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邊緣計算與算力網路：5G+AI時代的新型算力平臺與網路連接

為了解決188 即時 比分的問題，作者雷波陳運清王旭亮 這樣論述：

基於雲、SDN、NFV等新技術的雲化網路應用及發展趨勢，對5G+AI時代的新型算力平台（邊緣計算）與網路連接（算力網路）進行了系統性的介紹。本書內容涵蓋了邊緣計算的典型應用場景、主要特徵、技術架構、管控體系和相關的網路基礎設施，同時還系統性地介紹了算力網路解決方案的定義、思路、模式和典型應用。 　　 本書不僅適合通信領域相關從業人員和高校師生閱讀與參考，而且還適合對邊緣計算和算力網路感興趣的社會各界人士學習。 雷波，高級工程師，現任中國電信股份有限公司研究院IP與未來網路研究中心主任、中國通信標準化協會網路5.0技術標準推進委員會管理與運營組組長、邊緣計算網路基礎設施聯合工作

組（ECNI）聯執主席等職務，目前聚焦在未來網路技術、新型資料中心網路、算力網路等方面的研究工作。 　　 陳運清，教授級高級工程師，現任中國電信股份有限公司研究院副院長、中國電信科技委資料專業組副組長、中國互聯網協會標準工作委員會副主任委員、中國通信標準化協會網路5.0技術標準推進委員會副主席等職務。他長期從事電信運營寬頻網路領域的研究，曾獲2008年度政府特殊津貼，在未來網路、下一代互聯網、IP網路架構、高智慧型網路等子領域均有較深厚的研究和積累。 　　 王旭亮，畢業於日本奈良先端科學技術大學院大學並獲得軟體設計學碩士學位，現任中國電信股份有限公司研究院新興資訊技術研究所未來網路與融合創新部

副主任，主要研究方向為雲計算、SDN/NFV、邊緣計算和資料中心網路等。 　　 趙倩穎，畢業于比薩大學和聖安娜高等研究學院，獲資訊和網路專業碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，曾參與邊緣計算、5G+AI智慧算力網路研究，並參與ITU-T算力網路標準化制定工作，主要研究方向未來網路、算力網路。 　　 解雲鵬，畢業于北京郵電大學，獲電腦應用技術碩士學位，高級工程師，現任中國電信股份有限公司研究院實驗室運營中心技術總監、中國通信標準化協會網路5.0技術標準推進委員會架構組副組長等職務。他主要研究領域為未來網路架構、IP都會區網路、資料中心網路等，獲得省部級獎5項，發明專利10多項，合著專

著3本。 　　 王江龍，畢業于北京郵電大學，獲資訊與通信工程碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，主要從事新型IP網路技術、雲網融合、未來網路架構等創新領域的工作。 　　 柏楠，畢業于北京郵電大學，現為中國電信股份有限公司研究院高級工程師，長期致力於網路運營和IT技術的研究及開發工作，近年主要從事網路雲化、NFV與邊緣計算的設計研發工作。 　　 劉增義，畢業于北京郵電大學，獲通信工程碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，主要從事網路功能虛擬化、算力網路、容器網路等創新領域的工作。 　　 唐靜，畢業于北京科技大學，獲電腦技術碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，曾參

與SDN/NFV測試平台、邊緣計算、5G+AI智慧算力網路研究，並參與ITU-T標準化制定工作。 第1章  5G+AI時代需要邊緣計算與算力網路 1  1.1  算力時代 1  1.1.1  算力定義 1  1.1.2  算力推動各行各業的發展 2  1.2  5G+AI時代的算力平臺 7  1.2.1  典型算力平臺：雲計算 7  1.2.2  新型算力平臺：邊緣計算 9  1.2.3  端計算 10  1.2.4  多樣化的算力提供方 11  1.3  算力平臺與網路連接 11  1.3.1  雲計算時代的網路解決方案：雲網一體 11  1.3.2  從邊緣計算視角看網

