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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Anurag Kumar

出品人:

页数:960

译者:

出版时间:2004-5-21

价格:USD 107.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780124287518

丛书系列:

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《数字时代的新视野：智能信息系统与应用》 本书导读： 随着信息技术的飞速发展，我们正步入一个万物互联、数据驱动的智能时代。传统的单点信息处理和被动式服务模式已无法满足日益复杂和个性化的社会需求。本书《数字时代的新视野：智能信息系统与应用》旨在全面、深入地探讨构成现代信息社会核心的智能信息系统的设计、构建、优化与前沿应用。我们聚焦于如何利用先进的计算范式、数据科学和人工智能技术，构建出能够感知环境、自主决策并提供高效服务的复杂系统。全书内容紧密围绕“智能”与“系统”两大核心概念展开，为读者提供一个从理论基础到工程实践的完整知识框架。 --- 第一部分：智能信息系统的基石与架构（Foundations and Architecture of Intelligent Information Systems） 本部分奠定了理解现代智能信息系统的理论基础，并描绘了其宏观的系统结构。 第一章：信息时代的范式转换：从自动化到智能化 本章首先回顾了信息技术的发展脉络，重点分析了从基于规则的专家系统到基于学习的自适应系统的关键演变。我们深入剖析了“智能”在信息系统语境下的多重含义，包括感知能力、认知推理、学习适应和自主执行。章节探讨了数字化、网络化、智能化（DNI）三位一体对社会基础设施的重塑，并提出了衡量一个信息系统智能程度的关键指标体系，如响应速度、准确性、可解释性和鲁棒性。 第二章：复杂信息系统的建模与设计原理 智能信息系统通常是跨域、多层次的复杂系统。本章详细介绍了复杂系统理论在信息工程中的应用。内容涵盖了系统分解、模块化设计、接口定义与集成方法。特别地，我们引入了面向服务的架构（SOA）和微服务架构（MSA）在构建高弹性、可扩展智能平台中的实践，并探讨了如何利用领域驱动设计（DDD）来精确捕捉业务逻辑并映射到软件结构中。 第三章：数据作为智能的核心资产：数据生命周期管理 智能系统依赖于高质量、大规模的数据。本章聚焦于支撑智能应用的数据基础设施。内容涵盖了从数据采集、清洗、存储到治理的完整生命周期。详细介绍了大数据存储技术（如分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库如Cassandra和MongoDB）的选择与应用场景。此外，本章强调了数据质量控制、元数据管理和数据安全合规性在构建可信赖智能系统中的重要性。 第四章：计算范式革新：边缘计算、云计算与雾计算的协同 现代智能应用需要灵活的计算资源部署。本章对比分析了云计算（集中式智能）、边缘计算（分布式实时智能）和雾计算（中间层协调）的各自优势与局限。重点阐述了如何设计异构计算环境下的任务调度机制，确保计算负载能够根据实时性要求和数据位置进行最优分配，实现低延迟决策和高带宽利用率的平衡。 --- 第二部分：核心智能引擎的构建与优化（Building and Optimizing Core Intelligence Engines） 本部分深入技术层面，探讨实现系统智能化的关键算法和模型。 第五章：机器学习基础：从统计模型到深度学习 本章是关于系统“学习”能力的基础构建。全面回顾了经典的监督学习、无监督学习和强化学习算法。