边云智能数据分析与应用

随着“十四五”规划纲要中提出“协同发展云服务与边缘计算服务”的观点，边云智能已成为未来发展的重要趋势。本书依托于政策大背景，旨在向读者介绍边云智能的基础知识和应用。书中分为四个篇章，第一篇章介绍了边云架构的骨架和基础概念，第二篇章介绍了人工智能算法和深度学习模型，第三篇章介绍了云端决策算法和边缘端轻量化算法，第四篇章介绍了边云智能在智慧教育领域的应用。本书可以使读者了解边云计算的基本概念和原理逻辑，熟悉基本的人工智能计算方法和数据分析的逻辑和运用场景。通过数据科学的思路和方法，读者可以将无人系统的数据智能化应用提升，并培养数据导向思维方式，为未来学习智能无人系统科学与技术学科打下基础。 本书目标明确，技术先进，强调课程思政和润物无声的教育理念，旨在提高学生的数据科学素养和“用数据”的能力。本书面向智能无人系统科学与技术专业的研究生，涵盖人工智能、大数据分析、数据挖掘和边云计算等学科，具有交叉性的特点。同时，资深从业者也可将其作为参考书籍。

沈钧戈，西北工业大学助理教授，陕西省电子学会图形图象专委会委员，主讲课程为智慧城市与计算机视觉，并负责相关慕课建设。

第 1 章 绪论 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????1 1.1 边云智能产生的大背景????????????????????????????????????????????????????????????????????1 1.1.1 新一代信息技术的快速发展?????????????????????????????????????????????????????2 1.1.2 国家政策的支持与引导???????????????????????????????????????????????????????????6 1.2 边云智能??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????7 1.3 边云智能的发展?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????9 1.3.1 边云智能的三大发展阶段????????????????????????????????????????????????????????9 1.3.2 城市大脑??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.11 1.4 “智能+”新潮头??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.13 1.4.1 “智能+”技术新融合???????????????????????????????????????????????????????????.13 1.4.2 多维度场景应用?????????????????????????????????????????????????????????????????.14 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.15 第 2 章 边云架构 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.16 2.1 系统工程方法论??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.17 2.1.1 概述 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.17 2.1.2 基本方法??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.17 2.2 边云智能体系架构模型?????????????????????????????????????????????????????????????????.20 2.2.1 概念框架??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.20 2.2.2 层次结构??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.22 2.3 协同模式???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.23 2.3.1 “云-边”协同 ????????????????????????????????????????????????????????????????????.24 2.3.2 “边-边”协同 ????????????????????????????????????????????????????????????????????.25 2.3.3 “边-端”协同 ????????????????????????????????????????????????????????????????????.27 2.3.4 “云-边-端”协同 ????????????????????????????????????????????????????????????????.28 2.3.5 度量指标??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.28 2.4 边云智能架构应用???????????????????????????????????????????????????????????????????????.30 2.4.1 “云-边-端”区块链 ?????????????????????????????????????????????????????????????.30 2.4.2 “云-边-端”一体化机器人系统 ??????????????????????????????????????????????.32 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.33 第 3 章 深度学习 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.35 3.1 深度学习概念?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.36 3.1.1 人工智能与机器学习???????????????????????????????????????????????????????????.36 3.1.2 深度学习??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.37 3.1.3 神经网络??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.39 3.2 前馈神经网络?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.39 3.2.1 感知机模型???????????????????????????????????????????????????????????????????????.39 3.2.2 反向传播??????????????????????????????????????????????????????????????????????????.42 3.2.3 卷积神经网络????????????????????????????????????????????????????????????????????.44 3.2.4 几种典型的卷积神经网络?????????????????????????????????????????????????????.47 3.3 反馈神经网络?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.50 3.3.1 循环神经网络????????????????????????????????????????????????????????????????????.50 3.3.2 长短期神经网络?????????????????????????????????????????????????????????????????.53 3.4 Transformer 神经网络 ???????????????????????????????????????????????????????????????????.56 3.4.1 编码器单元与解码器单元?????????????????????????????????????????????????????.58 3.4.2 多头注意力机制?????????????????????????????????????????????????????????????????.59 3.4.3 非参位置编码????????????????????????????????????????????????????????????????????.60 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.61 第 4 章 自然语言处理 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.62 4.1 自然语言处理概述???????????????????????????????????????????????????????????????????????.63 4.1.1 自然语言处理简介??????????????????????????????????????????????????????????????.63 4.1.2 自然语言处理的发展历史?????????????????????????????????????????????????????.74 4.1.3 自然语言处理的应用及面临的挑战?????????????????????????????????????????.76 4.2 文本挖掘???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.79 4.2.1 文本挖掘简介????????????????????????????????????????????????????????????????????.79 4.2.2 文本挖掘算法????????????????????????????????????????????????????????????????????.81 4.3 机器翻译???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.87 4.3.1 机器翻译简介????????????????????????????????????????????????????????????????????.87 4.3.2 机器翻译算法????????????????????????????????????????????????????????????????????.89 4.4 自动问答系统?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.93 4.4.1 自动问答系统简介??????????????????????????????????????????????????????????????.93 4.4.2 自动问答系统模型??????????????????????????????????????????????????????????????.95 4.5 语音识别???