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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Data Communication-Edge, Fog, and Cloud Computing

verfasst von : Surjya Kanta Pal, Debasish Mishra, Arpan Pal, Samik Dutta, Debashish Chakravarty, Srikanta Pal

Erschienen in: Digital Twin – Fundamental Concepts to Applications in Advanced Manufacturing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Industry 4.0 is aimed at connecting the machine, materials, and other infrastructure through data collected from the sensors. The data acquired from the sensors will be utilised to monitor, diagnose, predict, control, optimize plant operations, etc. Because the number of connected devices is going to be huge, the amount of data will also be large.

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Bonomi F, Milito R, Zhu J, Addepalli S (2012) Fog computing and its role in the internet of things. In: Proceedings of the first edition of the MCC workshop on mobile cloud computing—MCC ’12, p 13. https://doi.org/10.1145/2342509.2342513

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Purusottam B, Misra P, Pal A (2013) Software platforms for internet of things and M2M. J Indian Inst Sci Multidiscip Rev J 93:487–497

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Xiaoli X, Yunbo Z, Guoxin W (2011) Design of intelligent internet of things for equipment maintenance. In: 2011 Fourth international conference on intelligent computation technology and automation. IEEE, pp 509–511

Nagorny K, Lima-Monteiro P, Barata J, Colombo AW (2017) Big data analysis in smart manufacturing: a review. Int J Commun Netw Syst Sci 10:31–58. https://doi.org/10.4236/ijcns.2017.103003 CrossRef

Bittman T (2019) Exploring the edge: 12 frontiers of edge computing

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Gubbi J, Buyya R, Marusic S, Palaniswami M (2013) Internet of things (IoT): a vision, architectural elements, and future directions. Futur Gener Comput Syst 29:1645–1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010 CrossRef

11.

Bonomi F, Milito R, Zhu J, Addepalli S (2012) Fog computing and its role in the internet of things. In: Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing—MCC ’12. ACM Press, New York, New York, USA, p 13

12.

Georgakopoulos D, Jayaraman PP, Fazia M et al (2016) Internet of things and edge cloud computing roadmap for manufacturing. IEEE Cloud Comput 3:66–73. https://doi.org/10.1109/MCC.2016.91 CrossRef

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14.

Dey S, Mukherjee A, Paul HS, Pal A (2013) Challenges of using edge devices in IoT computation grids. In: 2013 international conference on parallel and distributed systems. IEEE, pp 564–569

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Cheng Y, Wang D, Zhou P, Zhang T (2018) Model compression and acceleration for deep neural networks: the principles, progress, and challenges. IEEE Signal Process Mag 35:126–136. https://doi.org/10.1109/MSP.2017.2765695 CrossRef

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Cheng Y, Wang D, Zhou P, Zhang T (2017) A survey of model compression and acceleration for deep neural networks

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Giraud-Carrier CG (2000) A note on the utility of incremental learning. AI Commun 13:1–9 MATH

18.

Goldberg AB, Zhu X, Furger A, Xu J-M (2011) OASIS: online active semi-supervised learning. In: Proceedings of the twenty-fifth AAAI conference on artificial intelligence. pp 362–367

19.

Li T, Sahu AK, Talwalkar A, Smith V (2020) Federated learning: challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Process Mag 37:50–60. https://doi.org/10.1109/MSP.2020.2975749 CrossRef

Titel: Data Communication-Edge, Fog, and Cloud Computing
verfasst von: Surjya Kanta Pal
Debasish Mishra
Arpan Pal
Samik Dutta
Debashish Chakravarty
Srikanta Pal
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Digital Twin – Fundamental Concepts to Applications in Advanced Manufacturing
Print ISBN: 978-3-030-81814-2

Electronic ISBN: 978-3-030-81815-9

Copyright-Jahr: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-81815-9_5

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