دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Yang Yang, Xu Chen, Rui Tan, Yong Xiao سری: ISBN (شابک) : 1119593549, 9781119593546 ناشر: Wiley سال نشر: 2021 تعداد صفحات: 339 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 11 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Intelligent IoT for the Digital World: Incorporating 5G Communications and Fog/Edge Computing Technologies به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب اینترنت اشیاء هوشمند برای دنیای دیجیتال: ترکیب ارتباطات 5G و فناوریهای محاسباتی Fog/Edge نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
کشف کنید اینترنت اشیا چگونه صنعت فناوری اطلاعات و ارتباطات را در دهه آینده تغییر خواهد داد
اینترنت هوشمند اشیا یک منحصر به فرد را بررسی می کند نوع معماری اینترنت اشیا (IoT)، به عنوان مثال، وب اشیا (WoT) با شخصیت باز آن که موانع را در میان برنامه های کاربردی عمودی مختلف اینترنت اشیا می شکند. نویسندگان - کارشناسان برجسته در این موضوع - فناوریهای کلیدی را از سطح فیزیکی تا پلتفرم، بهویژه فناوری اینترنت اشیاء باند باریک (NB-IoT) بررسی و مقایسه میکنند. آنها در مورد برنامه های کاربردی با الزامات مختلف انتقال داده که برای اینترنت اشیاء معمولی هستند بحث می کنند. این متن همچنین الزامات برنامههای WoT در 5G را توضیح میدهد و شامل اطلاعات دقیق در مورد فناوریهای WoT است.
اینترنت هوشمند اشیا بررسی میکند سه کاربرد معمولی WoT: کاربرد نظارت بر پروژههای انحراف آب از جنوب به شمال. برنامه های کاربردی رانندگی هوشمند؛ و برنامه های بهینه سازی شبکه علاوه بر این، متن آزمایش و احراز هویت فناوریهای کلیدی IoT را با تجهیزات، پلتفرم و توسعه محیط بیرون مورد نیاز بررسی میکند. این کتاب مهم:
نوشته شده برای متخصصانی که در توسعه IoT، مدیریت و تجزیه و تحلیل کلان داده کار می کنند، اینترنت هوشمند اشیا نمای کلی از معماری اینترنت اشیا، فناوری کلیدی، برنامه های کاربردی فعلی و توسعه آینده را ارائه می دهد. از فناوری.
Discover how the Internet of Things will change the information and communication technology industry in the next decade
The Intelligent Internet of Things explores a unique type of Internet of Things (IoT) architecture, for example, the Web of Things (WoT) with its open character that breaks the barriers among various IoT vertical applications. The authors—noted experts on the topic—examine and compare key technologies from physical to platform level, especially the Narrow Band Internet of Things (NB-IoT) technology. They discuss applications with different data transmission requirements that are typical to IoT. The text also describes the requirements of WoT applications on 5G and includes detailed information on WoT technologies.
The Intelligent Internet of Things examines three typical WoT applications: the monitoring application of south-to-north water diversion projects; smart driving applications; and network optimization applications. In addition, the text explores testing and authentication of IoT key technologies, with the required equipment, platform, and outdoor environment development. This important book:
Written for professionals working in IoT development, management and big data analytics, Intelligent Internet of Things offers an overview of IoT architecture, key technology, current applications and future development of the technology.
Cover Title Page Copyright Contents Preface Acknowledgments Acronyms Chapter 1 IoT Technologies and Applications 1.1 Introduction 1.2 Traditional IoT Technologies 1.2.1 Traditional IoT System Architecture 1.2.1.1 Sensing Layer 1.2.1.2 Network Layer 1.2.1.3 Application Layer 1.2.2 IoT Connectivity Technologies and Protocols 1.2.2.1 Low‐power and Short‐range Connectivity Technologies 1.2.2.2 Low Data Rate and Wide‐area Connectivity Technologies 1.2.2.3 Emerging IoT Connectivity Technologies and Protocols 1.3 Intelligent IoT Technologies 1.3.1 Data Collection Technologies 1.3.1.1 mmWave 1.3.1.2 Massive MIMO 1.3.1.3 Software Defined Networks 1.3.1.4 Network Slicing 1.3.1.5 Time Sensitive Network 1.3.1.6 Multi‐user Access Control 1.3.1.7 Muti‐hop Routing Protocol 1.3.2 Computing Power Network 1.3.2.1 Intelligent IoT