路：ECA/ECN/ECI 12  1.3.3  算網一體化佈局 16  1.3.4  邊緣計算時代的新型網路連接：算力網路 16  1.4  本章小結 17  第2章  邊緣計算與應用場景 19  2.1  邊緣計算演進與定義 19  2.2  邊緣計算的性能指標 24  2.3  邊緣計算場景與典型應用綜述 25  2.3.1  ICT服務商將雲計算能力逐步擴展到邊緣設備 25  2.3.2  工業企業依託豐富的工業場景發揮現場級應用能力 27  2.4  行業應用 28  2.4.1  平安城市 28  2.4.2  遠端醫療 30  2.4.3  智慧家庭 31  2.4.4  車聯

網 33  2.4.5  工業智慧製造 34  2.4.6  內容服務 36  2.5  本章小結 40  第3章  邊緣計算主要特徵與技術架構 41  3.1  邊緣計算平臺行業特色能力 41  3.1.1  圖像識別能力 42  3.1.2  圖像渲染能力 43  3.1.3  即時編解碼能力 43  3.1.4  智慧分析能力 44  3.2  邊緣計算平臺網路能力開放 45  3.2.1  位置服務能力 46  3.2.2  業務分流能力 46  3.2.3  無線網路資訊服務能力 47  3.2.4  使用者身份識別服務能力 48  3.2.5  寬頻管理服務能力 49  3.2.

6  QoS服務能力 49  3.2.7  流程統計及計費服務能力 49  3.2.8  IoT服務能力 51  3.2.9  WLAN資訊服務能力 52  3.2.10  固定接入資訊服務能力 52  3.2.11  車聯網服務能力 52  3.3  邊緣計算平臺管理能力 54  3.3.1  邊緣App管理能力 54  3.3.2  邊緣資源管理能力 57  3.4  本章小結 59  第4章  邊緣計算基礎設施層 61  4.1  伺服器與網路接入設備 61  4.1.1  邊緣伺服器[42] 61  4.1.2  伺服器虛擬化 66  4.1.3  定制化的邊緣接入設備 73  4.

2  基於FPGA的網路算力加速 83  4.2.1  算力的演進：從CPU到FPGA 83  4.2.2  FPGA助力網路加速 84  4.2.3  FPGA助力邊緣計算 85  4.2.4  邊緣計算算力進入FPGA時代 88  4.3  資料中心網路的演進 88  4.3.1  網路架構的演進 88  4.3.2  網路標準的演進 93  4.3.3  網路設備的演進 98  4.4  構建無損的邊緣資料中心網路 102  4.4.1  無損網路的由來 102  4.4.2  無損網路關鍵技術 108  4.4.3  無損網路技術在邊緣資料中心的應用場景 113  4.5  本章小結 

118  第5章  邊緣計算的管控體系 119  5.1  邊緣計算的管理架構 119  5.2  運營商視角的管控體系 123  5.2.1  運營商的選擇 123  5.2.2  變革中的網路管理 124  5.2.3  運營商邊緣計算的管控 143  5.3  其他視角的管控體系 147  5.3.1  從雲服務出發構建MEC體系 147  5.3.2  從應用出發構建MEC-PaaS服務 149  5.4  本章小結 150  第6章  從雲網一體到算網一體 153  6.1  從雲網到邊端 153  6.1.1  雲網邊端總體能力和內涵 153  6.1.2  邊緣計算與雲網一體

化 154  6.2  邊緣計算對網路的新需求 155  6.2.1  典型業務承載需求 155  6.2.2  協同組網需求 157  6.2.3  智慧化管理需求 158  6.3  邊緣組網關鍵技術 158  6.3.1  泛在多樣連接 159  6.3.2  確定性無損轉發 159  6.3.3  算力按需分配 160  6.3.4  網路切片 160  6.3.5  網路智慧化 161  6.4  雲邊協同、算網一體的融合架構 161  6.4.1  架構融合的基礎要素 161  6.4.2  算力網路新架構 163  6.4.3  雲網一體、邊網協同的新型都會區網路 165  6.

