智慧物聯網-多模態服務技術 張普寧 吳超 楊慧娉等 9787030815811 【台灣高等教育出版社】

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書名：智慧物聯網-多模態服務技術
ISBN：9787030815811
出版社：科學
著編譯者：張普寧 吳超 楊慧娉等
頁數：150
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724272
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內容簡介

多模態服務作為知識構建與服務的縱深化發展，萌發了萬物智聯時代的諸多新應用、新業態、新模式。本書在現有物聯網、人工智能、雲計算、邊緣計算等使能技術基礎上，從多模態數據感知、多模態數據推理、多模態數據搜尋、多模態情感分析等方面論述面向智慧物聯網的多模態服務技術及其理論。同時，本書結合作者十余年在相關領域的研究展開探討，為從事物聯網領域研究的同仁提供有益參考。 本書可供信息與通信工程、計算機科學與技術、網絡空間安全等學科領域的科研、教學人員參考，也可供上述領域的企業工程技術人員閱讀。

目錄

第1章 緒論
1 1 智慧物聯網概念及演進
1 1 1 智慧物聯網概念
1 1 2 智慧物聯網演進
1 2 智慧物聯網架構與應用
1 2 1 智慧物聯網架構
1 2 2 智慧物聯網應用
1 3 智慧物聯網多模態服務技術研究進展
1 3 1 多模態數據感知服務技術
1 3 2 多模態數據推理服務技術
1 3 3 多模態數據搜尋服務技術
1 3 4 多模態情感計算服務技術
1 4 智慧物聯網多模態服務技術面臨問題與挑戰
1 4 1 多模態數據感知服務技術
1 4 2 多模態數據推理服務技術
1 4 3 多模態數據搜尋服務技術
1 4 4 多模態情感計算服務技術
參考文獻
第2章 群組協作的多模態感知服務技術
2 1 多模態感知服務研究現狀及主要挑戰
2 1 1 多模態感知服務研究現狀
2 1 2 多模態感知服務主要挑戰
2 2 移動多模態感知服務系統設計
2 2 1 移動多模態感知系統模型
2 2 2 移動多模態感知問題建模
2 3 偏好感知的社交群組生成方法
2 3 1 領導節點選取
2 3 2 社交群組生成
2 4 效用優化的任務群組匹配方法
2 4 1 任務群組生成建模
2 4 2 任務群組生成求解
2 5 多模態感知算法性能驗證
2 5 1 模擬環境設置
2 5 2 模擬結果分析
2 6 本章小結
參考文獻
第3章 跨層協同的遮擋目標識別技術
3 1 遮擋目標識別研究現狀及主要挑戰
3 1 1 遮擋目標識別研究現狀
3 1 2 遮擋目標識別主要挑戰
3 2 雲-邊-端協同遮擋目標識別架構
3 3 特徵優化的兩階段識別模型
3 3 1 相似度估計的輕量化檢測
3 3 2 潛在特徵增強的柔性邊界識別
3 4 情境感知的模型分區方法
3 4 1 識別模型時延優化圖抽象
3 4 2 情境感知的分區策略
3 5 遮擋目標識別算法性能驗證
3 5 1 模擬環境設置
3 5 2 模擬結果分析
3 6 本章小結
參考文獻
第4章 資源高效的多模態聯邦計算技術
4 1 多模態聯邦計算研究現狀及主要挑戰
4 1 1 多模態聯邦計算研究現狀
4 1 2 多模態聯邦計算主要挑戰
4 2 雲-邊-端協同多模態聯邦計算架構
4 2 1 多模態聯邦學習模型
4 2 2 分層混合聚合模型
4 3 資源重均衡的客戶端選擇
4 3 1 客戶端群組劃分
4 3 2 客戶端動態選擇
4 4 自組織多模態聯邦計算
4 4 1 協作集合發現
4 4 2 協同訓練任務建模
4 4 3 聯邦協同訓練
4 5 多模態聯邦計算性能驗證
4 5 1 模擬環境設置
4 5 2 模擬結果分析
4 6 本章小結
參考文獻
第5章 跨域遷移的多模態推薦服務技術
5 1 多模態推薦研究現狀及主要挑戰
5 1 1 AIoT多模態推薦研究現狀
5 1 2 AIoT多模態推薦主要挑戰
5 2 邊雲協同多模態推薦架構
5 3 用戶興趣跨域遷移方法
5 3 1 輔助域用戶相似度學習
5 3 2 遷移權重 的確定
5 4 多模態推薦算法性能驗證
5 4 1 模擬環境設置
5 4 2 模擬結果分析
5 5 本章小結
參考文獻
第6章 個性增強的實體加密搜尋服務技術
6 1 實體加密搜尋研究現狀及主要挑戰
6 1 1 實體加密搜尋研究現狀
6 1 2 實體加密搜尋主要挑戰
6 2 邊雲協同的個性化加密搜索系統模型
6 2 1 個性化加密搜索系統架構設計
6 2 2 個性化加密搜索系統威脅模型
6 3 時間跨度融合的個性化搜索方法
6 3 1 實體評論特徵提取
6 3 2 用戶個性化偏好感知
6 3 3 時間衰減的個性化排序
6 4 邊雲協同的個性化實體加密搜索方法
6 4 1 個性化實體搜索匹配方法
6 4 2 邊雲協同的個性化安全搜索
6 5 實體加密搜尋算法性能驗證
6 5 1 模擬環境設置
6 5 2 模擬結果分析
6 6 本章小結
參考文獻
第7章 性格感知的多模態情感分析服務技術
7 1 多模態情感分析研究現狀及主要挑戰
7 1 1 多模態情感分析研究現狀
7 1 2 多模態情感分析主要挑戰
7 2 多模態情感分析系統模型
7 2 1 多模態情感分析問題描述
7 2 2 多模態情感分析系統架構
7 2 3 性格特徵自適應挖掘方法
7 3 性格特徵耦合的端到端情感分析方法
7 3 1 交互注意力融合網絡
7 3 2 多任務學習方法
7 4 多模態情感分析算法性能驗證
7 4 1 模擬環境設置
7 4 2 模擬結果分析
7 5 本章小結
參考文獻
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