21.000万台设备将2021连接到互联网，并且它们的16.000将是物联网（IOT）的网络的一部分。歧管连接的传感器（温度，湿度，压力，振动，空气质量，等）在不同领域（植物，动物，地质现象，城市，住宅等）的使用将使数据的大量的集合随后转化为信息和知识。然而，这样的知识创建过程不能在一个完全集中的方式处理，并且必须具有分布式计算，使得传输的信息被通过共享设备之间的处理负荷降低相结合。在传统的分布式计算，共享的处理是由具有满足较高的处理能力，同时确保较低的功率消耗额外的硬件架构启用。

物联网技术的鲜明特点与需要计算的更复杂的权衡沟通。尤其是，大量的传感器和QoS严格要求的需要新的分布式技术。由于传感器体积增长，分布式计算用于基础设施的IoT必须包括节点接近便于传感器的簇​​数据分析的边缘。它们还必须执行边缘分析，以降低由高频率读数发送到核心数据并降低所需的带宽。最后，他们必须保证客户体验不会受到损害，这就需要有严格的QoS和延迟要求的新的强大的技术。雾计算新兴范例使我们能够满足到网络边缘或甚至端设备（例如，到数据集线器或智能接入点）的移动存储和计算服务这些要求。

这期特刊的目标是在物联网的最新发展涉及到新的抽象或者多主体的纲要接近边缘分发和云之间的任务;新的技术和通信标准用于共享信息，以便提高频谱效率，同时保持数据的一致性和可用性;和新的元数据，政策，以及硬件/软件能力，以在分布式数据库援助雾编排。

论文“分布式测量数据收集有关移动对象”礼物技术为收购相关的运动，减少由通信任务所消耗的资源对象的数据。建议的方法使用雾计算和改进的网络流量自动预测和结果。这些方法可以使严格的通信需求动车组成的物联网的高效网络。

论文“ MeReg：管理能源-SLA权衡绿色移动云计算”提出了一种自适应启发式能量感知算法，采用最新的CPU利用率的历史来检测过载主机和动态虚拟机选择算法，从巩固的VM，创建了一个上限CPU利用率阈值超载或欠载主办。该算法试图减少能源消耗总量和最大限度地提高服务质量，包括服务水平协议（SLA）违规行为的减少。所提出的方案有助于降低电能消耗，从而影响使用移动云计算（MCC）的业务以及通过汽车盂兰盆二氧化碳（CO2）的排放量的环境。

论文“分布式图像压缩体系结构在无线多媒体传感器网络”描述了改善该获得的图像信号的网络的能量消耗的技术。具体地，提出一种图像的压缩分布，优化相机覆盖设计，和用于降低发送能量路由方案的技术。提出的技术是因为原始多媒体信号的同时传输和集中压缩需要负担不起能耗新兴的多媒体传感器网络特别感兴趣的。

论文“一种自适应联合稀疏恢复为压缩感知基于EEG系统”提出了一种方案，以减少与在的IoT设备的数据传输相关联的能量消耗诸如穿戴式脑电图（EEG）。该方案是基于压缩感知（CS）EEG信号压缩和恢复。该方案利用了多通道的EEG信号的联合稀疏，提高了系统的重建质量和效率。

论文“在智能虚拟环境中使用情感：本EJaCalIVE框架”提出了建立情感的虚拟环境，纳入剂，电子医疗相关设备，人类的行为和情感投射他们几乎和管理要素之间的所有互动的框架。该框架允许人类情感的设计和智能虚拟环境中编程，以及模拟和检测。该框架也验证了模拟老人这使的援助机器人的训练住宅的案例研究。