随后，重点深入探讨了深度学习的架构，包括卷积神经网络（CNN）在模式识别中的应用、循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在序列数据处理中的潜力，以及Transformer模型在自然语言理解和跨模态任务中的革命性作用。本章强调了模型选择、特征工程和超参数调优的实践经验。 第六章：推理、规划与决策：构建系统的认知能力 一个真正的智能系统必须具备推理和决策能力。本章讨论了符号逻辑推理、概率图模型（如贝叶斯网络）和因果推断在复杂场景下的应用。特别关注规划算法（如A、蒙特卡洛树搜索MCTS）在资源受限环境下的路径优化和策略制定。此外，本章详细阐述了强化学习（RL）如何通过与环境的交互来实现序列决策优化，包括Q学习、策略梯度方法及其在机器人控制和资源调度中的部署。 第七章：可解释性人工智能（XAI）与模型可靠性 随着AI系统被应用于关键领域，理解“为什么”系统做出特定决策至关重要。本章专门探讨了提升模型透明度和可信赖性的技术。内容涵盖了事后解释方法（如LIME、SHAP值）和内在可解释模型的设计原则。此外，还讨论了模型对抗性攻击的防御机制、偏差检测与公平性评估，确保智能系统的决策是稳健且公正的。 第八章：知识表示与图数据库技术 为了实现高层次的语义理解和复杂关联推理，系统需要结构化的知识。本章介绍了知识图谱（Knowledge Graphs）的构建流程，包括实体抽取、关系识别和本体论设计。深入分析了图数据库技术（如Neo4j, RDF Store）的查询语言（如Cypher, SPARQL）及其在知识推理和复杂网络分析中的效率优势。 --- 第三部分：前沿应用与系统集成（Frontier Applications and System Integration） 本部分将理论和引擎技术应用于具体的、具有挑战性的应用领域，并讨论系统的集成和运维。 第九章：人机交互的进化：情感计算与自然语言理解 智能系统不再是冰冷的工具，它们需要更自然地与人类协作。本章探讨了自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）的前沿进展。重点分析了多模态信息融合（结合视觉、语音和文本）的方法，以及情感计算（Affective Computing）如何使系统能够感知和响应用户的情绪状态，从而提供更具同理心的服务体验。 第六十章：工业物联网（IIoT）与智能运营 在工业环境中，智能信息系统是实现工业4.0的核心。本章聚焦于传感器数据流的实时处理、预测性维护模型的构建和数字孪生（Digital Twin）技术的应用。探讨了如何设计低延迟、高可靠性的数据采集和控制闭环系统，以优化生产效率和资源利用率。 第十一章：安全、隐私与系统韧性 任何大规模部署的智能系统都必须具备强大的安全防护和隐私保护能力。本章详细介绍了联邦学习（Federated Learning）作为一种在不集中原始数据的情况下训练模型的范式，以及差分隐私（Differential Privacy）技术在数据发布中的应用。此外，还讨论了系统韧性工程，即如何设计系统以应对部分组件失效或恶意干扰，确保核心业务的连续性。 第十二章：系统部署、监控与持续优化 构建完成的智能系统需要健壮的部署和持续的生命周期管理。本章介绍了DevOps和MLOps的最佳实践，特别是针对机器学习模型的持续集成/持续交付（CI/CD）流程。内容包括自动化模型再训练、性能漂移监控、A/B测试框架的设计，以及利用遥测数据对生产环境中的系统行为进行实时洞察和优化反馈的闭环机制。 --- 总结： 《数字时代的新视野：智能信息系统与应用》不仅是一本技术手册，更是一份引领未来信息技术发展方向的路线图。它要求读者具备扎实的计算机科学基础，并鼓励他们以系统工程的视角，整合数据科学、人工智能和先进计算架构，去设计和构建下一代能够自主思考、高效运作的智能基础设施。本书旨在培养能够驾驭复杂性、推动技术创新的复合型人才。

