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| 編輯推薦： |
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本书由知名物联网技术专家撰写，涵盖网络接入、数据平台、终端用户案例等多维度的物联网技术栈，全面考虑了相关业务需求与数据安全性和隐私保护间的权衡。尤其，所涉及的数据处理技术能够从数据中提取可行见解，从而为智能决策提供依据，具体包括流式数据处理、深度学习和知识图谱等人工智能技术，以及数据互操作性和隐私、安全性和信任等重要方面。此外，本书还涉及如下方面：物联网生态构建、边缘计算、传感器数据挖掘、众包等。在应用领域案例讲解部分，重点介绍了智慧能源、交通运输、智能工厂等多个实例。后，指出部署工业物联网技术的注意事项，以及未来的研究方向和挑战。
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| 內容簡介： |
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本书讨论了物联网的整个垂直技术栈，并着重讲解了数据聚合、处理、管理、分析和开发等方面技术，以及分布式信任、数据安全和隐私保护方面的**发展。 全书主要由技术和应用两部分组成。在部分物联网技术栈（第1章～第11章）中，讲解了物联网接入技术、边缘计算体系架构、数据交互、流式数据处理、机器视觉、数据表示与推理、众包等数据处理环节的各个方面，以及与物联网相关的安全、信任和隐私保护问题；第二部分为工业应用方面（第12章~第14章），重点介绍了物联网技术在医疗保健、能源、道路运输和空气质量等特定领域的应用方式，以及所带来的好处。后讨论了物联网和相关技术的未来前景。 本书适合作为人工智能、数据安全相关专业高年级本科学员、低年级研究生的辅助教材，也可以作为相关领域技术开发者的自学参考用书。
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| 關於作者： |
约翰·戴维斯（John Davies） 单位：英国电信研究与创新部 职务：无 职称：首席研究员 性别：男 年龄：56 英国电信研究与创新部首席研究员，领导一个专注于物联网技术的团队，英国计算机协会会士和注册工程师，英国Open大学客座教授，发表了90余篇学术论文。
卡罗莱纳·福图纳（Carolina Fortuna） 单位：斯洛文尼亚Jo?ef Stefan研究所 职务：无 职称：研究员 性别：男 年龄：51 斯洛文尼亚Jo?ef Stefan研究所研究员，2013年获得计算机科学博士学位，2014年至2015年在Ghent大学担任博士后研究助理，2017年在斯坦福大学担任访问者，发表了50余篇同行评审论文，是欧盟资助项目的技术负责人和相关行业顾问。
高志强 单位：中国人民武装警察部队工程大学 职务：无 职称：讲师，军事学博士 性别：男 年龄：32 长期从事军事人工智能及其安全应用等领域的研究及应用工作。曾合作出版《边缘智能：关键技术与落地实践》《深度学习方法解析与实战应用》《深度：从入门到实战》等技术类书籍。
李曼 单位：中国人民武装警察部队工程大学 职务：无 职称：讲师，于加拿大温莎大学获计算机科学硕士学位 性别：女 年龄：37 长期从事军队教育大数据标准化、智能信息处理、知识发现与数据挖掘、人工智能等领域的研究、标准制定及应用推广工作，负责或参加制定了两部三版军队教育大数据相关标准。曾出版《计算机应用》《大学计算机基础》等教材。
张荣荣 单位：中国人民武装警察部队工程大学 职务：无 职称：讲师，软件工程学士，计算机应用技术硕士 性别：女 年龄：33 长期从事机器学习、军事大数据等领域的研究及应用推广工作，参与制定了多部军队数据相关标准研制工作。
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| 目錄：
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第1章引言
1.1物联网生态的参与者
1.2人类和物联网感知、推理和驱动的类比
1.3物联网的可复制性和重用性
1.4总结
参考文献
第2章万物互联： 接入网
2.1引言
2.2接入网概述
2.3低功耗广域网
2.3.1远程低功耗广域网
2.3.2Sigfox低功耗广域网
2.3.3Weightless低功耗广域网
2.4蜂窝网技术
