而更願意深入探索書中的奧秘。這本書的物理呈現，本身就是一種對知識的尊重和對閱讀行為的禮贊，放在書架上，也是一件令人賞心的藝術品。

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這本書的知識體係結構是極其嚴謹和宏大的，它構建瞭一個完整的技術生態地圖。它巧妙地平衡瞭廣度與深度之間的關係，讓人感覺像是完成瞭一次全麵的知識“體檢”。從最基礎的數字邏輯門、時序分析，到高級的實時操作係統內核調度，再到網絡協議棧的實現，它像一條清晰的脈絡，將看似分散的技術點有機地串聯起來。讀完這本書，我不再覺得這些技術領域是相互孤立的知識孤島，而是構成瞭一個相互依存的復雜係統。作者的知識邊界似乎沒有上限，總能在最需要拓寬視野的時候，引入一個全新的、但又與當前主題息息相關的交叉學科知識點，例如對電磁兼容性（EMC）設計原則的簡要介紹，這在其他純軟件導嚮的書籍中是絕對看不到的。它培養的不僅僅是一個工程師，更是一個具備全麵係統認知能力的架構師。

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這本書在實戰案例的選取上，展現齣瞭驚人的前瞻性和實用性。它沒有局限於那些已經被用濫瞭的經典“玩具”項目，而是深入到瞭當前行業熱點領域，比如物聯網邊緣計算節點的資源優化策略，或者實時操作係統中高優先級任務的調度優化實踐。每一個案例都不是空泛的理論推導，而是基於真實工程問題的解決思路。書中提供的代碼片段經過瞭反復的編譯和運行驗證，其邏輯鏈條清晰可見，從需求分析到模塊設計，再到最終的性能調優，每一步都有詳實的記錄和分析。特彆是關於調試技巧和常見陷阱的總結部分，簡直是“保命符”，幫我避開瞭好幾個可能耗費我數天時間的疑難雜癥。這不像是一本單純的知識傳授之作，更像是一本沉澱瞭十幾年一綫開發經驗的“踩坑指南”，對於希望快速提升項目落地能力的技術人員來說，其價值無可估量。

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我簡直不敢相信一位技術類書籍的作者竟然能將枯燥的理論講解得如此引人入勝，讀起來完全沒有那種“啃硬骨頭”的感覺。作者的敘事風格非常獨特，他似乎深諳如何將宏大的係統架構拆解成一個個可以被輕鬆消化的“故事片段”。比如，在闡述某個底層通信協議的實現細節時，他沒有直接拋齣晦澀的協議棧定義，而是先描繪瞭一個場景——“想象一下，兩個微小的處理器需要在嘈雜的環境中安全地交換信息，它們會如何達成共識？”——這種擬人化的引導，瞬間拉近瞭讀者與技術之間的距離。語言精準而不失溫度，既保證瞭專業術語的嚴謹性，又處處透露著一種鼓勵探索的樂觀主義精神。讀完某個章節，我常常有一種豁然開朗的快感，仿佛不是在閱讀教材，而是在聆聽一位技術大師的精彩演講。這種將高深技術“口語化”、“生活化”的功力，是很多專業書籍作者望塵莫及的。

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與其他同類書籍相比，這本書最顯著的差異在於其對底層原理的挖掘深度達到瞭令人震撼的程度。很多教材在涉及硬件抽象層（HAL）時往往點到為止，將復雜性留給讀者自己去消化。然而，這本書卻願意花費大量篇幅，細緻入微地剖析編譯器如何優化內存訪問、中斷嚮量錶是如何工作的，甚至連特定微控製器寄存器的位定義都會給齣詳細的錶格說明。這種對基礎原理的執著，使得讀者不僅僅學會瞭“如何使用”某個庫函數，更重要的是理解瞭“為什麼”這樣設計，以及在不同約束條件下可以采取哪些替代方案。這種自底嚮上的知識構建方式，極大地增強瞭讀者的係統思維能力，不再滿足於API調用，而是能夠從矽片層麵思考軟件的效率和健壯性，為日後從事更復雜的係統架構工作打下瞭極其堅實的地基。

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