Robotics, Mechatronics and Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Braga, Newton C.

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2001-11

价格:$ 56.44

装帧:

isbn号码:9780750673891

丛书系列:

图书标签:

• Robotics
• Mechatronics
• Artificial Intelligence
• Automation
• Control Systems
• Machine Learning
• Intelligent Systems
• Engineering
• Technology
• AI

数字时代的数据之舞：深入探索现代信息架构与智能系统设计 图书名称：《数字时代的数据之舞：深入探索现代信息架构与智能系统设计》 --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，剖析支撑当代信息技术和新兴智能系统的底层结构、核心理论以及工程实践。我们不会触及机器人学、机电一体化或传统人工智能的特定应用场景，而是将焦点集中在支撑这些领域（以及更广泛的数字生态系统）的基础信息科学、分布式计算范式、高级数据建模方法以及安全与隐私的架构设计。 全书分为四个核心部分：第一部分奠定现代信息理论的基石；第二部分深入研究数据如何在复杂的、异构的环境中被有效管理和流动；第三部分探讨构建下一代智能服务的核心计算模型；最后，第四部分聚焦于确保这些系统的鲁棒性、安全性和伦理合规性。 第一部分：信息理论的演进与基础数学框架 (The Evolution of Information Theory and Foundational Mathematical Frameworks) 章节 1：从经典信息论到现代信道编码的再审视 本章将跳出经典的香农信息论在固定信道容量下的应用，转而探讨在带宽受限、噪声模型复杂（如量子噪声或网络衰减）环境下的信息度量。我们将分析速率失真理论（Rate-Distortion Theory）在压缩和感知中的实际作用，以及网络信息论如何指导现代通信协议的设计。重点将放在非对称信道编码、嵌入式系统中的功耗受限编码方案，以及信息瓶颈原理在特征提取中的应用。 章节 2：拓扑结构与复杂网络分析 现代信息系统本质上是复杂的网络结构。本章将详述图论在高维数据空间映射中的应用，而非侧重于物理网络（如传感器网络）。内容涵盖谱图理论在数据聚类与降维中的作用，随机图模型（如Barabási-Albert模型）在描述信息传播和系统健壮性中的局限性与优势，以及如何利用持久同调（Persistent Homology）等代数拓扑工具来识别数据集中固有的“形状”和高阶关联。 章节 3：概率推理的现代工具箱：贝叶斯方法与马尔可夫过程的深化 本章超越基础的概率统计，着重于高维空间中的概率流和动态系统建模。我们将详细阐述变分推断（Variational Inference）相对于传统MCMC方法的优势与挑战，特别是在处理大规模、潜变量模型时的效率。同时，对隐马尔可夫模型（HMM）及其在时间序列分解中的推广形式进行深入分析，关注其在非平稳环境下的适应性调整机制。 第二部分：分布式数据管理与异构数据流 (Distributed Data Management and Heterogeneous Data Flows) 章节 4：大规模数据存储的架构选择与权衡 本章聚焦于支撑现代数据密集型应用的基础设施，探讨非关系型数据库范式的多样性。我们将对比键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库的内部结构（如LSM-Tree、B-Tree的变体），分析它们在读写放大、数据一致性（CAP/PACELC理论的实际权衡）和持久性保障方面的工程实现。重点讨论事务处理在分布式环境下的隔离级别和两阶段提交协议的现代替代方案。 