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  • Produktbild: Connectivity and Edge Computing in IoT: Customized Designs and AI-based Solutions
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Connectivity and Edge Computing in IoT: Customized Designs and AI-based Solutions

Aus der Reihe Wireless Networks
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121,99 € UVP 139,09 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.11.2022

Abbildungen

XIV, 168 p. 28 illus., 15 illus. in color.

Verlag

Springer

Seitenzahl

168

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,1 cm

Gewicht

289 g

Auflage

22001 Auflage 1st ed. 2021

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-88745-2

Beschreibung

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.11.2022

Abbildungen

XIV, 168 p. 28 illus., 15 illus. in color.

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Springer

Seitenzahl

168

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,1 cm

Gewicht

289 g

Auflage

22001 Auflage 1st ed. 2021

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-88745-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Introduction.- 1.1 The Era of Internet of Things.- 1.2 Connectivity in IoT.- 1.3 Edge Computing in IoT.- 1.4 AI in IoT.- 1.5 Scope and Organization of This Book.- References.- 2 Industrial Internet of Things: Smart Factory.- 2.1 Industrial IoT Networks.- 2.2 Connectivity Requirements of Smart Factory.- 2.2.1 Application-Specific Requirements.- 2.2.2 Related Standards.- 2.2.3 Potential Non-Link-Layer Solutions.- 2.2.4 Link-Layer Solutions: Recent Research Efforts.- 2.3 Protocol Design for Smart Factory.- 2.3.1 Networking Scenario.- 2.3.2 Mini-Slot based Carrier Sensing (MsCS).- 2.3.3 Synchronization Sensing (SyncCS).- 2.3.4 Di_erentiated Assignment Cycles.- 2.3.5 Superimposed Mini-slot Assignment (SMsA).- 2.3.6 Downlink Control.- 2.4 Performance Analysis.- 2.4.1 Delay Performance with No Buaer.- 2.4.2 Delay Performance with Buaer.- 2.4.3 Slot Idle Probability.- 2.4.4 Impact of SyncCS.- 2.4.5 Impact of SMsA.- 2.5 Scheduling and AI-Assisted Protocol Parameter Selection.- 2.5.1 Background.- 2.5.2 The Considered Scheduling Problem.- ix.- x Contents.- 2.5.3 Device Assignment.- 2.5.4 AI-Assisted Protocol Parameter Selection.- 2.6 Numerical Results.- 2.6.1 Mini-Slot Delay with MsCS, SyncCS, and SMsA.- 2.6.2 Performance of the Device Assignment Algorithms.- 2.6.3 DNN-Assisted Scheduling.- 2.7 Summary.- References.- 3 UAV-Assisted Edge Computing: Rural IoT Applications.- 3.1 Background on UAV-Assisted Edge Computing.- 3.2 Connectivity Requirements of UAV-assisted MEC for Rural.- IoT.- 3.2.1 Network Constraints.- 3.2.2 State-of-the-Art Solutions.- 3.3 Multi-Resource Allocation for UAV-Assisted Edge Computing.- 3.3.1 Network Model.- 3.3.2 Communication Model.- 3.3.3 Computing Model.- 3.3.4 Energy Consumption Model.- 3.3.5 Problem Formulation.- 3.3.6 Optimization Algorithm for UAV-Assisted Edge.- Computing.- 3.3.7 Proactive Trajectory Design based on Spatial.- Distribution Estimation.- 3.4 Numerical Results.- 3.5 Summary.- References.- 4 Collaborative Computing for Internet of Vehicles.- 4.1 Background on Internet of Vehicles.- 4.2 Connectivity Challenges for MEC.- 4.2.1 Server Selection for Computing Offoading.- 4.2.2 Service Migration.- 4.2.3 Cooperative Computing.- 4.3 Computing Task Partition and Scheduling for Edge Computing.- 4.3.1 Collaborative Edge Computing Framework.- 4.3.2 Service Delay.- 4.3.3 Service Failure Penalty.- 4.3.4 Problem Formulation.- 4.3.5 Task Partition and Scheduling.- 4.4 AI-Assisted Collaborative Computing Approach.- 4.5 Performance Evaluation.- 4.5.1 Task Partition and Scheduling Algorithm.- 4.5.2 AI-based Collaborative Computing Approach.- Contents xi.- 4.6 Summary.- References.- 5 Edge-assisted Mobile VR.- 5.1 Background on Mobile Virtual Reality.- 5.2 Caching and Computing Requirements of Mobile VR.- 5.2.1 Mobile VR Video Formats.- 5.2.2 Edge Caching for Mobile VR.- 5.2.3 Edge Computing for Mobile VR.- 5.3 Mobile VR Video Caching and Delivery Model.- 5.3.1 Network Model.- 5.3.2 Content Distribution Model.- 5.3.3 Content Popularity Model.- 5.3.4 Research Objective.- 5.4 Content Caching for Mobile VR.- 5.4.1 Adaptive Field-of-View Video Chunks.- 5.4.2 Content Placement on an Edge Cache.- 5.4.3 Placement Scheme for Video Chunks in a VS.- 5.4.4 Placement Scheme for Video Chunks of Multiple VSs.- 5.4.5 Numerical Results.- 5.5 AI-assisted Mobile VR Video Delivery.- 5.5.1 Content Distribution.- 5.5.2 Intelligent Content Distribution Framework.- 5.5.3 WI-based Delivery Scheduling.- 5.5.4 Reinforcement Learning Assisted Content Distribution.- 5.5.5 Neural Network Structure.- 5.5.6 Numerical Results.- 5.6 Summary.- References.- 6 Conclusions.- 6.1 Summary of the Research.- 6.2 Discussion of Future Directions.- Index.