《云边协同大数据技术与应用》内容简介

本书着重介绍云边协同大数据系统的学术界前沿进展与应用案例分析的技术图书。两位作者将软件系统顶会和期刊（如TPDS、TC）从近六年在云边协同大数据系统方面的重要学术进展按照云边协同数据预处理处理、云边协同数据处理系统、边缘智能驱动的大数据系统、云边协同数据隐私保护四个方向梳理，介绍其发展脉络、主流技术，以及技术趋势展望；同时，介绍典型云边协同大数据应用示例，为相关从业者、高年级本科生、研究生提供重要参考资料。
韩锐，北京理工大学特别研究员，博士生导师。2010年毕业于清华大学并获优秀硕士毕业生，2014年博士毕业于英国帝国理工学院，2014年3月至2018年6月在中国科学院计算所工作。专注于研究面向典型负载（机器学习、深度学习、互联网服务）的云计算系统优化，在TPDS、TC、TKDE、TSC等领域顶级（重要）期刊和INFOCOM、ICDCS、ICPP、RTSS等会议上发表超过40篇论文，Google学术引用1000余次。
刘驰，北京理工大学计算机学院副院长，教授，博士生导师。智能信息技术北京市重点实验室主任，国家优秀青年科学基金获得者，国家重点研发计划首席科学家，中国电子学会会士，英国工程技术学会会士，英国计算机学会会士。分别于清华大学和英国帝国理工学院获得学士和博士学位，后在德国电信研究总院任博士后研究员，在美国IBM T.J. Watson研究中心和IBM中国研究院任研究主管。主要研究方向是智能物联网技术。曾主持国家重点研发计划“工业软件”重点专项项目、国家自然科学基金青年/面上/优青/重点项目、国家重点研发计划课题等。现任国家信息产业“十四五”规划专家顾问组成员、第四届全国信标委技术委员会委员、IEEETransactions on Network Science and Engineering编委等。获得KDD'21最佳论文亚军，以及省部级一等奖、二等奖、三等奖各1项

作品目录

前言
作者简介
第1章：云边协同大数据系统概述
1.1、云边协同发展历程
1.2、云边协同数据处理
1.3、云边协同系统管理
1.4、云边协同典型场景
1.5、本章小结
参考文献
第2章：云边融合的数据处理系统
2.1、云边协同环境下的数据处理简介
2.2、云边协同环境下的数据预处理
2.3、批流融合处理架构与系统
2.4、典型技术案例SlimML
2.5、本章小结
参考文献
第3章：边缘智能
3.1、背景
3.2、挑战
3.3、边缘训练前沿技术
3.4、边缘推断前沿技术
3.5、本章小结
参考文献
第4章：物联网与边缘智能数据安全隐私
4.1、数据安全与隐私技术的起源与发展
4.2、云边协同下的数据安全挑战
4.3、差分隐私技术
4.4、安全多方计算技术
4.5、同态加密技术
4.6、区块链技术
4.7、未来技术展望
4.8、本章小结
参考文献
第5章：云边协同典型应用
5.1、视频大数据
5.2、工业互联网大数据
5.3、智慧城市大数据
5.4、本章小结
参考文献