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  • 全新正版云边协同大数据技术与应用9787111701002机械工业
    • 作者: 韩锐 刘驰 著著 | 韩锐 刘驰 著编 | 韩锐 刘驰 著译 | 韩锐 刘驰 著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-02-01
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    • 作者: 韩锐 刘驰 著著| 韩锐 刘驰 著编| 韩锐 刘驰 著译| 韩锐 刘驰 著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-02-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-02-01
    • 字数:0
    • 页数:248
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111701002
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:韩锐 刘驰 著
    • 著:韩锐 刘驰 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787111701002
    • 出版社:机械工业
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2022-02-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-02-01
    • 页数:248
    • 外部编号:31382934
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言<br/>作者简介<br/>章 云边协同大数据系统概述 1<br/>1.1 云边协同发展历程 1<br/>1.1.1 探索阶段 1<br/>1.1.2 云阶段 3<br/>1.1.3 云边协同阶段 7<br/>1.2 云边协同数据处理 12<br/>1.2.1 数据来源 12<br/>1.2.2 处理模式 13<br/>1.3 云边协同系统管理 18<br/>1.3.1 云边协同负载 18<br/>1.3.2 任务管理 25<br/>1.3.3 资源管理 29<br/>1.3.4 应用管理 33<br/>1.4 云边协同典型场景 35<br/>1.4.1 物联网大数据 35<br/>1.4.2 视频大数据 41<br/>1.4.3 智能驾驶大数据 47<br/>1.5 本章小结 52<br/>参考文献 54<br/>第2章 云边融合的数据处理系统 60<br/>2.1 云边协同环境下的数据处理简介 60<br/>2.1.1 背景 60<br/>2.1.2 环境 61<br/>2.1.3 数据 63<br/>2.1.4 处理模式 63<br/>2.1.5 问题与挑战 64<br/>2.2 云边协同环境下的数据预处理 66<br/>2.2.1 简介 66<br/>2.2.2 数据质量 67<br/>2.. 数据清理 68<br/>2.2.4 数据集成 77<br/>2.2.5 数据归约 80<br/>2.2.6 数据预处理小结 84<br/>. 批流融合处理架构与系统 84<br/>..1 批流融合处理架构 85<br/>..2 批流处理系统的发展 86<br/>.. 批流融合处理前沿技术 91<br/>2.4 典型技术案例SlimML 95<br/>2.4.1 背景 95<br/>2.4.2 非关键点验 97<br/>2.4.3 总体思想 100<br/>2.4.4 架构 101<br/>2.4.5 评测 105<br/>2.5 本章小结 112<br/>参考文献 112<br/>第3章 边缘智能 119<br/>3.1 背景 119<br/>3.1.1 边缘计算 119<br/>3.1.2 边缘智能 119<br/>3.2 挑战 121<br/>3.3 边缘训练前沿技术 122<br/>3.3.1 边缘训练简介 122<br/>3.3.2 中心化/去中心化训练简介 1<br/>3.3.3 隐私保护 126<br/>3.3.4 通信开销优化 131<br/>3.3.5 梯度计算优化 135<br/>3.3.6 边缘训练小结 139<br/>3.4 边缘推断前沿技术 140<br/>3.4.1 边缘推断简介 140<br/>3.4.2 模型角度优化 141<br/>3.4.3 系统角度优化 151<br/>3.4.4 模型选择 155<br/>3.4.5 模型自动生成 156<br/>3.4.6 边缘推断小结 157<br/>3.5 本章小结 158<br/>参考文献 160<br/>第4章 物联网与边缘智能数据安全隐私 165<br/>4.1 数据安全与隐私技术的起源与发展 165<br/>4.1.1 隐私技术的起源与发展 166<br/>4.1.2 隐私保护技术现状 168<br/>4.2 云边协同下的数据安全挑战 169<br/>4.2.1 云边协同下的数据安全场景 169<br/>4.2.2 云边协同下的恶意威胁模型 172<br/>4.. 数据安全关键挑战 174<br/>4.2.4 数据泄露案例 176<br/>4.3 差分隐私技术 177<br/>4.3.1 相关应用场景与挑战 177<br/>4.3.2 差分隐私技术简介 177<br/>4.3.3 差分隐私技术应用 182<br/>4.3.4 相关前沿研究简介 183<br/>4.4 安全多方计算技术 183<br/>4.4.1 相关应用场景与挑战 183<br/>4.4.2 安全多方计算简介 184<br/>4.4.3 安全多方计算应用 189<br/>4.4.4 相关前沿研究简介 192<br/>4.5 同态加密技术 192<br/>4.5.1 相关应用场景与挑战 192<br/>4.5.2 同态加密技术简介 193<br/>4.5.3 同态加密技术应用 195<br/>4.5.4 相关前沿研究简介 197<br/>4.6 区块链技术 197<br/>4.6.1 相关应用场景与挑战 197<br/>4.6.2 区块链技术简介 198<br/>4.6.3 区块链技术应用 201<br/>4.6.4 相关前沿研究简介 202<br/>4.7 未来技术展望 202<br/>4.8 本章小结 203<br/>参考文献 203<br/>第5章 云边协同典型应用 206<br/>5.1 视频大数据 206<br/>5.1.1 简介 206<br/>5.1.2 数据特征 207<br/>5.1.3 相关技术 209<br/>5.1.4 典型案例 217<br/>5.2 工业互联网大数据 219<br/>5.2.1 简介 219<br/>5.2.2 数据特征 220<br/>5.. 相关技术 2<br/>5.2.4 典型案例 227<br/>5.3 智慧城市大数据 0<br/>5.3.1 简介 0<br/>5.3.2 数据特征 2<br/>5.3.3 关键问题和前沿技术 <br/>5.3.4 典型案例 <br/>5.4 本章小结 243<br/>参考文献 243

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