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我必须强调这本书在安全性和韧性方面的叙述，这是许多同类书籍常常一带而过，但恰恰是决定现代网络成败的关键要素。作者对待网络安全问题的态度是极其严肃且务实的。他没有仅仅罗列DDoS攻击和中间人攻击的定义，而是构建了一个立体的防御体系模型。他将网络安全比作一座堡垒，分别从“城墙”（物理安全与边界防护）、“巡逻队”（入侵检测与防御系统IDPS）以及“内部审计”（零信任架构）三个层面进行阐述。尤其是在加密技术和密钥管理方面，作者用深入浅出的图示，解释了公钥基础设施（PKI）的运作机制，让原本晦涩的数学原理变得直观可感。更让我欣赏的是，书中还探讨了网络韧性（Resilience），即系统在遭受攻击或故障后快速恢复的能力。他讨论了冗余设计、故障隔离以及快速收敛的机制，这体现了作者超越了“如何防止发生”的思维，更关注“发生后如何应对”的工程智慧。这种全景式的安全观，为构建一个既开放又可靠的通信环境提供了切实可行的指导方针。

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这本书的视角非常前沿，它并没有仅仅停留在传统的互联网基础设施上，而是将目光投向了无线通信和未来趋势。关于5G乃至6G的章节，虽然篇幅相对有限，但其分析的深度远超我预期的同类书籍。作者没有陷入对频谱划分和波束赋形等硬核物理层面的纠缠，而是聚焦于网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）对传统网络运维范式的颠覆。他清晰地阐述了如何通过软件层面的集中控制，实现网络的敏捷部署和资源的动态调度，这对于理解云计算时代网络架构的演变至关重要。特别值得称赞的是，作者对“边缘计算”的论述。他并非简单地堆砌概念，而是通过分析物联网（IoT）设备爆炸式增长带来的数据处理瓶颈，论证了将计算能力下沉到网络边缘的必然性。这种“由问题倒推技术解决方案”的写作结构，使得读者能够清晰地看到每项新技术诞生的逻辑起点，避免了盲目追逐热点带来的认知偏差。读到这部分，我甚至产生了一种参与构建未来智能世界的紧迫感，它成功地将一个技术主题拔升到了战略规划的高度。

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深入到网络架构的内部，这本书展现出了令人惊叹的模块化思维。它没有将TCP/IP模型视为不可撼动的教条，而是将其视为一个不断演进的有机体。作者在描述IP寻址和路由选择时，用了一种非常巧妙的类比——全球邮政系统的分级管理。他详细拆解了BGP（边界网关协议）的工作原理，这一点尤其让我印象深刻。作者用一种近乎诗意的语言描述了自治系统之间的“外交博弈”——每个网络边缘如何根据自身的利益和策略，选择最佳的路径来转发信息。这种描述打破了传统技术文档的刻板印象，让复杂的路由决策过程充满了决策的张力和动态的平衡感。接着，在讨论传输层协议时，作者对TCP和UDP的对比分析达到了教科书级别的精准。他不仅讲解了“三次握手”和“四次挥手”的流程，更着重探讨了在不同应用场景下，工程师们如何在可靠性（TCP）和低延迟（UDP）之间进行取舍的艺术。例如，在流媒体领域，如何通过精细调整窗口大小和慢启动机制，以最小的代价实现流畅的观看体验。这种深入到工程实践层面的探讨，而非停留在理论层面，使得这本书的实用价值倍增，让人能够立刻联想到现实中那些看似简单却背后蕴含巨大智慧的网络配置。

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全书的最后一部分，收束于对网络运维（NetOps）和自动化管理的探讨，这部分内容无疑是对实践者最有价值的结晶。作者深知，再精妙的网络设计，如果缺乏高效的运维手段，最终也会沦为僵尸系统。他详尽地描述了从传统的手动配置向基于意图的网络（Intent-Based Networking, IBN）过渡的挑战与机遇。这里的叙述风格变得更加工具化和流程化，详细介绍了如何利用脚本语言（如Python）和自动化框架（如Ansible）来管理大规模网络配置的范式转变。作者强调了“可观察性”（Observability）的重要性，认为采集、分析和可视化海量网络遥测数据是实现自动化决策的前提。这种强调数据驱动决策的理念，与前面讨论的前沿技术完美呼应，形成了一个逻辑闭环：新技术需要自动化来实现部署，而自动化则依赖于对网络状态的深度洞察。总体而言，这本书是一份从理论基石到工程实践，再到未来展望的完整路线图，它不仅教会了“是什么”和“为什么”，更重要的是，它指导了“如何做”，是一部真正有分量的行业参考宝典。

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翻开这本《Communication Networking》，我本以为会是一场枯燥的技术钻研之旅，毕竟书名听起来就充满了晦涩的专业术语。然而，它给我的感觉更像是一次结构精妙的建筑设计图纸的解读过程。作者并没有一开始就抛出复杂的协议栈或者路由算法，而是像一位经验丰富的建筑师，先从宏观的“城市规划”角度切入——也就是我们今天这个庞大信息网络的愿景和挑战。前几章花了大量的篇幅来描绘“连接”的本质，探讨了从早期电报到现代光纤的演进脉络，这部分写得极富历史感和画面感。特别是对“延迟”和“带宽”这两个核心概念的阐述，绝非教科书式的定义，而是通过生动的案例，比如实时金融交易和远程手术，来展现它们在实际应用中的微妙影响。我特别欣赏作者处理信息流的方式，他将数据包比喻成城市中的不同类型的车辆，清晰地区分了它们如何在不同的“道路系统”（局域网、广域网）中高效穿梭，并且对交通管制（拥塞控制）的必要性和实现原理进行了深入浅出的剖析。这种将抽象概念具象化的叙事手法，极大地降低了初学者的理解门槛，让原本冰冷的技术框架瞬间拥有了血肉和脉络。读完这部分，我感觉自己不是在啃一本技术手册，而是在参与一场关于信息高速公路蓝图的深度研讨会，对整个通信网络的基础逻辑有了一个坚实且富有洞察力的初步认识。

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