物联网基础是制造数以十亿计实战物体和连接互联网的移动设备连通设备兴起后,边际计算思想渐渐显赫,并得到广泛承认。边缘计算提供计算、分析、存储和控制接近网络边缘,解决可扩缩性问题和延缓性问题

边际计算有问题处理各种IoT设置多元应用生成大量大数据并高效处理现有架构面临数大挑战 大数据处理是主要挑战边缘计算在不同IoT设置中失效, 因为它有缺陷, 需要智能处理边缘结合人工智能(AI),人们设想AI辅助边际计算解放边缘数据前景可压倒进化相遇新手创新技术从更多有效计算模型推广到智能实践,将机器学习推向边缘边缘数据需要使用机器学习处理机器学习技术吸引科学家实现IoT环境边际计算边缘智能研究使用机器学习仍处于初始阶段,需要即时响应边际计算机学习技术应用到生活的各个方面,如教育、工程管理经济等

本特题的目的是整理原创研究文章和评审文章,调查机器边端计算保护IoT系统的意义有了这个特殊题,我们希望发现边际智能的承诺 使用机器学习IoT驱动边际计算此外,我们还希望找到创新解决办法并带有有用的洞察力和结果高度鼓励提交资料讨论和有效技术支持IoT高效边际智能

潜在题目包括但不限于:

• 挑战、机遇和新手使用机器学习边际计算
• 智能并行分布边际计算架构
• Ege智能认知IoT
• 可缩放并可调适边际计算使用AI和成本效益边际智能框架
• 高效边缘/fog-cloud整合IoT应用
• 高级IoT系统建模和高级数据建模架构
• 高级调度方法高效培训、推理和缓存
• 大数据分析边际计算和新架构大数据管理IoT
• 大数据解析使用深学习加固学习
• 大数据边框计算高级调度法
• ML集成大数据IoT和边端计算技术
• 边缘AI新演示文稿,例如工业4.0自主驱动网格智能机器人网络机器人网络化能源互联网
• 大数据解析法使用深入学习和IE教育边缘节点
• 边缘计算深入学习工程管理以及多媒体应用