2.5总结
参考文献
第3章边缘计算
3.1引言
3.2边缘计算基础
3.2.1边缘计算策略
3.2.2网络连接
3.3边缘计算构架
3.3.1设备概述
3.3.2边缘应用模块
3.3.3IoT运行时环境
3.3.4设备管理
3.3.5安全运行时环境
3.4边缘计算方案实践
3.4.1新手配置
3.4.2开发工具
3.4.3边缘计算构架
3.5零接触设备上线
3.6边缘计算应用
3.7总结
参考文献
第4章数据平台： 互操作性与洞察力
4.1引言
4.2物联网生态
4.3语境
4.4互操作性
4.4.1信息发现
4.4.2访问控制
4.4.3数据访问
4.5总结
参考文献
第5章物联网中流式数据处理
5.1引言
5.2基础知识
5.2.1压缩
5.2.2降维
5.2.3摘要(映射)
5.2.4学习与挖掘
5.2.5可视化
5.3构架与语言
5.4流式数据分析和频谱感知
5.4.1实时通知
5.4.2统计报告
5.5定制化应用
5.6总结
参考文献
第6章应用机器视觉技术和物联网
6.1引言
6.2机器视觉基础
6.3相关工作概述:物联网中机器视觉的发展趋势
6.3.1改善物联网的感知能力
6.3.2改善物联网的解释和学习能力
6.4面向情境感知的通用深度学习框架
6.5物联网相关垂直领域中深度学习的影响评估
6.5.1基于认知无人机系统的关键基础设施感知
6.5.2基于智能嵌入式系统的公共空间感知
6.5.3基于无人机高清图像的预防性维护服务对比
6.6实践
6.7总结
参考文献
第7章数据表示与推理
7.1引言
7.2基本原理
7.3SWoT
7.4物联网集成语义
7.4.1IoT本体论和IoTO
7.4.2数字孪生方法
7.5用例
7.6总结
参考文献
第8章物联网众包和人机回路
8.1引言
8.2众包
8.3人机回路
8.4空间众包
8.5参与式感知
8.6总结
参考文献
第9章物联网安全： 经验是重要的老师
9.1引言
9.2为什么物联网安全与IT安全不同
9.3如何应对物联网的安全挑战
9.3.1政府
9.3.2标准组织
9.3.3行业团体
9.4已有成果介绍
9.4.1基本安全因素
9.4.2方法和合规框架
9.4.3标签计划和消费者建议
9.5总结
参考文献
第10章物联网数据隐私
10.1引言
10.2物联网数据隐私的基本概念
10.2.1何为个人数据
10.2.2数据隐私的一般要求
10.2.3个人数据与物联网
10.2.4现有隐私保护方法
10.2.5支持PIMS业务模型的标准方法
10.3基于授权信息和隐私偏好的数据处理框架
10.3.1数据处理框架
10.3.2隐私偏好管理器
10.3.3框架实现
10.4以用户为中心的数据处理架构标准化
10.4.1oneM2M介绍
10.4.2oneM2M中的PPM
10.5实例
10.5.1家庭能源数据服务
10.5.2HEMS服务
10.5.3交付服务
10.6总结
参考文献
第11章区块链： 在物联网上实现信任
11.1引言
11.2分布式账本与区块链
11.2.1分布式账本技术概述
11.2.2基本概念与架构
11.2.3部署分布式账本的时机
11.3万物账本： 区块链与物联网
11.4优势与挑战
11.5区块链用例
11.6总结
参考文献
第12章医疗健康
12.1医疗健康背景下的物联网
12.1.1医院病人状态监测
12.1.2从医疗健康到日常生活的物联网
12.1.3系统互操作
12.2BigEHR： 一个完整的终身健康记录联邦资源池
12.2.1为什么是联邦架构设计
12.2.2系统架构
12.3采集物联网健康相关数据
12.3.1从医院内部获取数据
12.3.2从外部资源获取数据
12.4从物联网数据中提取有意义的信息
12.4.1隐私问题
12.4.2分布式推理
12.5展望
致谢
参考文献
第13章智慧能源
13.1引言
13.2案例描述
13.3参考架构
13.4用例验证
13.5总结
致谢
参考文献
第14章道路运输和空气质量
14.1引言
14.2空气污染挑战
14.3降低道路交通空气污染策略
14.4利用物联网技术监测空气污染
14.5案例： 利用基于物联网的先进交通管理系统实现减排
14.6平均速度空气质量模型的局限性
14.7未来路线图和总结
参考文献
第15章总结
15.1起源和演进
15.2为什么是现在
15.2.1成本下降和小型化
15.2.2社会挑战和资源效率
15.2.3信息共享时代的到来
15.2.4管理的复杂性
15.2.5技术储备
15.3化数据价值
