Fog Computing
Здесь есть возможность читать онлайн «Fog Computing» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.
- Название:Fog Computing
- Автор:
- Жанр:
- Год:неизвестен
- ISBN:нет данных
- Рейтинг книги:5 / 5. Голосов: 1
-
Избранное:Добавить в избранное
- Отзывы:
-
Ваша оценка:
Fog Computing: краткое содержание, описание и аннотация
Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Fog Computing»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.
focuses on the technological aspects of employing fog computing in various application domains, such as smart healthcare, industrial process control and improvement, smart cities, and virtual learning environments. In addition, the Machine-to-Machine (M2M) communication methods for fog computing environments are covered in depth.
Presented in two parts—Fog Computing Systems and Architectures, and Fog Computing Techniques and Application—this book covers such important topics as energy efficiency and Quality of Service (QoS) issues, reliability and fault tolerance, load balancing, and scheduling in fog computing systems. It also devotes special attention to emerging trends and the industry needs associated with utilizing the mobile edge computing, Internet of Things (IoT), resource and pricing estimation, and virtualization in the fog environments.
Includes chapters on deep learning, mobile edge computing, smart grid, and intelligent transportation systems beyond the theoretical and foundational concepts Explores real-time traffic surveillance from video streams and interoperability of fog computing architectures Presents the latest research on data quality in the IoT, privacy, security, and trust issues in fog computing
provides a platform for researchers, practitioners, and graduate students from computer science, computer engineering, and various other disciplines to gain a deep understanding of fog computing.
Fog Computing — читать онлайн ознакомительный отрывок
Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Fog Computing», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.
Интервал:
Закладка:
20 20 LiKamWa, R., Hou, Y., Gao, J. et al. (2016). RedEye: analog ConvNet image sensor architecture for continuous mobile vision. In: 2016 ACM/IEEE 43rd International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 255–266. IEEE Press.
21 21 Radu, V., Lane, N.D., Bhattacharya, S. et al. (2016). Towards multimodal deep learning for activity recognition on mobile devices. In: Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct, 185–188. ACM.
22 22 Bhattacharya, S. and Lane, N.D. (2016). From smart to deep: robust activity recognition on smartwatches using deep learning. In: Pervasive Computing and Communication Workshops (PerCom Workshops), 2016 IEEE International Conference, pp. 1–6. IEEE.
23 23 Chang, S., Han, W., Tang, J. et al. (2015). Heterogeneous network embedding via deep architectures. In: Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 119–128. ACM.
24 24 Shuochao Yao, Shaohan Hu, Yiran Zhao et al., Deepsense: A unified deep learning framework for time-series mobile sensing data processing. The World Wide Web Conference (WWW), 2017.
25 25 Fang, B., Zeng, X., and Mi, Z. (2018). NestDNN: Resource-aware multi-tenant on-device deep learning for continuous mobile vision. In: Proceedings of the 24th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom), 115–127. New Delhi: India. ACM: New York.
26 26 Caruana, R. (1997). Multitask learning. Machine Learning 28 (1): 41–75.
27 27 Bolei Zhou, Aditya Khosla, Agata Lapedriza et al., Object detectors emerge in deep scene CNNs. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Интервал:
Закладка:
Похожие книги на «Fog Computing»
Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Fog Computing» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.
Обсуждение, отзывы о книге «Fog Computing» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.