书籍摘要

《AI for Emerging Verticals: Human–robot computing, sensing and networking》是由Muhammad Zeeshan Shakir和Naeem Ramzan编辑的一本专注于人工智能（AI）在新兴领域应用的学术著作。本书由The Institution of Engineering and Technology（英国工程技术学会）于2021年出版，汇集了众多领域专家的研究成果，深入探讨了AI在机器人技术、情感计算、网络通信和传感技术等前沿领域的最新进展。

一、书籍背景

随着数据量的爆炸式增长以及AI和机器学习（ML）技术的飞速发展，这些技术在工业、医疗、通信等多个领域的重要性日益凸显。特别是在新冠疫情期间，AI和ML在医疗保健、远程办公和在线教育等领域的应用更是凸显了其不可或缺的作用。本书旨在探索AI和ML在机器人、情感计算、网络和传感等领域的创新应用，为读者呈现这些技术如何推动社会、经济和工业的数字化转型。

二、内容概述

本书分为三个主要部分，分别聚焦于“人机交互”“网络通信”和“传感技术”三个领域。

（一）人机交互

在人机交互领域，书中探讨了如何利用深度学习技术模拟人类的抓取行为，并将其应用于软体机器人手的自主抓取任务。研究者们通过分析人类在日常抓取任务中的行为模式，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习框架，能够有效地识别和模拟人类手部动作的动态过程。此外，书中还介绍了情感计算的最新进展，特别是基于脑电图（EEG）信号的情感识别技术。通过提取EEG信号中的特征并结合机器学习算法，研究者们能够准确地识别用户的情绪状态，为人类-计算机交互（HCI）和用户体验（QoE）领域提供了新的研究方向。

（二）网络通信

在5G及未来网络通信领域，书中深入讨论了预测性移动性管理技术。随着5G网络的普及，网络的异构性和复杂性不断增加，传统的移动性管理方法已难以满足需求。研究者们提出了一种基于马尔可夫链的预测性移动性管理方法，通过引入三维转换矩阵，能够更准确地预测用户的移动行为，从而减少切换过程中的延迟和信令开销。此外，书中还探讨了AI在5G网络中的其他应用，如小区选择、前传网络优化以及多无线接入技术的共存问题。

（三）传感技术

在传感技术方面，书中介绍了多种基于AI的创新应用。例如，利用超宽带（UWB）传感器节点进行室内定位，通过结合朴素贝叶斯分类器和接收机工作特性曲线（ROC），能够实现高精度的定位。此外，书中还探讨了基于机器学习的ECG监测技术，用于早期检测高钾血症等医疗问题。在环境监测领域，研究者们提出了一种基于物联网（IoT）和机器学习的实时水质监测系统，能够实时监测水体中的多种参数，并预测水质变化。

三、研究方法与实验

书中不仅提供了丰富的理论分析，还通过大量的实验验证了所提出方法的有效性。例如，在人机交互部分，研究者们通过实验展示了深度学习模型在模拟人类抓取行为中的准确性和鲁棒性。在网络通信领域，通过模拟和实际网络测试，验证了预测性移动性管理方法在减少切换延迟和信令开销方面的优势。在传感技术部分，实验结果表明，基于AI的传感系统在定位精度、医疗诊断和环境监测等方面均取得了显著的性能提升。

四、结论与展望

《AI for Emerging Verticals: Human–robot computing, sensing and networking》全面展示了AI和ML技术在多个新兴领域的应用前景和研究进展。书中不仅深入探讨了这些技术的理论基础，还通过丰富的实验案例展示了其实际应用价值。这些研究成果为未来的技术发展提供了重要的参考和启示，也为相关领域的研究人员和从业者提供了宝贵的指导。随着AI和ML技术的不断发展，其在人机交互、网络通信和传感技术等领域的应用将更加广泛和深入，为推动社会的数字化转型和可持续发展做出重要贡献。