5  本章小結 173  第7章  算力網路 175  7.1  算力網路的背景 175  7.1.1  分散式算力成為業務發展新需求 176  7.1.2  邊緣計算驅動算力提供的多樣化 178  7.1.3  網路發展為多方算力資源靈活提供奠定了基礎 179  7.1.4  算力網路提供新的商業模式 180  7.2  算力網路的定義 181  7.2.1  算力網路與電力網絡的類比分析 181  7.2.2  算力網路與雲網協同 182  7.3  算力網路中多資源聯合優化的數學分析 183  7.4  算力網路應用案例 188  7.4.1  算力網路在智慧安防領域的應用案例 188

  7.4.2  算力網路在AR業務領域的應用案例 191  7.5  本章小結 194  第8章  算力網路實施方案 195  8.1  算力網路體系 195  8.1.1  算力網路體系架構 195  8.1.2  算力網路交易平臺 197  8.1.3  集中式的算力網路編排管理平臺 198  8.1.4  分散式的算力路由層 201  8.2  算力網路運行示例 202  8.2.1  場景假設與角色描述 202  8.2.2  資源資訊分發與收集 204  8.2.3  算力網路交易詳解 209  8.2.4  算力網路資源調度 212  8.2.5  集中式方案、分散式方案、混合

式方案對比 215  8.3  基於AI的擴展服務模式 216  8.4  本章小結 218  附錄A  邊緣計算開源系統介紹 219  A.1  StarlingX 219  A.2  KubeEdge 233  附錄B  邊緣計算自動化測試及實踐 251  B.1  雲化網路自動化測試 251  B.2  雲化網元自動化測試 259  B.3  測試平臺實踐 262  縮略語 269  參考文獻 277 

人工智能：人臉識別與搜索

為了解決188 即時 比分的問題，作者張重生 這樣論述：

人臉識別是當今的熱門應用領域和研發方向，在安防、金融、公共服務等領域具有十分廣泛的應用。本書全面、系統地介紹“刷臉”背後的技術，包括人臉檢測、人臉識別、人臉關鍵點定位、人臉檢索相關的演算法和實現技術。另外，本書還囊括了前沿的、基於深度學習的人臉識別技術（2014—2020年）。本書講解的演算法具有前沿性和實用性。通過本書學習，學習人員能夠在3～5個月內系統地瞭解、掌握人臉檢測、人臉識別、人臉關鍵點定位、人臉檢索的演算法原理與實戰技術。本書內容新穎、技術前沿、層次清晰，適合高校教師、研究生、工程師和人臉識別愛好者使用。 張重生 男，博士，教授，碩士生導師，河南大學大數據研究

中心、大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、數據庫、數據流（即時數據分析）。博士畢業于 INRIA,France(法國國家資訊與自動化研究所)，獲得優秀博士論文榮譽。2010年08月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)，計算機系，師從著名的數據庫專家Carlo Zaniolo教授，從事數據挖掘領域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大學，ERCIM/Marie-Curie Fellow。 第1章 人臉識別概述 1 1.1 廣義的人臉識別的1:1、1:N和N:N比對計算模式 2 1.1.1 人臉驗證——1:1相似度對比 3 1.1

.2 人臉檢索——1:N相似度比對 4 1.1.3 N:N人臉相似性計算 6 1.1.4 人臉檢測、人臉識別、人臉檢索與1:1、1:N、N:N 人臉相似度計算 6 1.2 人臉識別技術的應用場景 7 1.2.1 當前應用 8 1.2.2 未來應用 11 1.3 常用資料集介紹 12 1.3.1 人臉檢測資料集 12 1.3.2 人臉識別資料集 14 1.3.3 人臉關鍵點定位資料集 15 1.3.4 其他資料集 16 本章參考文獻 17 第2章 人臉檢測技術的最新進展 19 2.1 Cascade CNN人臉檢測演算法 20 2.2 MTCNN人臉檢測演算法 24 2.3 Face R-CN