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????101 4.5.1 语音识别简介????????????????????????????????????????????????????????????????????102 4.5.2 语音识别算法????????????????????????????????????????????????????????????????????103 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????105 第 5 章 计算机视觉 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????107 5.1 计算机视觉概述??????????????????????????????????????????????????????????????????????????107 5.1.1 计算机视觉简介?????????????????????????????????????????????????????????????????108 5.1.2 计算机视觉的发展历史????????????????????????????????????????????????????????109 5.1.3 计算机视觉的应用及面临的挑战???????????????????????????????????????????.110 5.2 图像分类??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.114 5.2.1 图像分类简介???????????????????????????????????????????????????????????????????.114 5.2.2 图像分类算法???????????????????????????????????????????????????????????????????.115 5.3 目标检测??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????.119 5.3.1 目标检测简介???????????????????????????????????????????????????????????????????.119 5.3.2 目标检测算法????????????????????????????????????????????????????????????????????120 5.4 图像分割???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????123 5.4.1 图像分割简介????????????????????????????????????????????????????????????????????123 5.4.2 图像分割算法????????????????????????????????????????????????????????????????????124 5.5 目标跟踪???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????125 5.5.1 目标跟踪简介????????????????????????????????????????????????????????????????????126 5.5.2 目标跟踪算法????????????????????????????????????????????????????????????????????126 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????128 第 6 章 边缘轻量化 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????129 6.1 边缘轻量化的简介???????????????????????????????????????????????????????????????????????129 6.1.1 边缘端对轻量化的需求????????????????????????????????????????????????????????129 6.1.2 什么是边缘轻量化??????????????????????????????????????????????????????????????130 6.2 模型压缩方法?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????131 6.2.1 量化和二值化????????????????????????????????????????????????????????????????????131 6.2.2 网络剪枝??????????????????????????????????????????????????????????????????????????131 6.2.3 低秩因子分解????????????????????????????????????????????????????????????????????132 6.2.4 参数共享??????????????????????????????????????????????????????????????????????????133 6.2.5 蒸馏学习??????????????????????????????????????????????????????????????????????????133 6.2.6 加速网络设计????????????????????????????????????????????????????????????????????134 6.3 模型压缩举例?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????137 6.3.1 知识蒸馏??????????????????????????????????????????????????????????????????????????137 6.3.2 深度压缩??????????????????????????????????????????????????????????????????????????139 6.3.3 MNASNet ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????143 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????145 第 7 章 云端决策 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????146 7.1 云端决策简介?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????147 7.1.1 云端决策的重要性??????????????????????????????????????????????????????????????147 7.1.2 云端决策的特点?????????????????????????????????????????????????????????????????147 7.2 云端决策――大数据挖掘??????????????????????????????????????????????????????????????149 7.2.1 回归分析??????????????????????????????????????????????????????????????????????????149 7.2.2 聚类 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????150 7.2.3 关联规则??????????????????????????????????????????????????????????????????????????152 7.3 云端决策――推荐算法?????????????????????????????????????????????????????????????????154 7.3.1 基于统计的推荐算法???????????????????????????????????????????????????????????155 7.3.2 基于协同过滤的推荐系统?????????????????????????????????????????????????????155 7.3.3 基于内容的推荐系统???????????????????????????????????????????????????????????156 7.3.4 基于关联规则的推荐系统?????????????????????????????????????????????????????158 7.3.5 基于网络结构的推荐系统?????????????????????????????????????????????????????158 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????159 第 8 章 边云智能赋能智慧教室 ?????????????????????????????????????????????????????????????????160 8.1 智慧教室的形成背景与边云框架?????????????????????????????????????????????????????161 8.1.1 智慧教室政策支持与特征分析 ??????????????????????????????????????????????162 8.1.2 基于边云智能的智慧教室框架 ??????????????????????????????????????????????164 8.1.3 基于边云智能建设的智慧教室目标愿景 ??????????????????????????????????166 8.2 智慧教室的边缘端感知技术与应用??????????????????????????????????????????????????166 8.2.1 无感考勤、表情感知与异常行为识别 ?????????????????????????????????????167 8.2.2 边缘端感知模型的压缩与轻量化 ???????????????????????????????????????????172 8.3 智慧教室的云端决策技术与应用?????????????????????????????????????????????????????174 8.3.1 “教育大脑”大数据分析决策方法??????????????????????????????????????????174 8.3.2 个性化推荐、学习评价与师生互动应用 ??????????????????????????????????176 8.4 “边云智能+”前景展望?????????????????????????????????????????????????????????????????178 8.4.1 边云智能赋能智慧交通????????????????????????????????????????????????????????178 8.4.2 边云智能赋能智慧安防????????????????????????????????????????????????????????185 本章习题??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????190 习题答案????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????191