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| 編輯推薦： |
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《智能边缘计算》对从事边缘网络、边缘智能计算方面的硕士、博士研究生以及相关高校学生以及对边缘计算技术感兴趣的读者，都具有一定的参考价值。
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| 內容簡介： |
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《智能边缘计算》对智能边缘计算的概念、发展历程以及边缘计算的网络形态进行了介绍，阐述了边缘计算系统架构和部署方案，并对边缘计算的关键技术，如计算卸载、边缘缓存、商业模式、移动性管理以及安全技术进行了详细分析，针对智能边缘计算的几种实际场景以及与新兴技术的融合进行了综述说明。 本书涉及的内容广泛，对算法、技术的阐述足够清晰，将应用场景与实际结合，并对与新兴技术的融合发展进行了展望。本书可以作为从事边缘计算、边缘智能方面课题研究的硕士、博士研究生的教材或参考书，也可以作为对边缘计算感兴趣的高校教师或其他从业人员的参考书。
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| 目錄：
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第1章边缘计算概述
1.1边缘计算产生的背景
1.2边缘计算的概念
1.3边缘计算的发展历程
1.4边缘计算的相关网络形态
1.4.1内容分发网络
1.4.2云计算
1.4.3微云
1.4.4雾计算
1.4.5多接入边缘计算
1.5边缘计算的关键技术
1.5.1计算卸载
1.5.2边缘缓存
1.5.3边缘安全
1.5.4边缘智能
1.6赋能边缘计算的相关技术
1.6.1软件定义网络
1.6.2网络功能虚拟化
1.6.3信息中心网络
1.6.4网络人工智能
1.6.5云计算与数据中心网络
1.6.6大数据
1.6.7区块链
1.7边缘计算未来的发展趋势
1.8边缘计算的机遇与挑战
本章小结
习题
参考文献
第2章边缘计算系统架构与部署方案
2.1边缘计算系统的组成结构
2.1.1边缘计算系统的扁平结构
2.1.2边缘计算系统的分层结构
2.1.3边缘计算系统的组成部分
2.2边缘计算系统的参考架构
2.2.1ETSI边缘计算参考架构
2.2.2中国边缘计算产业联盟的边缘计算参考架构
2.3边缘计算的部署
2.3.1移动通信网络中的边缘计算部署方案
2.3.2智能电网中的边缘计算部署方案
2.3.3工业物联网中的边缘计算部署方案
本章小结
习题
参考文献
第3章边缘计算中的计算卸载
3.1什么是计算卸载
3.2计算卸载的分类
3.2.1根据卸载对象分类
3.2.2根据卸载环境分类
3.2.3根据卸载方法分类
3.2.4根据任务粒度分类
3.2.5其他分类标准
3.3计算卸载的步骤
3.4影响卸载决策的因素
3.5基于能量约束的计算卸载
3.5.1能量约束的必要性
3.5.2能量约束计算卸载问题的挑战和目标
3.5.3给定能量约束下最小化系统长期延迟的计算
卸载决策
3.6基于边缘云选择的计算卸载
3.6.1边缘云选择的必要性及待解决问题
3.6.2环境约束下的多小区机制中的边缘云选择
3.7可分负载应用的计算迁移和卸载
3.7.1数据划分型可分负载计算迁移
3.7.2应用划分型可分负载计算卸载
3.8可充电环境下的计算卸载
3.8.1可充电环境下的计算卸载场景
3.8.2针对双远近问题的可充电协作卸载
本章小结
习题
参考文献
第4章边缘内容缓存
4.1内容分发技术与边缘计算
4.1.1内容分发网络
4.1.2基于云的内容分发
4.1.3边缘计算下的内容分发
4.2边缘缓存技术
4.2.1网络缓存技术概述
4.2.2边缘缓存基本原理
4.2.3边缘缓存中的内容流行度
4.2.4边缘缓存策略
4.2.5协作边缘缓存
4.2.6边缘缓存发展趋势
本章小结
习题
参考文献
第5章边缘计算中的商业实践
5.1边缘计算的部署模型
5.1.1边缘托管模型
5.1.2边缘IaaS/PaaS/NaaS模型
5.1.3边缘系统集成模型
5.1.4边缘B2B2X模型
5.1.5端到端的边缘计算
5.2边缘计算场景下的动态资源定价机制
5.2.1边缘场景下动态资源定价机制的意义
5.2.2边缘场景下动态资源定价的挑战和目标
5.2.3实例： 移动边缘计算系统的动态定价策略
5.3边缘计算场景下的资源拍卖
5.3.1边缘计算中拍卖机制的意义
5.3.2边缘计算中拍卖机制的挑战
5.3.3实例： 边缘计算中拍卖机制的设计
5.4服务供应商之间的协作激励机制
5.4.1协作激励机制设计的意义和目标