Computing Architecture 1.3.2.2 Edge and Fog Computing 1.3.3 Intelligent Algorithms 1.3.3.1 Big Data 1.3.3.2 Artificial Intelligence 1.4 Typical Applications 1.4.1 Environmental Monitoring 1.4.2 Public Safety Surveillance 1.4.3 Military Communication 1.4.4 Intelligent Manufacturing and Interactive Design 1.4.5 Autonomous Driving and Vehicular Networks 1.5 Requirements and Challenges for Intelligent IoT Services 1.5.1 A Generic and Flexible Multi‐tier Intelligence IoT Architecture 1.5.2 Lightweight Data Privacy Management in IoT Networks 1.5.3 Cross‐domain Resource Management for Intelligent IoT Services 1.5.4 Optimization of Service Function Placement, QoS, and Multi‐operator Network Sharing for Intelligent IoT Services 1.5.5 Data Time stamping and Clock Synchronization Services for Wide‐area IoT Systems 1.6 Conclusion References Chapter 2 Computing and Service Architecture for Intelligent IoT 2.1 Introduction 2.2 Multi‐tier Computing Networks and Service Architecture 2.2.1 Multi‐tier Computing Network Architecture 2.2.2 Cost Aware Task Scheduling Framework 2.2.2.1 Hybrid Payment Model 2.2.2.2 Weighted Cost Function 2.2.2.3 Distributed Task Scheduling Algorithm 2.2.3 Fog as a Service Technology 2.2.3.1 FA2ST Framework 2.2.3.2 FA2ST Application Deployment 2.2.3.3 FA2ST Application Management 2.3 Edge‐enabled Intelligence for Industrial IoT 2.3.1 Introduction and Background 2.3.1.1 Intelligent Industrial IoT 2.3.1.2 Edge Intelligence 2.3.1.3 Challenges 2.3.2 Boomerang Framework 2.3.2.1 Framework Overview 2.3.2.2 Prediction Model and Right‐sizing Model 2.3.2.3 Boomerang Optimizer 2.3.2.4 Boomerang with DRL 2.3.3 Performance Evaluation 2.3.3.1 Emulation Environment 2.3.3.2 Evaluation Results 2.4 Fog‐enabled Collaborative SLAM of Robot Swarm 2.4.1 Introduction and Background 2.4.2 A Fog‐enabled Solution 2.4.2.1 System Architecture 2.4.2.2 Practical Implementation 2.5 Conclusion References Chapter 3 Cross‐Domain Resource Management Frameworks 3.1 Introduction 3.2 Joint Computation and Communication Resource Management for Delay‐Sensitive Applications 3.2.1 2C Resource Management Framework 3.2.1.1 System Model 3.2.1.2 Problem Formulation 3.2.2 Distributed Resource Management Algorithm 3.2.2.1 Paired Offloading of Non‐splittable Tasks 3.2.2.2 Parallel Offloading of Splittable Tasks 3.2.3 Delay Reduction Performance 3.2.3.1 Price of Anarchy 3.2.3.2 System Average Delay 3.2.3.3 Number of Beneficial TNs 3.2.3.4 Convergence 3.3 Joint Computing, Communication, and Caching Resource Management for Energy‐efficient Applications 3.3.1 Fog‐enabled 3C Resource Management Framework 3.3.1.1 System Resources 3.3.1.2 Task Model 3.3.1.3 Task Execution 3.3.1.4 Problem Statement 3.3.2 Fog‐enabled 3C Resource Management Algorithm 3.3.2.1 F3C Algorithm Overview 3.3.2.2 F3C Algorithm for a Single Task 3.3.2.3 F3C Algorithm For Multiple Tasks 3.3.3 Energy Saving Performance 3.3.3.1 Energy Saving Performance with Different Task Numbers 3.3.3.2 Energy Saving Performance with Different Device Numbers 3.4 Case Study: Energy‐efficient Resource Management in Tactile Internet 3.4.1 Fog‐enabled Tactile Internet Architecture 3.4.2 Response Time and Power Efficiency Trade‐off 3.4.2.1 Response Time Analysis and Minimization 3.4.2.2 Trade‐off between Response Time and Power Efficiency 3.4.3 Cooperative Fog Computing 3.4.3.1 Response Time Analysis for Cooperative Fog Computing with N FNs 3.4.3.2 Response Time and Power Efficiency Trade‐off for Cooperative Fog Computing Networks 3.4.4 Distributed Optimization for Cooperative Fog Computing 3.4.5 A City‐wide Deployment of Fog Computing‐supported Self‐driving Bus System 3.4.5.1 Simulation Setup for Traffic Generated by a Self‐driving Bus 3.4.5.2 Simulation Setup for a Fog Computing Network 3.4.5.3 Numerical Results 3.5 Conclusion References Chapter 4 Dynamic Service Provisioning Frameworks 4.1 Online Orchestration of Cross‐edge Service Function Chaining 4.1.1 Introduction 4.1.2 Related Work 4.1.3 System Model for