章节 5：数据管道与流式处理架构 在实时决策日益重要的背景下，本章深入研究流处理引擎（如Kappa架构和Lambda架构的演进）。详细剖析事件时间语义（Event Time Semantics）与处理时间语义（Processing Time Semantics）的区别，以及如何通过窗口函数（Windowing Functions）（如滚动窗口、会话窗口）来准确聚合时间序列数据。本章将探讨如何设计具有低延迟、高吞吐量的数据湖（Data Lake）到数据湖仓一体（Lakehouse）的迁移策略。 章节 6：数据治理、血缘追踪与元数据管理 数据的价值不仅在于其内容，更在于其上下文和生命周期管理。本章讨论主动式元数据管理系统的设计，如何实现跨平台的数据血缘追踪（Data Lineage），确保数据溯源的完整性。我们将分析数据质量度量（如准确性、完整性、时效性）在自动化流程中的集成方法，以及数据目录（Data Catalog）如何作为企业信息资产的中心枢纽。 第三部分：计算模型的范式转移与高性能计算 (Paradigm Shifts in Computational Models and High-Performance Computing) 章节 7：内存计算与新型硬件加速 本章探讨如何超越传统冯·诺依曼瓶颈，利用新型硬件进行加速计算。内容涵盖异构计算（GPU/FPGA）的编程模型（如CUDA/OpenCL的抽象层），近存计算（Processing-in-Memory, PIM）的基本概念及其对内存带宽的缓解作用。重点分析大规模稀疏矩阵运算在这些加速器上的优化策略。 章节 8：并行与并发编程的高级模式 本章侧重于软件层面的并行化技术。我们将深入研究消息传递接口（MPI）和开放式标准在跨节点通信中的应用。更重要的是，探讨Actor模型和CSP（Communicating Sequential Processes）在构建高并发、无锁数据结构和容错服务中的优势，尤其是在处理大规模并发请求流时的死锁避免机制。 章节 9：可解释性与模型透明度的计算基础 在复杂的计算系统中，理解“为什么”至关重要。本章讨论模型解释性（XAI）背后的计算方法，如局部可解释模型无关解释（LIME）和Shapley值的计算复杂性和收敛性。我们还将探讨如何设计因果推断模型，以区分相关性与真正的因果关系，这对于高风险决策系统的验证至关重要。 第四部分：系统韧性、安全与信息伦理 (System Resilience, Security, and Information Ethics) 章节 10：信息系统的故障容错与弹性设计 本章专注于构建“永不宕机”的系统所需的工程技术。详细阐述故障注入（Fault Injection）测试方法，以及如何设计容错算法，如拜占庭容错协议（BFT）在非完全信任环境中的应用。我们将分析混沌工程（Chaos Engineering）的实践框架，用以系统性地发现并修复潜在的系统弱点。 章节 11：数据隐私保护的计算机制 本章聚焦于在数据分析和共享过程中保护个人或敏感信息的先进技术。深入探讨同态加密（Homomorphic Encryption）的原理及其在保证计算不泄露原始数据的前提下的应用边界。同时，详细解析差分隐私（Differential Privacy）的机制，包括其对数据效用和隐私预算的数学保障，以及在统计查询和数据集发布中的部署挑战。 章节 12：数字信任与去中心化账本的底层结构 本章分析构建去中心化信任系统的核心技术栈。重点放在共识机制（Consensus Mechanisms）的设计哲学（如PoW, PoS及其变种），以及如何利用Merkle树和密码学哈希链来确保数据不可篡改性。讨论点在于这些结构如何提供数据完整性和透明度，而非特定金融或供应链应用。 --- 目标读者： 本书面向具有扎实数学和计算机科学基础的研究人员、系统架构师、高性能计算工程师，以及所有希望从底层原理而非应用层面理解现代信息系统复杂性的专业人士。它为读者提供了一套跨越理论、工程实践和安全伦理的综合性知识体系。

