【新书】边缘智能:深度学习驱动的边缘计算,277页pdf

主要观点总结

本文介绍了边缘计算的基本原理和应用，包括边缘计算的目标、在物联网中的应用、书籍组织结构等。文章强调边缘计算为各个领域的研究人员创造了巨大的机遇，并详细阐述了边缘计算对于下一代物联网应用的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 边缘计算是一种计算范式，将部分计算资源安排在更接近数据源的地方，促进了稳健的计算架构在协作学习过程中以新颖的方式执行。

边缘计算已经成为激励来自多个领域的研究人员和从业者的技术，包括医疗、农业、工业、教育、金融等。

关键观点2: 边缘计算的目标包括降低硬件成本、增强隐私和安全、优化网络带宽、缓解供应商锁定问题、提高能效和性能效率以及更好地处理大数据。

边缘计算为物联网应用提供了更高的性能/能效，特别是在处理并发任务或程序时。

关键观点3: 本书《边缘智能》揭示了边缘节点上应用深度学习的重要性，并提供了基于深度学习方法的边缘计算技术，重点关注图像分类、图像增强等领域。

该书还探讨了边缘计算中涉及的技术，如模型压缩、迁移学习、联邦学习等，并提供了基于边缘的深度学习技术，以便在推理上提供准确的决策。

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