農業物聯網導論(第2版)(簡體書)
- 系列名:物聯網工程專業系列教材
- ISBN13:9787030680402
- 出版社:科學出版社
- 作者:李道亮
- 裝訂/頁數:平裝/276頁
- 規格:24cm*17cm (高/寬)
- 版次:二版
- 出版日:2021/03/01
商品簡介
本書分別從邊緣計算的需求與意義、邊緣計算基礎、邊緣智能、邊緣計算典型應用、邊緣計算系統平臺、邊緣計算的挑戰、邊緣計算資源調度、邊緣計算系統實例以及邊緣計算安全與隱私保護等多個方面對邊緣計算進行了闡述。
本書非常適合作為高等院校計算機、通信、物聯網、信息安全、電子機械相關專業的教學參考書,也可以作為從事邊緣計算的開發人員和科研人員的參考資料。
序
目次
1.1 什麼是邊緣計算
1.2 邊緣計算的產生背景
1.3 邊緣計算的發展歷史
1.3.1 分布式數據庫模型
1.3.2 對等網絡模型
1.3.3 內容分發網絡模型
1.3.4 移動邊緣計算
1.3.5 霧計算
1.3.6 海云計算
1.3.7 物端計算
1.3.8 邊緣計算的發展現狀
本章小結
參考文獻
第2章 邊緣計算基礎
2.1 分布式計算
2.2 邊緣計算的基本概念
2.3 邊緣計算的關鍵技術
2.3.1 計算遷移
2.3.2 5G通信技術
2.3.3 新型存儲系統
2.3.4 輕量級函數庫和內核
2.3.5 邊緣計算編程模型
2.4 邊緣計算與云計算
2.4.1 云計算的概念
2.4.2 云計算特點
2.4.3 邊緣計算與云計算對比
2.5 邊緣計算與大數據
2.6 邊緣計算的優勢與挑戰
本章小結
參考文獻
第3章 邊緣智能
3.1 邊緣智能的定義
3.1.1 背景
3.1.2 定義
3.2 邊緣智能的技術棧
3.2.1 邊緣智能算法
3.2.2 邊緣智能編程庫
3.2.3 邊緣智能數據處理平臺
3.2.4 邊緣智能操作系統
3.2.5 邊緣智能芯片
3.2.6 邊緣智能設備
3.3 邊緣智能中的協同計算
3.3.1 邊云協同
3.3.2 邊邊協同
3.3.3 邊物協同
3.3.4 云邊物協同
3.4 支撐邊緣智能的計算框架
3.4.1 OpenEI:面向邊緣智能的開放數據處理框架
3.4.2 NestDNN:動態分配多任務資源的移動端深度學習框架
3.4.3 AdaDeep:應用驅動的模型選擇框架
3.4.4 DeepCham:自適應移動目標識別框架
3.4.5 DDNN:分布式神經網絡框架
本章小結
參考文獻
第4章 邊緣計算典型應用
4.1 智能城市
4.2 智能制造
4.3 智能交通
4.4 智能家居
4.5 智能醫療
4.6 面向公共安全的邊緣視頻系統
4.7 基於邊緣計算的災難救援
4.8 工業互聯網邊緣計算
4.8.1 基於工業互聯網邊緣計算的智能油田系統解決方案
4.8.2 基於工業互聯網邊緣計算電網輸變配用一體化解決方案
4.8.3 基於工業互聯網邊緣計算的石化智能化生產監控與優化解決方案
4.8.4 面向個性化定制的自適應可重構生產系統
本章小結
參考文獻
第5章 邊緣計算系統平臺
5.1 面向智能城市的邊緣計算系統
5.1.1 面向智能城市的邊緣計算系統框架
5.1.2 智能城市中邊緣計算任務遷移及調度
5.2 面向智能汽車的邊緣計算系統
5.2.1 為什麼需要EdgeOSV
5.2.2 車載應用的劃分
5.2.3 OpenVDAP
5.2.4 AC4AV
5.2.5 面向智能汽車的安全協同計算框架
5.3 面向智能家居的邊緣計算系統
5.3.1 為什麼需要EdgeOSH
5.3.2 EdgeOSH架構
5.3.3 EdgeOSH的功能性問題
5.3.4 面臨的問題
5.4 面向個人計算的邊緣計算系統
5.4.1 EdgeOSP整體架構
5.4.2 EdgeOSP的軟件結構
5.4.3 EdgeOSP的典型應用實例
5.4.4 面臨的問題
5.5 協同平臺
5.5.1 協同平臺背景模型
5.5.2 協同平臺的典型應用舉例
5.5.3 面臨的問題
本章小結
參考文獻
第6章 邊緣計算的挑戰
6.1 可編程性
6.2 程序自動劃分
6.3 命名規則
6.4 數據抽象
6.5 調度策略
6.6 服務管理
6.7 隱私保護及安全
6.8 優化指標
6.9 軟硬件選型
6.10 理論基礎
6.11 商業模式
6.12 和垂直行業緊密合作
6.13 邊緣節點落地問題
本章小結
參考文獻
第7章 邊緣計算資源調度
7.1 資源調度概述
7.1.1 背景
7.1.2 應用場景
7.1.3 架構
7.1.4 性能指標
7.2 資源調度的研究方向
7.2.1 卸載決策
7.2.2 資源分配
7.2.3 資源配置
7.3 資源調度的主要技術
7.3.1 集中式方法
7.3.2 分布式方法
7.4 邊緣計算卸載模型 LabC
7.4.1 LabC 系統模型
7.4.2 LabC 應用案例分析
7.4.3 LabC 在車聯網中的實例
7.5 基於區塊鏈的邊緣資源分配問題
7.5.1 基於區塊鏈的不可篡改性的邊緣資源分配問題
7.5.2 基於區塊鏈的去中心化特性的邊緣資源分配問題
7.6 基於深度強化學習的VEC協作數據調度
7.6.1 系統模型
7.6.2 數據緩存的多隊列模型
7.6.3 基於 MDP 的數據調度分析
7.6.4 基於 DQN 的數據協作調度方案
7.7 無服務器邊緣計算中的有效資源配置
本章小結
參考文獻
第8章 邊緣計算系統實例
8.1 邊緣計算系統概覽
8.1.1 Cloudlet
8.1.2 PCloud
8.1.3 ParaDrop
8.1.4 Cachier與Precog
8.1.5 FocusStack
8.1.6 SpanEdge
8.1.7 AirBox
8.1.8 CloudPath
8.1.9 Firework
8.1.10 海云計算
8.1.11 邊緣計算代表性商業系統
8.1.12 邊緣計算
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