N人臉檢測演算法 27 2.4 SSH人臉檢測演算法 28 2.5 DSFD人臉檢測演算法 32 2.6 本章小結 35 本章參考文獻 36 第3章 人臉識別技術的最新進展 38 3.1 DeepID系列人臉識別演算法 39 3.2 FaceNet人臉識別演算法 41 3.3 ArcFace人臉識別演算法 44 本章參考文獻 47 第4章 人臉關鍵點定位技術的最新進展 49 4.1 Coarse-to-Fine CNN人臉關鍵點定位演算法 50 4.2 TCDCN人臉關鍵點定位演算法 51 4.3 SIR-LAN人臉關鍵點定位演算法 52 4.4 SAN人臉關鍵點定位演算法 54 4.5

WingLoss：人臉關鍵點定位演算法的損失函數設計 55 本章參考文獻 56 第5章 人臉檢索技術的最新進展 57 5.1 人臉檢索與人臉識別的相似之處與不同之處 57 5.2 人臉檢索與圖像檢索的相似之處與不同之處 58 5.3 基於深度雜湊的人臉檢索演算法 59 5.4 同時考慮雜湊碼損失和分類損失的圖像檢索技術 61 本章參考文獻 63 第6章 經典的人臉檢測演算法 64 6.1 DPM人臉檢測演算法 65 6.1.1 DPM人臉檢測演算法原理 65 6.1.2 DPM人臉檢測演算法檢測結果 70 6.2 LAEO人臉檢測演算法 71 6.2.1 LAEO人臉檢測演算法原理 71

6.2.2 LAEO人臉檢測演算法檢測結果 74 6.3 Viola ＆ Jones人臉檢測演算法 75 6.3.1 Viola ＆ Jones人臉檢測演算法原理 75 6.3.2 Viola ＆ Jones人臉檢測演算法檢測結果 78 本章參考文獻 79 第7章 基於深度學習的人臉檢測演算法實踐 82 7.1 CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法 82 7.1.1 CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法原理 83 7.1.2 CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法檢測結果 83 7.2 DDFD人臉檢測演

算法 84 7.2.1 DDFD人臉檢測演算法原理 85 7.2.2 DDFD人臉檢測演算法檢測結果 85 7.3 人臉檢測演算法融合 86 本章參考文獻 88 第8章 基於Fast R-CNN的人臉檢測實踐 90 8.1 Fast R-CNN簡介 90 8.2 Fast R-CNN的特點和結構 91 8.3 資料集的預處理 94 8.4 基於Fast R-CNN訓練人臉檢測模型 95 8.4.1 訓練階段 95 8.4.2 測試階段 101 本章參考文獻 105 第9章 基於HOG特徵的人臉關鍵點定位實踐 105 9.1 H-GBDT演算法介紹 108 9.2 相關演算法介紹 111 9

.2.1 GBDT演算法介紹 111 9.2.2 HOG特徵介紹 113 9.3 H-GBDT人臉關鍵點定位演算法設計 114 9.4 實驗設計 115 9.4.1 資料集 115 9.4.2 SO-RF演算法和Face 人臉識別系統 117 9.4.3 實驗結果比較 118 9.5 本章小結 125 本章參考文獻 126 第10章 人臉識別實踐 125 10.1 DeepID演算法 131 10.1.1 DeepID演算法的原理 132 10.1.2 DeepID演算法實現 133 10.1.3 DeepID演算法結果 146 10.2 VGG Face Descriptor演算法 148

10.2.1 VGG Face Descriptor演算法原理 148 10.2.2 VGG Face Descriptor演算法實現 150 10.2.3 VGG Face Descriptor演算法結果 152 10.3 3種經典的人臉識別演算法 155 10.3.1 EigenFaces演算法 155 10.3.2 FisherFaces演算法 165 10.3.3 LBP演算法 174 10.4 人臉識別演算法對比分析 179 10.5 本章小結 180 本章參考文獻 181 第11章 人臉檢索實踐 177 11.1 人臉檢索簡介 185 11.2 計算人臉相似度的方法 186 1

