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邊緣智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787030797162
- 條形碼：9787030797162 ; 978-7-03-079716-2
- 裝幀：精裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
邊緣智能 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)深入探討人工智能與邊緣計(jì)算的密切關(guān)系。眾多智能場(chǎng)景和大模型的興起加劇了大數(shù)據(jù)需求，同時(shí)數(shù)據(jù)規(guī)模對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出挑戰(zhàn)，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。人工智能和邊緣計(jì)算密不可分，邊緣計(jì)算通過(guò)降低延遲和負(fù)載為人工智能提供保障，而人工智能的優(yōu)化能力則支持了邊緣計(jì)算高效運(yùn)行。
邊緣智能 目錄
目錄“新一代人工智能理論、技術(shù)及應(yīng)用叢書(shū)”序序前言第1章 邊緣計(jì)算概述 11.1 邊緣計(jì)算的產(chǎn)生 11.2 邊緣計(jì)算的發(fā)展 21.3 邊緣計(jì)算的現(xiàn)狀 31.4 邊緣計(jì)算的趨勢(shì) 41.5 邊緣計(jì)算的挑戰(zhàn) 61.6 邊緣計(jì)算理論科學(xué)問(wèn)題初探 101.6.1 四個(gè)理論問(wèn)題 101.6.2 三層約束關(guān)系 111.6.3 兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù) 121.6.4 一個(gè)共生生態(tài) 131.7 本章小結(jié) 14參考文獻(xiàn) 15 第2章 人工智能基本原理 172.1 人工智能發(fā)展歷史和趨勢(shì) 172.2 人工智能和深度學(xué)習(xí) 192.3 深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 202.3.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 202.3.2 自動(dòng)編碼器 212.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 212.3.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 222.3.5 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 222.3.6 遷移學(xué)習(xí) 232.4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 242.4.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 252.4.2 基于值函數(shù)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 252.4.3 基于策略梯度的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 262.5 邊緣智能的挑戰(zhàn)和難點(diǎn) 262.6 分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 272.6.1 數(shù)據(jù)并行 282.6.2 模型并行 282.7 邊緣深度學(xué)習(xí)框架 282.8 本章小結(jié) 30參考文獻(xiàn) 30 第3章 邊緣計(jì)算基本原理 333.1 邊緣計(jì)算分類 333.1.1 微云和微型數(shù)據(jù)中心 343.1.2 霧計(jì)算 343.1.3 移動(dòng)(多接入)邊緣計(jì)算 353.1.4 邊緣計(jì)算術(shù)語(yǔ) 353.1.5 云-邊-端協(xié)同計(jì)算 353.1.6 邊緣人工智能計(jì)算設(shè)備 393.1.7 商用邊緣節(jié)點(diǎn) 403.1.8 邊緣計(jì)算框架 403.2 邊緣虛擬化 413.2.1 硬件虛擬化 423.2.2 網(wǎng)絡(luò)虛擬化 433.2.3 網(wǎng)絡(luò)切片 433.3 本章小結(jié) 43參考文獻(xiàn) 44 第4章 邊緣智能應(yīng)用 474.1 實(shí)時(shí)視頻分析 474.1.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視頻分析預(yù)處理 484.1.2 基于云邊深度學(xué)習(xí)的視頻分析 484.2 自動(dòng)化車聯(lián)網(wǎng) 494.2.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的傳感信息處理 494.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)化車聯(lián)網(wǎng) 504.3 智能制造 514.3.