在计算与网络发展紧密结合、技术相互促进、产业协同合作的背景下，我国率先提出了“算力网络”的概念，中国联通研究院作为国内算力网络研究开展较早的科研机构之一，专门组织多位专家撰写了本书。全书分为9章，第1～2章回顾了云网融合的发展历程，算力网络提出的背景、技术内涵与业界研究进展。第3章论述了算力网络架构与技术体系。结合该技术体系，第 4～7章分别从算力网络的控制与转发、编排与调度，算力建模与交易及其他关联领域方面阐述了相应的关键技术。第8章对算力网络主要应用场景进行了阐述。第9章面向未来演进，从机遇和挑战两方面对算力网络的产业发展进行了预测。全书条理清晰，针对性强，既适于对云网融合和算力网络技术感兴趣的科研人员阅读，也可作为高等院校计算机、通信、电子工程等专业研究生的专业课参考书。

在计算与网络发展紧密结合、技术相互促进、产业协同合作的背景下，我国率先提出了“算力网络”的概念，中国联通研究院作为国内算力网络研究开展较早的科研机构之一，专门组织多位专家撰写了本书。全书分为9章，第1～2章回顾了云网融合的发展历程，算力网络提出的背景、技术内涵与业界研究进展。第3章论述了算力网络架构与技术体系。结合该技术体系，第 4～7章分别从算力网络的控制与转发、编排与调度，算力建模与交易及其他关联领域方面阐述了相应的关键技术。第8章对算力网络主要应用场景进行了阐述。第9章面向未来演进，从机遇和挑战两方面对算力网络的产业发展进行了预测。全书条理清晰，针对性强，既适于对云网融合和算力网络技术感兴趣的科研人员阅读，也可作为高等院校计算机、通信、电子工程等专业研究生的专业课参考书。

本系列图书基于华为公司工程创新、技术创新的成果以及在全球范围内丰富的商用交付经验，介绍新一代网络技术的发展热点和相关的网络部署方案。本书以园区网络从PC时代迈向云时代所面临的业务挑战为切入点，详细介绍了云园区网络的架构与技术，旨在向读者呈现新一代园区网络的解决方案、技术实现和规划设计等内容。本书系统介绍云计算、虚拟化、大数据、AI、SDN等技术方案在园区网络中的应用，为快速地重构园区网络提供参考。本书还提供详细的园区网络设计方法及部署建议，为构建自动化、智能化、云化的园区网络以及从容应对构建园区网络过程中面临的各种挑战提供帮助。本书是了解和设计园区网络的实用指南，通俗易懂，实用性强，适合网络规划工程师、网络技术支持工程师、网络管理员以及想了解园区网络技术的读者阅读。

本系列图书基于华为公司工程创新、技术创新的成果以及在全球范围内丰富的商用交付经验，介绍新一代网络技术的发展热点和相关的网络部署方案。本书以园区网络从PC时代迈向云时代所面临的业务挑战为切入点，详细介绍了云园区网络的架构与技术，旨在向读者呈现新一代园区网络的解决方案、技术实现和规划设计等内容。本书系统介绍云计算、虚拟化、大数据、AI、SDN等技术方案在园区网络中的应用，为快速地重构园区网络提供参考。本书还提供详细的园区网络设计方法及部署建议，为构建自动化、智能化、云化的园区网络以及从容应对构建园区网络过程中面临的各种挑战提供帮助。本书是了解和设计园区网络的实用指南，通俗易懂，实用性强，适合网络规划工程师、网络技术支持工程师、网络管理员以及想了解园区网络技术的读者阅读。

本书基于云、SDN、NFV等新技术的云化网络应用及发展趋势，对5G+AI时代的新型算力平台（边缘计算）与网络连接（算力网络）进行了系统性的介绍。本书内容涵盖了边缘计算的典型应用场景、主要特征、技术架构、管控体系和相关的网络基础设施，同时还系统性地介绍了算力网络解决方案的定义、思路、模式和典型应用。本书不仅适合通信领域相关从业人员和高校师生阅读与参考，而且还适合对边缘计算和算力网络感兴趣的社会各界人士学习。

确定性网络是当前研究的热点，具有低时延、高可靠保障的确定性网络机制是 ICT 赋能垂直行业应用的关键，也是工业互联网的重要网络保障机制。本书从工业互联网、移动通信网络和时间敏感网络的基础概念出发，重点对5G-TSN 协同架构、适配 TSN 的5G 网络技术增强、5G-TSN 协同调度关键技术进行介绍，并对基于5G-TSN 的云化控制系统和5G-TSN 应用场景进行了展望。

确定性网络是当前研究的热点，具有低时延、高可靠保障的确定性网络机制是 ICT 赋能垂直行业应用的关键，也是工业互联网的重要网络保障机制。本书从工业互联网、移动通信网络和时间敏感网络的基础概念出发，重点对5G-TSN 协同架构、适配 TSN 的5G 网络技术增强、5G-TSN 协同调度关键技术进行介绍，并对基于5G-TSN 的云化控制系统和5G-TSN 应用场景进行了展望。

本书提出了智慧光网络的架构——三层三面四特征。本书共分为7章，包括智慧光网络、智慧光网络的连接层技术、智慧光网络的网络层技术、智慧光网络的计算技术、云网协同技术、智慧光网络的应用实践、智慧光网络面向未来的演进。本书适合运营商技术人员和高层管理人员阅读，也可作为ICT领域的科研人员，以及高校ICT相关专业师生的参考书。

本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。

本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。