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人机物融合群智计算电子书

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作       者:郭斌,刘思聪,於志文

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2022-05-01

字       数:63.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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近年来,智能物联网、群体智能、工业互联网等新兴技术逐步兴起,人(智能手机、可穿戴设备等)、机(云设备、边缘设备)、物(具感知计算能力的物理实体)这三种基础要素正在走向协作和融合,迈向人机物融合群智计算时代,即通过人、机、物异构群智能体的有机融合,利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节间的协作性和竞争性,构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间,实现智能体个体技能和群体认知能力的提升。 2020年,根据微软学术(Microsoft Academic)统计分析的关于群智感知(Crowd sensing)研究的作者排名(Top Authors)中,本书作者团队位列全球。本书作者带着十余年从事群智感知计算研究的思考,将传统的“以人为中心”的群智感知计算拓展深化为“人-机-物异构群智能体融合计算”(简称“人机物融合群智计算”),从单纯的群智感知数据收集提升为人机物群智融合的协作计算与增强学习,探索异构群智协同的基础理论创新和关键技术突破。 本书系统化地阐明新一代“群智感知计算”内涵,并匠造出一把启“人机物融合群智计算”新世界大门的钥匙。本书既可以作为专著,为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑,也可以作为高年级本科生或研究生的参考教材。<br/>【作者】<br/>郭斌,工学博士,西北工业大学计算机学院教授/博导,国家杰出青年科学基金获得者,国家“万人计划”青年拔尖人才,智能感知与计算工信部重实验室副主任,西北工业大学计算与艺术交叉研究中心主任,陕西省高校青年创新团队负责人。2009年在日本庆应大学获博士学位,2009~2011年在法国国立电信学院行博士后研究。主要从事普适与泛在计算、移动群智感知、人机物融合群智计算等方面的研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇,曾获得自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17等国际会议“论文奖”。担任IEEE Transactions on Human-Machine Systems、IEEE Communications Magazine、ACM IMWUT等国际权威期刊编委。CCF西安分部副主席,CCF杰出会员,IEEE高级会员。 2020年、2021年爱思唯尔中国高被引学者。 刘思聪,工学博士,西北工业大学计算机学院副教授。研究方向为普适计算、移动嵌式智能、智能物联网。在ACM MobiSys、ACM Ubicomp、IEEE Transactions on Mobile Computing等高水平会议/期刊上发表论文20余篇,拥有授权专利4项。曾获ACM SIGBED中国优博、中国计算机学会推荐A类会议ACM UbiComp“杰出论文奖”、陕西高等学校科学技术一等奖等奖项。担任CCF普适计算专委会委员、ACM SIGBED China青年委员、ACM MobiSys 2021 会议程序委员,以及IEEE TMC、ACM IMWUT、CHI等国际会议/期刊审稿人。 於志文,西北工业大学教授、计算机学院院长,“长江学者”特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,国家“万人计划”科技创新领军人才,国家重研发专项项目首席科学家。智能感知与计算工信部重实验室主任,陕西省嵌式系统技术重实验室主任,陕西省重科技创新团队负责人。主要从事移动互联网、普适计算、人机系统、社会感知等领域的研究工作。已在国际学术期刊和会议上,如IEEE TMC、IEEE TKDE、INFOCOM、ACM UbiComp、KDD等发表论文150余篇。担任国际权威期刊IEEE THMS、ACM IMWUT等编委,担任ACM UbiComp、IEEE PerCom、IJCAI等国际会议程序委员或主席40余次。担任ACM西安分会主席、IEEE高级会员、中国计算机学会常务理事/杰出会员、普适计算专业委员会副主任委员、协同计算专业委员会副主任委员等。曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、中国计算机学会青年科学家奖、教学成果二等奖、自然科学一等奖和陕西省科学技术一等奖。<br/>
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彩插

作者简介

编委会名单

丛书序言

推荐序一

推荐序二

前言

第1章 绪论

1.1 背景与趋势

1.2 人机物融合群智计算概述

1.3 研究挑战与进展

1.4 典型应用

1.5 本书整体结构

习题

参考文献

第2章 迈向人机物融合群智计算时代

2.1 背景和趋势

2.2 应用新业态

2.3 人机物融合群智计算内涵

2.4 人机物融合群智计算特质

2.5 研究脉络

习题

参考文献

第3章 人机物群智涌现机理

3.1 生物群智涌现机理

3.2 生物集群到人工集群映射机理

3.3 人机物融合群智涌现机理

3.4 本章总结和展望

习题

参考文献

第4章 人机物群智涌现动力学模型

4.1 群集动力学模型

4.2 群智演化博弈动力学模型

4.3 人机物融合群智系统动力学建模

习题

参考文献

第5章 人机物协作群智感知

5.1 群智感知新发展

5.2 人机物协作任务分配

5.3 感知数据的高效汇聚

5.4 人机物协作群智感知的应用

5.5 本章总结和展望

习题

参考文献

第6章 多源异构群智数据融合

6.1 跨模态群智数据关联

6.2 群智知识集聚与发现

6.3 群智融合时空预测

6.4 本章总结和展望

习题

参考文献

第7章 自学习增强与自适应演化

7.1 强化学习与自主决策

7.2 深度计算方法的自适应演化

7.3 深度计算方法的自学习增强演化

7.4 本章总结和展望

习题

参考文献

第8章 群智能体分布式学习方法

8.1 传统分布式机器学习

8.2 群智能体联邦学习

8.3 群智能体深度强化学习

8.4 群智能体协同计算

8.5 本章总结和展望

习题

参考文献

第9章 人机混合学习方法

9.1 参与式样本标注

9.2 示范模仿学习

9.3 人类指导强化学习

9.4 本章总结和展望

习题

参考文献

第10章 群智能体知识迁移方法

10.1 基于知识蒸馏的群智知识迁移

10.2 基于域自适应的群智知识迁移

10.3 基于多任务学习的群智知识共享

10.4 基于元学习的群智知识迁移

10.5 基于联邦迁移学习的群智知识迁移

10.6 基于分层学习的群智技能迁移

10.7 多智能体强化学习中的群智知识迁移

10.8 本章总结和展望

习题

参考文献

第11章 隐私、信任与社会因素

11.1 激励机制

11.2 隐私保护

11.3 信任计算

11.4 基于区块链的人机物融合安全可信群智计算架构

11.5 本章总结和展望

习题

参考文献

第12章 CrowdHMT开放平台

12.1 研究背景与需求

12.2 典型主流平台与开放资源分析

12.3 人机物融合群智计算平台

12.4 “太易”分布式人机物链中间件

12.5 应用领域与典型场景

习题

参考文献

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