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)庫(kù)更新 524.3.2 深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的新一代智能制造 524.4 智慧家居、社區(qū)與城市 534.4.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 544.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景智能管控 544.5 本章小結(jié) 56參考文獻(xiàn) 56 第5章 邊緣人工智能推理 585.1 邊緣人工智能模型優(yōu)化 585.1.1 模型優(yōu)化的一般方法 585.1.2 邊緣定制的模型優(yōu)化 595.2 人工智能模型分割 615.3 人工智能推理早退 625.4 人工智能計(jì)算緩存 645.5 本章小結(jié) 65參考文獻(xiàn) 66 第6章 邊緣人工智能訓(xùn)練 696.1 邊緣分布式訓(xùn)練 706.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí) 726.2.1 通信高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí) 746.2.2 資源優(yōu)化的聯(lián)邦學(xué)習(xí) 756.2.3 安全強(qiáng)化的聯(lián)邦學(xué)習(xí) 776.3 邊緣智能訓(xùn)練實(shí)際案例 796.3.1 多用戶邊緣計(jì)算場(chǎng)景 796.3.2 系統(tǒng)建模 806.3.3 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算任務(wù)卸載策略 816.3.4 分布式合作訓(xùn)練 826.4 本章小結(jié) 82參考文獻(xiàn) 83 第7章 面向人工智能的邊緣計(jì)算架構(gòu) 867.1 智慧邊緣硬件 867.1.1 移動(dòng)CPU和GPU 867.1.2 基于FPGA的解決方案 877.1.3 基于TPU的解決方案 897.2 智慧邊緣的數(shù)據(jù)分析 907.2.1 邊緣數(shù)據(jù)處理的需求和挑戰(zhàn) 907.2.2 大數(shù)據(jù)與邊緣數(shù)據(jù)處理 917.2.3 邊緣數(shù)據(jù)處理體系結(jié)構(gòu) 927.3 邊緣智能的通信和計(jì)算方式 927.3.1 完全卸載 957.3.2 部分卸載 967.3.3 縱向協(xié)同 977.3.4 橫向協(xié)同 977.4 面向人工智能的邊緣定制框架 987.5 智能邊緣的性能評(píng)估 997.6 本章小結(jié) 100參考文獻(xiàn) 100 第8章 面向優(yōu)化邊緣的人工智能算法 1038.1 人工智能驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)邊緣緩存 1038.1.1 基于深度學(xué)習(xí)的緩存策略更新 1048.1.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的緩存策略更新 1058.2 人工智能驅(qū)動(dòng)的邊緣計(jì)算卸載優(yōu)化 1068.2.1 基于深度學(xué)習(xí)的邊緣計(jì)算卸載優(yōu)化 1078.2.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的邊緣計(jì)算卸載優(yōu)化 1088.3 人工智能驅(qū)動(dòng)的邊緣管理和維護(hù) 1098.3.1 邊緣通信優(yōu)化 1108.3.2 邊緣安全保護(hù) 1118.3.3 邊緣聯(lián)合優(yōu)化 1118.4 自適應(yīng)邊緣緩存實(shí)際案例 1128.4.1 多基站邊緣緩存場(chǎng)景 1138.4.2 多基站系統(tǒng)建模 1138.4.3 基于加權(quán)分布式DQL的緩存替換策略 1148.4.4 邊緣緩存案例總結(jié) 1158.5 本章小結(jié) 115參考文獻(xiàn) 115 第9章 邊緣智能的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 1199.1 邊緣智能前景 1199.2 通用人工智能推理模型的構(gòu)建 1199.2.1 性能指標(biāo)不明確 1209.2.2 早退推理機(jī)制的泛化 1209.2.3 混合模型修正 1209.2.4 訓(xùn)練推理協(xié)調(diào) 1219.3 完備的智能邊緣架構(gòu) 1219.3.1 邊緣數(shù)據(jù)處理解決方案 1219.3.2 微服務(wù)架構(gòu) 1229.3.3 激勵(lì)和可信機(jī)制 1239.3.4 自適應(yīng)調(diào)度機(jī)制 1239.4 邊緣側(cè)實(shí)用訓(xùn)練原則 1249.4.1 數(shù)據(jù)并行性與模型并行性 1249.4.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自何處？ 