尽管计算之中重点围绕集中的云基础设施在过去的二十年中，物联网（IOT） - 和数据的它生成的，目前反转这一趋势，移动性计算能力回哪里数据从产生的巨大数额。出现的主要挑战是双重的：要传输到云足够迅速地采取适当的措施及时提取出小型信息需要本地设备上，以避免浪费带宽和原始数据需求的原始字节的数据。

例如，便携式测序仪可用于获得基因组序列，提供必需的信息到追溯环境中存在的微生物的历史。地理空间信息的移动性系统通过分析车辆共享最近的位置信息来检测交通问题，然后使用这些模式来通知用户，并采取本地路由决策。此外，智能监控应用通过他们的智能手机，显示附近的可疑的人或行为显示视频流支持警察ØFFI核证减排量。

这种趋势的新一代功能强大，少耗电的处理器的支持。但是，现有的编程模型已经设计了传统的互联网应用，不针对存在的异构设备环境中的不规则移动的数量庞大的场景。因此，对分散模式这种模式的转变需要在软件工程环境，工具，语言的科学规划等效偏移和计算模型。

这期特刊旨在出版科学规划原创性的研究文章和评论文章在雾和边缘计算的广泛领域。

潜在的主题包括但不限于以下内容：

• 新型雾/基于边缘的科学规划
• 编程模型，范式和工具雾/边缘科学计算
• 并行计算施加到雾/边缘科学计算基础设施
• 存储和数据管理方法为雾/边缘科学规划
• 安全架构的通信应用到雾/边缘函数式编程
• 多路访问边缘计算（MEC）架构进行科学编程应用
• 雾/边缘应用和物联网平台，在科学规划利用之间5G通信
• 数据集成利用物联网解决方案雾/边缘科学规划应用