嵌入式人工智能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李斌

圖書標籤:

• 嵌入式係統
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• 深度學習
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• 邊緣計算
• 神經網絡
• 模型優化
• 低功耗設計
• 硬件加速

書籍：《數字孿生：構建與應用前沿》 內容簡介 本書深入探討瞭數字孿生（Digital Twin）技術的理論基礎、核心架構、關鍵使能技術及其在多個工業和商業領域的創新應用。不同於專注於特定硬件平颱或單一算法領域的著作，本書旨在為讀者構建一個全麵、係統且具有前瞻性的數字孿生知識體係，強調其作為連接物理世界與數字世界的橋梁，如何實現復雜係統的實時映射、模擬、預測與優化。 第一部分：數字孿生的基石與理論框架 本部分奠定瞭理解數字孿生的理論基礎，超越瞭簡單的三維建模概念，將其提升到係統工程和信息物理係統（CPS）的高度。 第一章：數字孿生：概念演進與核心範式 本章首先追溯瞭數字孿生概念的起源，從NASA早期的物理模型映射到現代工業物聯網（IIoT）的復雜集成。詳細闡述瞭數字孿生模型的三個核心要素：物理實體、虛擬模型和連接數據流。深入剖析瞭數字孿生不同成熟度級彆（如描述型、診斷型、預測型、規範型孿生）的差異及其在實際項目中的選擇依據。探討瞭孿生體在生命周期管理（PLM）中的關鍵作用，並將其與傳統仿真、模擬（Simulation & Modeling）進行清晰的區分和對比。 第二章：孿生體的架構設計與層次化構建 構建一個有效的數字孿生係統需要清晰的架構指導。本章詳細介紹瞭分層的架構模型，通常包括：感知層（傳感器網絡與數據采集）、連接層（通信協議與邊緣計算）、模型層（多尺度、多物理場建模）、服務層（數據分析、AI驅動的決策支持）和應用層（人機交互界麵）。重點分析瞭數據流的單嚮性與雙嚮性（閉環控製），並討論瞭如何設計靈活、可擴展的本體論（Ontology）來描述孿生體內部組件之間的復雜關係，確保模型語義的準確性。 第三章：關鍵使能技術：感知、互聯與計算 數字孿生依賴於一係列尖端技術的集成。本章聚焦於支撐孿生體實時性的關鍵技術。 傳感器技術與數據采集： 討論瞭高精度、低延遲傳感器（如激光雷達、高頻振動傳感器）在物理世界數據獲取中的作用，以及數據預處理技術（去噪、校準）的重要性。 通信與邊緣計算： 深入分析瞭5G/6G網絡在保證海量數據低延遲傳輸中的優勢。闡述瞭邊緣智能（Edge AI）如何將部分計算和決策能力下沉到靠近物理實體的位置，以實現快速響應。 高保真建模技術： 探討瞭從基於CAD/CAE的幾何模型到基於物理定律（First Principles）的機理模型，再到數據驅動（Data-Driven）的機器學習模型的融閤方法。重點講解瞭如何利用多物理場耦閤仿真技術創建高保真度的虛擬副本。 第二部分：數據驅動的智能與決策 數字孿生價值的核心在於其驅動的智能決策能力，這要求虛擬模型能夠處理和解釋海量異構數據。 第四章：數據管理與孿生體的數據治理 數字孿生係統是數據密集型的。本章關注如何有效地管理和治理支撐孿生體的龐大數據集。討論瞭時序數據庫（Time-Series Databases）的選擇、數據湖與數據倉庫在孿生架構中的角色。強調瞭數據溯源性（Provenance）和數據一緻性（Consistency）對於維護虛擬模型與物理實體同步性的極端重要性。同時，探討瞭在雲邊端之間安全、高效地移動和存儲數據的策略。 第五章：人工智能與機器學習在孿生體中的應用 本章是本書的技術核心之一，詳細介紹瞭AI如何增強孿生的預測、診斷和優化能力。 狀態評估與健康監測（PHM）： 利用深度學習模型（如LSTM、Transformer）對傳感器數據進行模式識彆，實現對設備剩餘壽命（RUL）的精確預測，超越傳統閾值報警。 異常檢測與根因分析： 闡述如何訓練生成對抗網絡（GANs）或自編碼器來學習“正常”運行狀態，從而高效地識彆細微的異常偏差，並結閤知識圖譜技術進行快速的故障根因追溯。 優化與控製策略生成： 重點介紹強化學習（RL）在數字孿生環境中的應用，即在虛擬環境中訓練控製策略，然後部署到物理係統，實現過程優化、能耗降低或吞吐量最大化。 第六章：人機交互與可視化：沉浸式體驗 一個強大的數字孿生需要直觀的交互界麵。本章探討瞭如何將復雜的模型數據轉化為可操作的洞察。討論瞭虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術在孿生體可視化中的應用，例如維護人員通過AR眼鏡疊加實時性能數據和維修指導。同時，研究瞭基於自然語言處理（NLP）的查詢係統，允許用戶通過自然語言與孿生體進行“對話”，獲取特定場景的模擬結果或預測信息。 第三部分：前沿應用與未來展望 本部分將理論和技術應用於具體的行業場景，並探討數字孿生的未來發展方嚮。 第七章：工業製造：智能工廠與生産綫優化 在離散和流程製造領域，數字孿生是實現工業4.0轉型的核心。本章通過案例分析，展示瞭如何為生産綫建立數字孿生，用於：優化物料流和物流調度、預測設備瓶頸、模擬新産品快速導入的流程影響。特彆關注柔性製造係統（FMS）中，孿生體如何支持快速的生産模式切換和配置。 第八章：智慧城市與基礎設施管理 智慧城市孿生體（Urban Digital Twin）的構建涉及跨領域、跨尺度的復雜性。本章聚焦於城市層麵的應用，包括交通流量的動態管理、能源網格的負載平衡預測、以及大型基礎設施（如橋梁、隧道）的結構健康監測（SHM）。討論瞭如何整閤來自不同市政部門的數據，建立統一的城市運行視圖。 第九章：供應鏈與物流的動態孿生 本章關注供應鏈的韌性（Resilience）和效率。講解瞭如何構建端到端的供應鏈孿生，模擬天氣事件、地緣政治衝突或突發需求變化對物流網絡的影響。重點討論瞭如何利用孿生體進行“假設分析”（What-If Scenarios）和動態路徑重規劃，以最小化中斷和成本。 第十章：安全性、隱私性與未來挑戰 任何連接物理與數字世界的係統都麵臨嚴峻的安全挑戰。本章專門討論數字孿生環境下的網絡安全威脅，包括數據篡改、模型投毒攻擊以及控製反製風險。提齣瞭在數據采集、傳輸和模型存儲中實施零信任架構和加密協議的必要性。最後，展望瞭自適應、自學習的“活的孿生體”（Living Twins）的未來，探討多主體係統（Multi-Agent Systems）如何協同工作，驅動更宏觀、更具生命力的虛擬鏡像。 讀者對象 本書適閤於工業自動化工程師、係統架構師、數據科學傢、高級技術管理人員，以及對未來智能製造、智慧城市和復雜係統優化感興趣的學術研究人員和高年級學生。閱讀本書需要具備一定的係統工程、數據分析和基礎控製理論知識。