1259.4.3 異步邊緣聯(lián)邦學(xué)習(xí) 1259.4.4 基于遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練 1259.5 智慧邊緣的實(shí)際部署和改進(jìn) 1269.6 本章小結(jié) 127參考文獻(xiàn) 127 第10章 鏈上邊緣智能 13010.1 邊緣智能上“鏈” 13010.1.1 區(qū)塊鏈簡(jiǎn)述 13010.1.2 邊緣智能上“鏈”的迫切需求 13310.1.3 鏈上邊緣智能體系結(jié)構(gòu) 13510.1.4 區(qū)塊鏈共識(shí)助力邊緣智能 13710.2 邊緣算力上“鏈” 13910.2.1 邊緣智能的算力挑戰(zhàn) 13910.2.2 邊緣算力需求和使用現(xiàn)狀的突出矛盾 14010.2.3 邊緣節(jié)點(diǎn)眾籌算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 14110.2.4 區(qū)塊鏈加持的算力變現(xiàn)價(jià)值體系 14410.3 本章小結(jié) 149參考文獻(xiàn) 149 第11章 邊緣智能安全 15211.1 邊緣協(xié)同智能體系安全風(fēng)險(xiǎn)分析 15211.1.1 邊緣智能安全管理風(fēng)險(xiǎn) 15211.1.2 邊緣協(xié)同網(wǎng)絡(luò)融合風(fēng)險(xiǎn) 15311.1.3 邊緣計(jì)算風(fēng)險(xiǎn) 15411.1.4 邊緣協(xié)同智能風(fēng)險(xiǎn) 15511.2 邊緣協(xié)同智能安全策略 15611.2.1 管理平臺(tái)側(cè)安全策略 15611.2.2 網(wǎng)絡(luò)融合側(cè)安全策略 15611.2.3 邊緣計(jì)算側(cè)安全策略 15711.2.4 邊緣協(xié)同側(cè)安全策略 15811.3 邊緣協(xié)同智能安全解決方案 15811.3.1 智能安全管理平臺(tái) 15911.3.2 邊緣計(jì)算安全防護(hù)框架 16011.3.3 邊緣協(xié)同側(cè)安全防護(hù)方案 16211.3.4 算法安全解決方案 16211.4 本章小結(jié) 163參考文獻(xiàn) 164 第12章 邊緣智能與多智能體學(xué)習(xí) 16612.1 從單體智能到多體智能 16612.1.1 多智能體學(xué)習(xí)：概念與特征 16612.1.2 多智能體學(xué)習(xí)的發(fā)展與分類 16712.1.3 邊緣群智中的挑戰(zhàn)與熱點(diǎn) 16812.2 多智能體學(xué)習(xí)賦能的網(wǎng)絡(luò)邊緣 16912.2.1 邊緣資源管理的演進(jìn) 16912.2.2 邊緣通信的賦能 17012.2.3 邊緣緩存的賦能 17112.2.4 邊緣計(jì)算的賦能 17112.3 邊緣場(chǎng)景中的多智能體學(xué)習(xí) 17212.3.1 邊緣環(huán)境對(duì)多智能體模型的影響 17212.3.2 邊緣環(huán)境中多智能體模型的局限 17412.3.3 邊緣環(huán)境內(nèi)多智能體學(xué)習(xí)的模式 17412.3.4 邊緣環(huán)境內(nèi)多智能體知識(shí)的遷移 17612.4 多智能體+邊緣仿真：從理論到實(shí)踐 17712.4.1 邊緣智能仿真與框架 17712.4.2 傳統(tǒng)多智能體方法案例 17812.4.3 未來(lái)展望 17912.5 本章小結(jié) 179參考文獻(xiàn) 180 第13章 邊緣智能與未來(lái)數(shù)字平行社會(huì) 18613.1 邊緣計(jì)算與萬(wàn)物互聯(lián) 18613.2 萬(wàn)物賦能：邊緣協(xié)同智能與數(shù)字演進(jìn) 19013.2.1 優(yōu)化智能應(yīng)用請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)延與資源供給 19013.2.2 改進(jìn)智能應(yīng)用數(shù)據(jù)的通信傳輸與隱私保護(hù) 19113.2.3 提升智能應(yīng)用服務(wù)的應(yīng)用拓展與部署保障 19113.3 平行邊緣：信息創(chuàng)造價(jià)值？ 19413.4 本章小結(jié) 197參考文獻(xiàn) 198 第14章 邊緣智能的產(chǎn)業(yè)落地 20014.1 邊緣智能的政策環(huán)境 20014.1.1 政府層面的支持政策概述 20014.1.2 成立行業(yè)組織與技術(shù)聯(lián)盟 20214.1.3 促進(jìn)產(chǎn)研結(jié)合的研究生態(tài) 20314.1.4 健全法律法規(guī)與監(jiān)管措施 20414.2 邊緣智能的行業(yè)落地 20414.2.1 市場(chǎng)布局與需求場(chǎng)景 20414.2.2 天網(wǎng)工程與雪亮工程 20514.2.3 智能工廠和智慧港口 20614.2.4 面向用戶的媒體娛樂(lè) 20714.3 邊緣智能的商業(yè)模式 20814.3.1 B2B2C 模式 20814.3.2 B2B 模式 20914.3.3 業(yè)務(wù)優(yōu)化提升模式 21014.4 產(chǎn)品化發(fā)展前景展望 21114.5 本章小結(jié) 213參考文獻(xiàn) 213
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