基本信息
书名:移动互联网异构接入与融合控制
定价:128.00元
作者:刘千里,魏子忠,陈量,田永春,于全
出版社:人民邮电出版社
出版日期:2015-12-01
ISBN:9787115378118
字数:
页码:
版次:1
装帧:精装
开本:
商品重量:0.4kg
编辑推荐
本书具有如下特点: 1.新科研项目的技术成果;2.科研工作的理想参考书; 3.理论基础和工程实践的综合体;4.反映了目前异构无线网络融合领域新的研究进展。
内容提要
本书首先阐述了电信网和互联网两大主要阵营在网络体系结构方面的新研究进展,系统地描述了一种具有普适性的移动互联网参考模型,其次介绍了蜂窝移动通信系统、无线局域网、移动自组织网络和无线传感器网络等异构的无线接入网络,然后重点对SDN、NFV、网络虚拟化、云计算平台以及4G移动网络控制等新兴的网络控制技术进行了阐述,随后分别对链路层垂直切换、名址分离、应用层移动业务支撑等移动性管理技术以及分层、跨层QoS保障技术进行总结分析,末尾介绍了无线资源管理、接入策略管理、端到端重配置技术和融合业务管理等移动异构网络的融合管理技术。
目录
章 引言
1.1 互联网起源与发展
1.1.1 互联网的起源
1.1.2 互联网的发展演进
1.2 无线移动通信发展
1.3 移动互联网的兴起
1.4 移动互联网网络关键技术
1.4.1移动互联网网络发展趋势
1.4.2移动互联网关键技术领域
1.5 本书内容与章节安排
参考文献
第2章 网络体系结构
2.1 概述
2.2 电信网体系结构发展
2.2.1发展脉络
2.2.2下一代网络NGN
2.2.3环境网络AN
2.2.4未来网络FN
2.3 互联网体系结构发展
2.3.1发展脉络
2.3.2面向服务网络架构SONA
2.3.3软件定义网络SDN
2.3.4命名化数据网络NDN
2.3.5移动性优先MobilityFirst
2.3.6 一体化可信网络与普适服务体系
2.4 移动互联网体系结构
2.4.1 网络体系结构比较分析
2.4.2 移动互联网主要特征
2.4.2 移动互联网参考模型
2.4.3 移动互联网融合途径
参考文献
第3章 异构无线接入网络
3.1 概述
3.2 蜂窝移动通信系统
3.2.1 LTE技术
3.2.2 5G移动通信新技术
3.3 无线局域网
3.3.1无线局域网特点
3.3.2 无线局域网协议标准
3.3.3 无线局域网关键技术
3.3.4 无线局域网应用
3.4 无线个域网
3.4.1 无线个域网特点
3.4.2 无线个域网关键技术
3.4.3 无线个域网应用
3.5 移动自组织网络
3.5.1 移动自组织网络特点
3.5.2 移动自组织网络关键技术
3.5.3 移动自组织网络应用
3.6 无线传感器网络
3.6.1 无线传感器网络特点
3.6.2 无线传感器网络关键技术
3.6.3 无线传感器网络应用
3.7认知网络
3.7.1认知网络概述
3.7.2认知无线网络
3.7.3频谱感知技术
3.7.4可用带宽感知技术
参考文献
移动互联网网络技术
第4章 网络融合控制
4.1 概述
4.2 融合控制层次结构
4.3 SDN网络控制技术
4.3.1 SDN基本思想
4.3.2 SDN优势和挑战
4.3.3 OpenFlow协议
4.3.4 SDN控制器及网络服务
4.3.5 基于SDN思想设计
作者介绍
文摘
序言
我最近读了一本关于“人工智能伦理”的书籍,这本书的视角非常独特,它没有停留在技术层面,而是深入探讨了人工智能发展过程中可能出现的伦理困境和社会影响。作者从多个角度剖析了人工智能可能带来的挑战,比如算法歧视、隐私泄露、就业冲击、以及人工智能的自主性可能引发的道德问题。书中通过大量的案例分析,展示了人工智能在医疗、金融、司法等领域应用时可能存在的偏见,以及如何才能构建更加公平和负责任的人工智能系统。让我特别思考的是关于“人工智能的责任归属”这一章节,当人工智能做出错误决策,甚至造成损害时,责任应该由谁来承担?是开发者、使用者,还是人工智能本身?这个问题目前还没有明确的答案,但这本书引发了我对这一问题的深刻反思。此外,书中还讨论了人工智能的未来发展方向,以及如何通过教育、法律和政策来引导人工智能朝着造福人类的方向发展。总而言之,这是一本引人深思的书,它提醒我们在追求技术进步的同时,更要关注其背后的人文关怀和社会责任。
评分近期有幸阅读了一本关于“深度学习”的教材,不得不说,这是一次非常充实且具有挑战性的学习经历。这本书的编写非常严谨,从基础的神经网络结构、反向传播算法,到卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及更复杂的Transformer模型,都进行了细致入微的讲解。作者不仅给出了理论框架,还提供了大量的伪代码和Python实现示例,让我能够边学边练,加深对算法的理解。书中对于损失函数、优化器、激活函数等关键组件的解释也十分到位,并且深入剖析了它们在模型训练过程中的作用和影响。尤其令我印象深刻的是,书中详细讨论了模型过拟合和欠拟合问题,以及如何通过正则化、dropout、早停等技术来解决这些难题。此外,关于数据预处理、特征工程、模型评估和部署的章节,也提供了非常实用的指导。虽然要完全掌握所有内容需要投入大量的时间和精力,但这本书绝对是想深入了解深度学习原理和应用的读者不可多得的参考资料。它让我明白了,深度学习的强大之处在于其能够从海量数据中自动提取特征,并且不断优化自身,从而在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得突破性进展。
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评分这是一本关于“量子计算”的入门读物,读完之后,我感觉自己像是打开了一个全新的世界。书中对量子比特、叠加态、量子纠缠这些抽象的概念,用非常生动形象的比喻进行了阐述,比如用抛硬币的例子来解释叠加态,用两枚遥远的、但状态总是相反的硬币来比喻量子纠缠,让我这个非物理专业背景的读者也能大致理解其核心思想。作者还详细介绍了量子计算机的工作原理,以及它与经典计算机在信息处理方式上的根本区别,特别是其在解决某些特定问题(如大数分解、药物研发、材料科学等)上展现出的巨大潜力。书中还探讨了量子计算的最新研究进展和未来的发展趋势,让我对接下来的技术突破充满期待。虽然有些数学公式和算法推导对我来说还是有些难度,但我依然被书中描绘的量子世界所吸引。它不仅仅是关于一种新的计算技术,更是一种思维方式的革新,是对我们理解世界的一种挑战。读这本书让我意识到,我们正站在一个技术革命的边缘,量子计算的出现,将可能彻底改变我们现有的计算能力和解决问题的思路。
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