《 边缘智能：优化、深度学习和应用 》
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内容简介
为了促进前沿情报在学术界和产业界的最新进展，本书对最近的研究工作进行了全面和详细的调查，同时也展示了作者自己在前沿情报方面的研究进展。具体地说，这本书首先回顾了背景和目前的动机AI运行在网络边缘。接下来，本文概述了用于网络边缘训练/推理的深度学习模型的总体架构、框架和新兴的关键技术。为了说明边缘智能的研究问题，这本书还展示了作者自己的四个关于边缘智能的研究项目，从严格的理论分析到基于现实实施的研究。最后讨论了边缘智能的应用、市场和未来的研究机会。
这个新兴的跨学科领域提供了许多开放的问题，但同时也提供了巨大的机会，这本书只是触及了冰山一角。希望这本书能引起越来越多的关注，激发富有成效的讨论，并在边缘情报领域开辟新的方向。
作者介绍
于2013年在中国杭州浙江大学获得电子工程学士学位，并于2014年在香港科技大学获得电信硕士学位。目前，他正在美国亚利桑那州立大学电子、计算机和能源工程学院攻读博士学位。他目前的研究兴趣包括统计机器学习、强化学习和边缘计算。
Zhi Zhou
分别于2012年、2014年和2017年获得华中科技大学计算机科学与技术学院的学士学位、硕士学位和博士学位。他目前是中国广州中山大学数据与计算机科学学院的研究员。2016年赴英国哥廷根大学访问学者。获得2019年CCF优秀博士学位论文提名、ACM武汉与湖北计算机学会2018年博士学位论文唯一获奖者、IEEE UIC 2018年最佳论文奖。他的研究兴趣包括边缘计算、云计算和分布式系统。
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