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270千字 字数
2022-02-01 发行日期
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主编推荐语

本书着重介绍了云边协同大数据系统的学术界前沿进展与应用案例分析。

内容简介

两位作者将软件系统顶会和期刊（如TPDS、TC）从近六年在云边协同大数据系统方面的重要学术进展，按照云边协同数据预处理处理、云边协同数据处理系统、边缘智能驱动的大数据系统、云边协同数据隐私保护四个方向梳理，介绍其发展脉络、主流技术，以及技术趋势展望；同时，介绍典型云边协同大数据应用示例，为相关从业者、高年级本科生、研究生提供重要参考资料。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 作者简介
  • 第1章 云边协同大数据系统概述
  • 1.1 云边协同发展历程
  • 1.1.1 探索阶段
  • 1.1.2 云阶段
  • 1.1.3 云边协同阶段
  • 1.2 云边协同数据处理
  • 1.2.1 数据来源
  • 1.2.2 处理模式
  • 1.3 云边协同系统管理
  • 1.3.1 云边协同负载
  • 1.3.2 任务管理
  • 1.3.3 资源管理
  • 1.3.4 应用管理
  • 1.4 云边协同典型场景
  • 1.4.1 物联网大数据
  • 1.4.2 视频大数据
  • 1.4.3 智能驾驶大数据
  • 1.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 云边融合的数据处理系统
  • 2.1 云边协同环境下的数据处理简介
  • 2.1.1 背景
  • 2.1.2 环境
  • 2.1.3 数据
  • 2.1.4 处理模式
  • 2.1.5 问题与挑战
  • 2.2 云边协同环境下的数据预处理
  • 2.2.1 简介
  • 2.2.2 数据质量
  • 2.2.3 数据清理
  • 2.2.4 数据集成
  • 2.2.5 数据归约
  • 2.2.6 数据预处理小结
  • 2.3 批流融合处理架构与系统
  • 2.3.1 批流融合处理架构
  • 2.3.2 批流处理系统的发展
  • 2.3.3 批流融合处理前沿技术
  • 2.4 典型技术案例SlimML
  • 2.4.1 背景
  • 2.4.2 非关键点验证
  • 2.4.3 总体思想
  • 2.4.4 架构
  • 2.4.5 评测
  • 2.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 边缘智能
  • 3.1 背景
  • 3.1.1 边缘计算
  • 3.1.2 边缘智能
  • 3.2 挑战
  • 3.3 边缘训练前沿技术
  • 3.3.1 边缘训练简介
  • 3.3.2 中心化/去中心化训练简介
  • 3.3.3 隐私保护
  • 3.3.4 通信开销优化
  • 3.3.5 梯度计算优化
  • 3.3.6 边缘训练小结
  • 3.4 边缘推断前沿技术
  • 3.4.1 边缘推断简介
  • 3.4.2 模型角度优化
  • 3.4.3 系统角度优化
  • 3.4.4 模型最优选择
  • 3.4.5 模型自动生成
  • 3.4.6 边缘推断小结
  • 3.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 物联网与边缘智能数据安全隐私
  • 4.1 数据安全与隐私技术的起源与发展
  • 4.1.1 隐私技术的起源与发展
  • 4.1.2 隐私保护技术现状
  • 4.2 云边协同下的数据安全挑战
  • 4.2.1 云边协同下的数据安全场景
  • 4.2.2 云边协同下的恶意威胁模型
  • 4.2.3 数据安全关键挑战
  • 4.2.4 数据泄露案例
  • 4.3 差分隐私技术
  • 4.3.1 相关应用场景与挑战
  • 4.3.2 差分隐私技术简介
  • 4.3.3 差分隐私技术应用
  • 4.3.4 相关前沿研究简介
  • 4.4 安全多方计算技术
  • 4.4.1 相关应用场景与挑战
  • 4.4.2 安全多方计算简介
  • 4.4.3 安全多方计算应用
  • 4.4.4 相关前沿研究简介
  • 4.5 同态加密技术
  • 4.5.1 相关应用场景与挑战
  • 4.5.2 同态加密技术简介
  • 4.5.3 同态加密技术应用
  • 4.5.4 相关前沿研究简介
  • 4.6 区块链技术
  • 4.6.1 相关应用场景与挑战
  • 4.6.2 区块链技术简介
  • 4.6.3 区块链技术应用
  • 4.6.4 相关前沿研究简介
  • 4.7 未来技术展望
  • 4.8 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 云边协同典型应用
  • 5.1 视频大数据
  • 5.1.1 简介
  • 5.1.2 数据特征
  • 5.1.3 相关技术
  • 5.1.4 典型案例
  • 5.2 工业互联网大数据
  • 5.2.1 简介
  • 5.2.2 数据特征
  • 5.2.3 相关技术
  • 5.2.4 典型案例
  • 5.3 智慧城市大数据
  • 5.3.1 简介
  • 5.3.2 数据特征
  • 5.3.3 关键问题和前沿技术
  • 5.3.4 典型案例
  • 5.4 本章小结
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。