5.4.2协作激励机制设计的挑战
5.4.3实例： 协作激励机制设计
本章小结
习题
参考文献
第6章边缘计算场景下的移动性管理
6.1移动性问题描述
6.1.1问题背景
6.1.2对边缘计算系统的影响
6.1.3移动性的参考模型
6.2边缘计算迁移中的切换管理
6.2.1跟随云模型
6.2.2移动感知位置管理
6.3边缘计算中的移动性预测
6.3.1基于概率统计模型的移动预测
6.3.2基于判别模型的移动预测
6.3.3基于频繁模式挖掘的移动预测
本章小结
习题
参考文献
第7章边缘计算安全与隐私保护
7.1边缘计算安全威胁与挑战
7.1.1边缘计算安全威胁
7.1.2边缘计算安全挑战
7.2边缘安全的需求特征
7.3边缘计算的数据安全与隐私保护
7.3.1数据安全
7.3.2身份认证
7.3.3访问控制
7.3.4隐私保护
7.4数据安全与隐私保护相关技术
7.4.1安全多方计算技术
7.4.2完全同态加密
7.4.3差分隐私技术
7.4.4联邦学习技术
7.5边缘计算安全与隐私保护研究方向
本章小结
习题
参考文献
第8章边缘计算应用场景与实例
8.1视频传输与服务
8.1.1视频传输的发展
8.1.2关键技术
8.1.3应用场景
8.2增强现实/虚拟现实
8.2.1增强现实/虚拟现实发展现状
8.2.2增强现实/虚拟现实关键技术
8.2.3增强现实/虚拟现实应用场景
8.3物联网
8.3.1物联网发展现状
8.3.2物联网的架构
8.3.3物联网关键技术
8.3.4物联网应用场景
8.4车联网
8.4.1车联网发展现状
8.4.2车联网关键技术
8.4.3车联网应用场景
8.5智慧城市
8.5.1智慧城市发展现状
8.5.2智慧城市关键技术
8.5.3智慧城市应用场景
本章小结
习题
参考文献
第9章边缘计算与新兴技术的融合
9.15G移动边缘计算
9.1.15G网络及关键技术
9.1.25G技术与移动边缘计算的结合
9.1.35G移动边缘计算的应用
9.2边缘智能
9.2.1人工智能技术
9.2.2边缘计算与人工智能技术结合
9.2.3边缘智能模型训练
9.2.4边缘智能模型推理
9.3边缘计算与区块链的融合
9.3.1区块链技术
9.3.2边缘计算与区块链技术
9.3.3区块链赋能的移动边缘计算
本章小结
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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近年来，视频传输与服务、增强现实/虚拟现实、物联网、工业互联网、车联网以及智慧城市新型业务应用场景的涌现，对数据的传输容量、数据的存储容量、数据的分发能力、数据的计算能力以及传输资源的调度能力等都提出了前所未有的挑战。迅猛增长的用户终端数据流量也给日益提高的用户体验需求带来了巨大压力。
随着边缘设备的数量呈指数级增长，网络形态由以云计算为中心转换为云边端协同的范式，即计算、缓存和资源都逐步下沉到边缘，更靠近用户端。这种新的网络范式也将在实际的智能制造、无线驾驶等场景应用中落地。边缘计算作为一种新的计算范式，也是云计算的一种补充，使数据在用户产生端就能得到有效的处理。在万物互联的时代，边缘计算为移动计算、物联网的发展提供了更好的发展平台。
边缘计算作为一种开放的、弹性的、协作的新型计算模式，极大地促进了5G通信网络、互联网、物联网、区块链、人工智能等技术的融合以及数据之间的相互交流。随着软件定义网络、网络功能虚拟化技术的发展，边缘网络逐渐与人工智能、大数据以及区块链相融合，未来的发展趋势必将是智能边缘网络。
为了帮助这一领域的硕士、博士研究生以及相关从业者快速入门和从事相关研究，我们专门编写这本书。希望通过阅读本书，读者能够对边缘计算的相关研究产生兴趣，从而为推动该领域的发展贡献力量。
本书对智能边缘计算的背景起源、发展历程以及边缘计算的网络形态进行了介绍，阐述了边缘计算的系统架构和部署方案，并对关键的卸载技术、边缘缓存技术、商业模式、激励机制、移动性管理技术以及安全技术进行了详细分析，针对智能边缘计算的实际应用场景以及其与新兴技术的融合进行了阐述。每章开头都有一个简单的导读，阐述本章的研究背景和问题，章末有小结和习题，每章单独列出相应的参考文献。
非常感谢参与本书撰写与审校的我在西南大学指导的博士生： 余红宴、王瑛、董一藩、王曲苑、刘佳迪、冯浩、何静。在此对大家表示衷心感谢！最后，感谢清华大学出版社的大力支持与高效的工作，使本书能很快与读者见面。
本书的内容主要来源于本团队在从事边缘计算科研过程中的总结，希望能对从事边缘计算以及相关研究的硕士、博士研究生有所帮助。由于编者水平有限，同时边缘计算相关研究还在迅猛发展中，书中难免存在不足和疏漏，希望读者批评指正。
郭松涛
2023年8月于重庆大学
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