Contents·目錄
推薦序
前言
第1章　邊緣計(jì)算概述　　1
1.1　邊緣計(jì)算的概念　　1
1.2　邊緣計(jì)算的主要特點(diǎn)　　2
1.3　邊緣計(jì)算的架構(gòu)　　3
1.4　邊緣計(jì)算的核心技術(shù)　　8
1.5　邊緣計(jì)算的歷史與現(xiàn)狀　　13
1.6　邊緣計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)　　17
1.7　本章小結(jié)　　18
思考題　　19
參考文獻(xiàn)　　19
第2章　邊緣計(jì)算架構(gòu)原理　　21
2.1　邊緣計(jì)算架構(gòu)概述　　21
2.2　邊緣計(jì)算架構(gòu)要素　　24
2.3　邊緣計(jì)算總體架構(gòu)　　27
2.4　邊緣計(jì)算軟件架構(gòu)　　35
2.5　開源框架　　39
2.6　本章小結(jié)　　43
思考題　　43
參考文獻(xiàn)　　44
第3章　邊緣計(jì)算核心技術(shù)　　46
3.1　異構(gòu)計(jì)算技術(shù)　　46
3.2　虛擬化技術(shù)　　49
3.3　軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)　　50
3.4　無(wú)線傳輸技術(shù)　　52
3.5　微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)　　63
3.6　其他有關(guān)技術(shù)　　65
3.7　本章小結(jié)　　66
思考題　　66
參考文獻(xiàn)　　66
第4章　主要研究方向與挑戰(zhàn)　　68
4.1　計(jì)算卸載　　69
4.2　服務(wù)部署　　73
4.3　邊緣智能　　75
4.4　面向邊緣計(jì)算的視頻分析　　81
4.5　方法論和關(guān)鍵詞　　85
4.6　本章小結(jié)　　87
思考題　　89
參考文獻(xiàn)　　90
第5章　邊緣計(jì)算與人工智能　　94
5.1　智能邊緣　　94
5.2　邊緣智能　　98
5.3　面向邊緣計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)框架　　104
5.4　本章小結(jié)　　113
思考題　　113
參考文獻(xiàn)　　113
第6章　邊緣計(jì)算中的安全與隱私保護(hù)　　116
6.1　邊緣計(jì)算安全　　117
6.2　硬件安全技術(shù)　　122
6.3　軟件安全技術(shù)　　132
6.4　本章小結(jié)　　138
思考題　　138
參考文獻(xiàn)　　138
第7章　邊緣計(jì)算建模與仿真　　140
7.1　面向邊緣計(jì)算的仿真建模工具概述　　140
7.2　CloudSim：一個(gè)面向云計(jì)算環(huán)境的建模與仿真工具包　　145
7.3　iFogSim：一個(gè)面向邊緣計(jì)算環(huán)境的建模與仿真工具包　　148
7.4　iFogSim2：一個(gè)拓展的iFogSim模擬器　　156
7.5　本章小結(jié)　　160
思考題　　160
參考文獻(xiàn)　　161
第8章　邊緣計(jì)算卸載技術(shù)研究　　163
8.1　計(jì)算任務(wù)卸載概述　　164
8.2　任務(wù)卸載場(chǎng)景　　171
8.3　應(yīng)用案例分析　　176
8.4　本章小結(jié)　　182
思考題　　182
參考文獻(xiàn)　　182
第9章　邊緣服務(wù)部署技術(shù)研究　　186
9.1　概述　　186
9.2　基礎(chǔ)架構(gòu)模型　　 187
9.3　應(yīng)用模型與部署模式　　188
9.4　服務(wù)部署方案　　189
9.5　優(yōu)化策略　　191
9.6　應(yīng)用案例分析　　194
9.7　本章小結(jié)　　199
思考題　　200
參考文獻(xiàn)　　200
第10章　面向視頻分析的邊緣資源分配技術(shù)研究　　203
10.1　概述　　203
10.2　視頻分析應(yīng)用　　204
10.3　視頻分析系統(tǒng)介紹及性能分析　　208
10.4　應(yīng)用案例分析　　216
10.5　本章小結(jié)　　222
思考題　　223
參考文獻(xiàn)　　223
第11章　面向超分辨率的邊緣調(diào)度技術(shù)研究　　227
11.1　概述　　227
11.2　超分辨率簡(jiǎn)介　　228
11.3　已有超分辨率技術(shù)　　230
11.4　邊緣設(shè)備上的超分辨率應(yīng)用　　239
11.5　邊緣服務(wù)器上的超分辨率應(yīng)用　　243
11.6　本章小結(jié)　　247
思考題　　247
參考文獻(xiàn)　　248
第12章　基于多邊緣協(xié)同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷加速技術(shù)研究　　251
12.1　 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷任務(wù)　　252
12.2　基于模型切割的多邊緣協(xié)同　　258
12.3　基于數(shù)據(jù)切割的多邊緣協(xié)同　　263
12.4　基于混合切割的多邊緣協(xié)同　　269
12.5　其他推斷加速方法　　274
12.6　本章小結(jié)　　274
思考題　　275
參考文獻(xiàn)　　275
第13章　基于多臂賭博機(jī)的多邊緣選擇決策技術(shù)研究　　278
13.1　概述　　278
13.2　多臂賭博機(jī)　　279
13.3　基于多臂賭博機(jī)的多邊緣選擇決策案例分析　　289
13.4　本章小結(jié)　　298
思考題　　299
參考文獻(xiàn)　　299
第14章　面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的邊緣調(diào)度技術(shù)研究　　302
14.1　概述　　302
14.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)　　303
14.3　面向邊緣的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架分析　　310
14.4　應(yīng)用案例分析　　317
14.5　本章小結(jié)　　321
思考題　　321
參考文獻(xiàn)　　321
第15章　邊緣計(jì)算的應(yīng)用模式　　324
15.1　生命健康　　324
15.2　交通運(yùn)輸　　328
15.3　智慧電網(wǎng)　　332
15.4　智慧城市　　334
15.5　智能家居　　335
15.6　工業(yè)生產(chǎn)　　337
15.7　視頻流應(yīng)用　　340
15.8　本章小結(jié)　　344
思考題　　345
參考文獻(xiàn)　　345