15.4商业机遇
15.5未来展望
参考文献
术语对照表
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| 內容試閱：
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“当今世界正处于百年未有之大变局。”人类正处在一个特殊的历史时期，新冠肺炎疫情的全球蔓延，正在推动世界百年未有之大变局的加速演进。
众所周知，世界大变局的动力正是由社会生产力的发展起着决定性作用，同时，科学技术变革带来的社会生产力深度革命会引发整个人类社会的巨大变革。目前，以人工智能、物联网、区块链、云计算、大数据、边缘计算、联邦学习、5G通信等为代表的新一代信息技术，已成为引领科学技术和经济革命浪潮的重要力量。
其中，物联网及其相关技术从1991年英国剑桥大学特洛伊计算机实验室雏形诞生开始，到现在炙手可热的“人工智能
物联网”（Artificial Intelligence Internet of Things，AIoT），正逐步演进为面向未来的多维度复杂信息物理系统（Cyber Physical Systems，CPS）。尤其是随着物联网的数据、安全、决策等方面
解决方案的不断提出，物联网已成为理论研究的焦点、应用实践的重点和社会发展的重要增长点。
本书主要涉及理论技术和应用实践两大部分。在物联网的完整技术栈中讲解了网络接入、边缘计算、数据平台、流式数据处理、机器视觉、数据表征推理、众包与人机回路、物联网安全、隐私保护，以及区块链等技术问题； 然后，从医疗健康、智慧电网、道路交通与空气质量角度介绍了相关场景的应用案例，以期从技术和实践两个维度为读者构建起完整的物联网知识体系。
希望本书中的这样一种观点可以引起读者共鸣，“物联网（Internet of Things，IoT）是信息技术（Information Technology，IT）与运维技术（Operation Technology，OT）的深度结合”，即
IoT=IT OT
从OT的角度来看，物联网中各种类型终端设备已经具备了云端下沉的“边缘智能”，已成为直面应用场景的智能“神经末梢
”。从IT的角度来看，人工智能、联邦学习、区块链等技术正在被嵌入或部署于物联网环境，分布式的安全信息通信基础设施正在不断完善。因此，物联网中IT和OT的结合将有助于耦合物理世界和网络世界，形成具有非线性反馈的高度复杂的网络社会物理系统。此外，IT安全强调信息本身的保护而不是运维流程的防护，而运维技术则依靠物理隔离来保证整个流程的安全。因此，“IoT=IT OT”的融合将为物联网安全提供更广泛、更全面、更多维的安全边界。
尤其，随着以深度学习为代表的人工智能技术和以边缘计算为代表的新型计算范式与物联网的深度结合，智能决策、数据安全与隐私保护的“后一公里”正在被打通。因此，面向物联网的边缘智能，不仅可以提供一种将人工智能、安全防护部署于边缘计算设备的智能服务模式，更强调使物联网的关键边缘设备都具备数据采集、计算、通信、安全和智能决策能力，进而形成“
云—网—边—端”的全链路分布式安全智能体系。
综上所述，希望能够通过本书中的大量案例，从架构、算法、算力、数据、网络、安全等角度对物联网以及智能物联网技术的思考与落地实践为读者提供思维启迪。
感谢本书的编辑，是你们的辛劳让本书可以顺利出版。
感谢本书的合译者，如果没有你们的协助，这本书的完成进度会大大延长。
感谢甘波、吴逸飞、莫焱博、邱鑫源在本书定稿前审校阶段的细致工作。
感谢我的妻子，为了完成
这本译著，我占用了陪伴你的时间，在此深表歉意。希望我的每一个成果，都会化作朝着你所期待的方向落下的又一个坚实足印。乘风破浪，行稳致远。
感谢我的父母和所有家人，为爱而行，是动力，是责任，更是义无反顾的执着。
回想起在正式接到本书翻译工作时的心情，我很激动，也很欣喜，一是因可以与清华大学出版社合作而激动，二是因近期正在进行物联网、边缘计算、联邦学习、区块链等技术领域的相关研究，感到“恰逢其时”。同时，随着翻译工作的推进，也深深感受到本书原著作者及其合作者在物联网领域做出的大量贡献和有意义的工作。因此，希望本书的翻译成果可以为相关领域的国内研究者，以及原著的推广工作起到积极作用。同时，也希望我的团队在接下来的研究工作中可以“乘风破浪，披荆斩棘”，厚积而薄发，如风清似云淡，行远自迩，笃行不怠！
高志强
2021年8月
于西安
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