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这本书的出版，无疑是为我打开了一扇通往智能世界的大门。作者在机电一体化领域的造诣深厚，对于如何将机械、电子、信息技术巧妙地融合，展现了独到的见解。书中对于传感器融合、数据处理以及决策算法的阐述，让我深刻体会到了“智能”是如何在冰冷的机械躯壳中孕育而生的。特别是关于机器学习和深度学习在机器人感知和决策中的应用，内容非常前沿，作者用通俗易懂的语言解释了复杂的算法原理，并结合实际的机器人应用场景进行说明，让我对人工智能在机器人领域的无限潜力有了更直观的认识。我尤其对书中关于自主导航和路径规划的章节印象深刻，作者详细介绍了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，以及各种路径规划算法，比如A*算法、Dijkstra算法等，并提供了详细的伪代码和算法流程图，让我能够理解机器人是如何在未知环境中进行自我定位和规划最优路径的。这本书不仅是理论的学习，更是思维的启迪，让我开始思考如何设计出更具智慧的机器人，让它们能够更好地服务于人类社会。

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在我看来，《机器人、机电一体化与人工智能》这本书的价值远不止于其内容本身，更在于它所激发的思考。作者在探讨人工智能与机器人结合时，并没有局限于技术层面，而是引申出了许多关于创造力、自主性和意识的哲学思考，这让我感到耳目一新。书中对仿生机器人设计的介绍，让我看到了自然界对机器人设计的启发，以及如何通过模仿生物的精妙结构和运动方式来创造更高效、更灵活的机器人。我尤其对书中关于“软机器人”和“可变形机器人”的介绍产生了浓厚的兴趣，这些前沿的研究方向预示着机器人未来发展的无限可能。这本书的阅读过程，更像是一次头脑风暴，它不断挑战我的认知边界，引导我思考科技的本质和社会的影响。我深信，这本书不仅会为工程师和研究人员提供宝贵的知识，也会启发更广泛的读者去关注和思考人工智能与机器人技术对我们未来社会可能带来的深远变革。

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作为一名从业多年的工程师，我一直关注着机器人技术的发展，而《机器人、机电一体化与人工智能》这本书，无疑是我近期阅读过的最令人兴奋的著作之一。它并没有停留在泛泛而谈的理论层面，而是深入到了具体的工程实践和前沿技术。书中对各种驱动电机、执行器以及动力学模型的研究，为我解决实际工程问题提供了宝贵的参考。我尤其欣赏作者对工业机器人臂轨迹规划和动力学仿真的详细分析，这些内容在我的工作中经常会遇到，而这本书提供的理论模型和仿真方法，让我能够更高效地进行设计和优化。而且，书中对于先进控制策略的探讨，比如模型预测控制（MPC）和自适应控制，为我提供了新的思路来提高机器人的性能和鲁棒性。这本书的语言风格偏向于技术性，但作者的表达清晰、逻辑严谨，对于有一定基础的读者来说，阅读起来会感到非常顺畅。我强烈推荐这本书给所有在机器人和自动化领域工作的技术人员，相信它会成为您工作中的得力助手。

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这本书就像一本百科全书，将机器人、机电一体化和人工智能这三大复杂领域巧妙地串联起来。作者的博学和广阔的视野让我叹为观止。我特别喜欢书中关于人机交互和情感计算的讨论，这部分内容让我看到了机器人未来发展的更深层次的可能性，不仅仅是执行任务，更要与人进行更自然、更情感化的互动。书中对于强化学习在机器人行为生成方面的应用，让我看到了机器人如何通过与环境的互动来不断学习和优化自身行为，这无疑是人工智能在机器人领域最重要的突破之一。此外，书中对于机器人安全性和伦理问题的探讨，也让我对这项技术的发展有了更全面的认识，思考如何在推动技术进步的同时，确保其发展符合人类的整体利益。这本书的阅读体验非常丰富，既有严谨的科学论证，又不乏对未来趋势的深刻洞察，让我对机器人和人工智能的未来充满了期待。

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读了《机器人、机电一体化与人工智能》这本书，我真是感到收获满满。这本书的内容编排非常合理，从基础的概念讲解到实际的应用案例，循序渐进，让我这个对机器人技术刚入门的读者也能轻松理解。书中对机器人本体的机械结构、驱动方式、传感器选择等方面都做了详尽的介绍，很多图示和模型都非常清晰，让我对机器人的“身体”有了更直观的认识。特别是关于步态规划和运动控制的部分，虽然理论性稍强，但作者的讲解逻辑清晰，结合了大量的数学公式和仿真结果，让我对如何让机器人“动起来”有了更深刻的理解。而且，书中还穿插了一些经典机器人的案例分析，比如工业机器人、服务机器人等，让我看到了这些理论在现实中的落地，极大地激发了我进一步学习的兴趣。我个人认为，这本书最大的亮点在于它提供了一个非常扎实的理论基础，为后续深入研究提供了坚实的地基。我特别喜欢书中关于PID控制算法的阐述，虽然我之前接触过一些，但这本书的讲解角度和深度让我茅塞顿开，对于理解如何精确控制机器人的运动轨迹有了全新的认识。总的来说，这本书是一本非常优秀的入门级读物，适合所有对机器人技术感兴趣的朋友。

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