1.2.1 歐氏距離 186 11.2.2 余弦相似度 188 11.3 圖像快速查找演算法 189 11.4 評價人臉檢索結果的標準 190 11.5 PHash演算法 190 11.5.1 PHash演算法原理 190 11.5.2 PHash演算法實現 191 11.5.3 PHash演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 193 11.6 DHash演算法 194 11.6.1 DHash演算法原理 195 11.6.2 DHash演算法實現 195 11.6.3 Dhash演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 197 11.7 PCA演算法 198 11.7.1 PCA演算法原理 198

11.7.2 PCA演算法實現 200 11.7.3 PCA演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 203 11.8 BoF-SIFT演算法 204 11.8.1 BoF-SIFT演算法原理 205 11.8.2 BoF-SIFT演算法實現 205 11.8.3 BoF-SIFT演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 213 11.9 用於圖像快速檢索的KD-Tree索引 215 11.9.1 FLANN演算法的使用 215 11.9.2 KD-Tree的創建與查詢處理 215 11.9.3 FLANN中KD-Tree演算法的實現 217 11.9.4 FLANN演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 2

19 11.10 Gabor演算法 220 11.10.1 Gabor演算法原理 220 11.10.2 Gabor演算法實現 223 11.10.3 Gabor演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 229 11.11 HOG 231 11.11.1 HOG原理 231 11.11.2 HOG實現 232 11.11.3 HOG的實驗資料、實驗結果及其分析 234 11.12 基於DeepID的人臉檢索 236 11.12.1 DeepID方法 236 11.12.2 神經網路結構介紹 236 11.12.3 DeepID演算法的實驗資料、實驗結果及其分析 237 11.13 雜湊方法和深度雜湊

方法 238 本章參考文獻 240 第12章 人臉檢測商務軟體及其應用示例 232 12.1 VeriLook 241 12.2 Face 247 12.3 各種演算法的對比分析 250 12.4 視頻中的人臉檢測與追蹤 253 本章參考文獻 257 第13章 GAN與人臉生成 248 13.1 DCGAN 259 13.1.1 DCGAN原理 259 13.1.2 DCGAN判別器和生成器的優化過程 262 13.1.3 DCGAN訓練流程 263 13.1.4 實驗結果 269 13.2 BEGAN 270 13.2.1 網路模型結構 273 13.2.2 BEGAN判別器和生成器優化

過程 275 13.2.3 BEGAN訓練流程 277 13.2.4 實驗結果 286 本章參考文獻 288 後記 275

都市更新制度困境研究－強制參與/排除取徑的解析與重構

為了解決188 即時 比分的問題，作者王章凱 這樣論述：

為刺激、扶植營建產業能夠復甦與發展，政府推出全國性的都市更新政策，刻意且強力地將建築改建包裝成公共利益，使得私部門得以僭用屬於公權力的「強制參與/排除」取徑，來介入憲法保障的私有產權支配。在怠於釐清、證成為什麼可以採取強制（WHY）、何種前提要件下才能執行強制（HOW）、誰應該被強制（WHO）、誰可以執行強制（by WHOM）、強制應經何種程序始得執行（WHEN & WHERE）等關鍵前提要件下，形成了一種混淆公權、私權份際的國家干預。本研究透過權力三面向理論，解析混淆公、私權的都市更新強制制度的形成，實是一種有計畫的權力漂洗。透過立法―權力第二循環（secondary circulatio

n of power）―的關鍵決策制定場域，使得應無權力者攫取權力、應負義務者逃卸責任，反之，讓少數、弱勢者的基本權被剝奪，承擔原無之參與都更重建義務，產生違憲疑慮，導致都市更新的推動陷入困境。然政府並未認真、謙卑地面對制度困境的根源，而是一再以擬、修訂各種規則、細則、辦法或準則來增加法定程序，企圖用程序正義掩飾實質正義的不足，最終構成一部邏輯錯綜複雜、逸脫都市計畫管控的《都市更新條例》，乃典型的公法遁入私法作為。平息止紛之道，應將現行法中的公權、私權關係釐清，從公法、私法分流的基礎重新檢視各條文對於權利的界分與義務歸屬。正本清源後，即有重新匯集公、私部門正向能量的可能，進而創造社會整體最大利

益。