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边缘计算——全面综述.pdf

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简介：
本文档为读者提供了一站式的边缘计算技术概览，涵盖了其定义、架构、应用场景以及挑战与未来发展趋势。适合希望深入了解该领域的专业人士阅读。 边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理的新模型。它涉及从云服务传来的下行数据以及来自万物互联设备的上行数据。这里的“边缘”指的是位于数据源与云计算中心之间路径上的任何计算或网络资源，形成一个连续的整体。

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  • 边缘计算——全面综述.pdf
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    本文档为读者提供了一站式的边缘计算技术概览，涵盖了其定义、架构、应用场景以及挑战与未来发展趋势。适合希望深入了解该领域的专业人士阅读。 边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理的新模型。它涉及从云服务传来的下行数据以及来自万物互联设备的上行数据。这里的“边缘”指的是位于数据源与云计算中心之间路径上的任何计算或网络资源，形成一个连续的整体。
     
  • 边缘计算安全性技术综述
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    《边缘计算安全性技术综述》旨在全面介绍和分析当前边缘计算环境下的安全挑战和技术解决方案，为相关领域研究者提供参考。 随着物联网的广泛应用，越来越多的移动终端设备参与到服务计算当中，传统的云计算模式已无法满足网络边缘设备产生的数据速度需求，因此边缘计算模型应运而生，并成为近年来的研究热点之一。本段落介绍了边缘计算的概念以及物联网中的边缘计算参考模型，分析了边缘设备可能遭受的安全攻击类型，并总结了在边缘计算中密码安全技术的主要研究成果。文中指出对称加密技术不适合用于边缘设备之间的通信；基于身份标识的加密方法更适合于设备间直接交流；而配对加密则更适用于从边缘设备到基站的数据传输场景。此外，文章还探讨了两种后量子密码技术在边缘计算中的应用，并提出了几个关于如何进一步研究和完善边缘计算安全性的建议。
     
  • 车载网中移动边缘计算的应用综述
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    本文综述了车载网络环境中移动边缘计算技术的应用现状与挑战，探讨其在提升车辆通信效率及服务质量方面的潜力。 移动边缘计算（MEC）技术将IT服务环境与云计算结合在网络边缘，以提升边缘网络的计算和存储能力，并减少网络操作和服务交付的时间延迟；应用MEC于车载网络能够满足车辆对于低延时和高可靠性的通信需求，从而提高用户的体验质量。本段落对移动边缘计算在车载网中的运用进行了分析研究：首先介绍了MEC的基本概念、架构及其典型应用场景；接着探讨了MEC技术如何应用于车载网络，并概述基于软件定义网络（SDN）的车载网与MEC的研究现状及具体应用案例；最后，文章讨论了在车载环境中部署移动边缘计算所面临的问题和挑战，并对未来研究方向进行了展望。
     
  • 关于深度学习在图像边缘检测中的算法综述.pdf
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    本文为一篇关于深度学习技术在图像边缘检测领域应用的综述性文章，总结了近年来该领域的研究成果和进展，并对比分析了不同算法的优劣。 本段落档对基于深度学习的图像边缘检测算法进行了综述。文章首先介绍了传统的边缘检测方法及其局限性，然后详细讨论了近年来利用卷积神经网络（CNN）等技术改进边缘检测性能的研究进展。此外，还探讨了几种典型的深度学习架构在不同应用场景中的表现，并分析了它们的优势和不足之处。最后，论文总结了一些未来研究的方向与挑战。
     
  • 移动边缘计算卸载技术概述
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    移动边缘计算卸载技术是指将计算任务从资源受限的移动设备转移到网络边缘服务器上执行的技术，旨在减少延迟和提高数据处理效率。 移动边缘计算（MEC）通过将终端设备的计算任务卸载到网络边缘来解决设备在资源存储、计算性能以及能效方面的限制。相比云计算中的计算卸载，MEC能够减少对网络资源的需求，并缓解高延迟和额外负载的问题。本段落首先概述了MEC的架构及其部署方案，并对其进行了分析对比；接着从卸载决策、资源分配及系统实现三个方面探讨了MEC的关键技术；最后，在5G环境下的MEC部署基础上提出了两种优化计算卸载的方法，同时总结并归纳了当前MEC在移动性管理、干扰管理和安全性等方面所面临的挑战。
     
  • AI边缘计算技术白皮书.pdf
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    《AI边缘计算技术白皮书》深入探讨了边缘计算在人工智能领域的应用与发展，提供了关键技术解析与未来趋势展望。 边缘计算是算力优化的关键技术之一，能够满足未来AI技术在应用场景扩展、分布式部署等方面的需求，并且也是5G网络和物联网发展的主要方向。
     
  • 边缘计算的安全和隐私保护
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    边缘计算的安全和隐私保护是指在数据处理靠近数据源的位置（即“边缘”）采取措施保障信息安全与用户隐私的技术研究领域。 在中科院计算所主办的CCF龙星课程“边缘计算”上，主讲老师施巍松教授邀请了一位安全方面的专家来介绍边缘计算下的安全和隐私保护的相关内容。
     
  • 移动边缘计算（MEC）
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    移动边缘计算（MEC）是一种将云计算能力部署在移动网络边缘的技术，旨在减少延迟、提高数据处理效率并增强用户体验。 从时代发展的角度来看，“快”趋势的发展具有必然性。在数字化席卷的今天，人们的生活节奏越来越快。然而，在这种背景下，最有价值的东西不再是数据本身，而是人们的注意力。 如何最大程度地吸引并锁定用户的注意力呢？除了内容本身的吸引力之外，我认为关键在于“快”。例如，在观看视频时的研究表明：如果等待时间超过五秒，则很难再留住用户；而一旦在播放过程中出现卡顿现象，观众对视频和平台的好感度会迅速下降。从竞争的角度来看，“天下武功，唯快不破”，只有做到快速响应并满足用户需求，才能在这个飞速发展的时代中立于不败之地。 因此，在这种背景下，MEC（移动边缘计算）的出现正是顺应了这一趋势。