Cross‐edge SFC Deployment 4.1.3.1 Overview of the Cross‐edge System 4.1.3.2 Optimization Space 4.1.3.3 Cost Structure 4.1.3.4 The Cost Minimization Problem 4.1.4 Online Optimization for Long‐term Cost Minimization 4.1.4.1 Problem Decomposition via Relaxation and Regularization 4.1.4.2 A Randomized Dependent Rounding Scheme 4.1.4.3 Traffic Re‐routing 4.1.5 Performance Analysis 4.1.5.1 The Basic Idea 4.1.5.2 Competitive Ratio of ORFA 4.1.5.3 Rounding Gap of RDIP 4.1.5.4 The Overall Competitive Ratio 4.1.6 Performance Evaluation 4.1.6.1 Experimental Setup 4.1.6.2 Evaluation Results 4.1.7 Future Directions 4.2 Dynamic Network Slicing for High‐quality Services 4.2.1 Service and User Requirements 4.2.2 Related Work 4.2.3 System Model and Problem Formulation 4.2.3.1 Fog Computing 4.2.3.2 Existing Network Slicing Architectures 4.2.3.3 Regional SDN‐based Orchestrator 4.2.3.4 Problem Formulation 4.2.4 Implementation and Numerical Results 4.2.4.1 Dynamic Network Slicing in 5G Networks 4.2.4.2 Numerical Results 4.3 Collaboration of Multiple Network Operators 4.3.1 Service and User Requirements 4.3.2 System Model and Problem Formulation 4.3.2.1 IoT Solutions in 3GPP Release 13 4.3.2.2 Challenges for Massive IoT Deployment 4.3.2.3 Inter‐operator Network Sharing Architecture 4.3.2.4 Design Issues 4.3.3 Performance Analysis 4.4 Conclusion References Chapter 5 Lightweight Privacy‐Preserving Learning Schemes* 5.1 Introduction 5.2 System Model and Problem Formulation 5.3 Solutions and Results 5.3.1 A Lightweight Privacy‐preserving Collaborative Learning Scheme 5.3.1.1 Random Gaussian Projection (GRP) 5.3.1.2 Gaussian Random Projection Approach 5.3.1.3 Illustrating Examples 5.3.1.4 Evaluation Methodology and Datasets 5.3.1.5 Evaluation Results with the MNIST Dataset 5.3.1.6 Evaluation Results with a Spambase Dataset 5.3.1.7 Summary 5.3.1.8 Implementation and Benchmark 5.3.2 A Differentially Private Collaborative Learning Scheme 5.3.2.1 Approach Overview 5.3.2.2 Achieving ϵ‐Differential Privacy 5.3.2.3 Performance Evaluation 5.3.3 A Lightweight and Unobtrusive Data Obfuscation Scheme for Remote Inference 5.3.3.1 Approach Overview 5.3.3.2 Case Study 1: Free Spoken Digit (FSD) Recognition 5.3.3.3 Case Study 2: Handwritten Digit (MNIST) Recognition 5.3.3.4 Case Study 3: American Sign Language (ASL) Recognition 5.3.3.5 Implementation and Benchmark 5.4 Conclusion References Chapter 6 Clock Synchronization for Wide‐area Applications1 6.1 Introduction 6.2 System Model and Problem Formulation 6.2.1 Natural Timestamping for Wireless IoT Devices 6.2.2 Clock Synchronization for Wearable IoT Devices 6.3 Natural Timestamps in Powerline Electromagnetic Radiation 6.3.1 Electrical Network Frequency Fluctuations and Powerline Electromagnetic Radiation 6.3.2 Electromagnetic Radiation‐based Natural Timestamping 6.3.2.1 Hardware 6.3.2.2 ENF Extraction 6.3.2.3 Natural Timestamp and Decoding 6.3.3 Implementation and Benchmark 6.3.3.1 Timestamping Parameter Settings 6.3.3.2 Z1 Implementation and Benchmark 6.3.4 Evaluation in Office and Residential Environments 6.3.4.1 Deployment and Settings 6.3.4.2 Evaluation Results 6.3.5 Evaluation in a Factory Environment 6.3.6 Applications 6.3.6.1 Time Recovery 6.3.6.2 Run‐time Clock Verification 6.3.6.3 Secure Clock Synchronization 6.4 Wearables Clock Synchronization Using Skin Electric Potentials 6.4.1 Motivation 6.4.2 Measurement Study 6.4.2.1 Measurement Setup 6.4.2.2 iSEP Sensing under Various Settings 6.4.3 TouchSync System Design 6.4.3.1 TouchSync Workflow 6.4.3.2 iSEP Signal Processing 6.4.3.3 NTP Assisted with Dirac Combs 6.4.4 TouchSync with Internal Periodic Signal 6.4.4.1 Extended Design 6.4.4.2 Numeric Experiments 6.4.4.3 Impact of Clock Skews 6.4.5 Implementation 6.4.6 Evaluation 6.4.6.1 Signal Strength and Wearing Position 6.4.6.2 Impact of High‐Power Appliances on TouchSync 6.4.6.3 Evaluation in Various Environments 6.4.6.4 TouchSync‐over‐internet 6.5 Conclusion References Chapter 7 Conclusion Index EULA