用于分布式计算的物联网方法

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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。

物联网技术的独特特点要求在通信和计算之间进行更复杂的权衡。特别是大量的传感器和严格的QoS要求要求新的分布式技术。随着传感器数量的增长，用于物联网分布式计算的基础设施必须包括靠近边缘的节点，以便于对传感器集群进行数据分析。他们还必须执行边缘分析，以减少从高频读数发送到核心的数据，并减少所需的带宽。最后，他们必须保证客户体验不会受到损害，这需要新的健壮的技术，具有严格的QoS和延迟要求。fog计算的新兴范式使我们能够通过将存储和计算服务移动到网络边缘，甚至移动到终端设备(例如，移动到数据中心或智能接入点)来满足这些需求。

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。

摘要在“移动对象的分布式测量数据采集”这篇论文中，提出了一种用于获取移动对象相关数据的技术，从而减少了通信任务的资源消耗。提出的方法利用雾计算和自动预测，改善了网络流量。这些方法可以使具有严格通信要求的移动车辆组成高效的物联网。

纸”MeReg“为绿色移动云计算管理能耗sla折衷”提出了一种自适应启发式能耗感知算法，该算法使用最近的CPU利用率历史来检测过载主机，创建一个较高的CPU利用率阈值，并使用动态VM选择算法来合并过载或负载不足主机的VM。该算法试图最小化总能耗和最大化服务质量，包括减少违反服务水平协议(SLA)的情况。提出的解决方案有助于降低电能消耗，从而影响到使用移动云计算(MCC)的企业，以及二氧化碳(CO2)排放对环境的影响。

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“基于压缩感知的脑电图系统的自适应联合稀疏恢复”提出了一种降低穿戴式脑电图等物联网设备中数据传输能耗的方案。该方案基于压缩感知(CS) EEG信号的压缩与恢复。该方案充分利用了多通道脑电图信号的联合稀疏性，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:射精活体框架”提出了一个情感虚拟环境的创建框架，该框架将代理、电子健康相关设备、人类行为者和情感结合起来，虚拟地投射它们，并管理所有元素之间的交互作用。该框架允许设计和编程智能虚拟环境，以及模拟和检测人类情感。该框架在一个模拟老年人住宅的案例研究中也得到了验证，该住宅使辅助机器人的训练成为可能。

致谢

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哈维尔-普列托
阿巴斯阿米拉
哈维尔·巴霍
圣地亚哥Mazuelas
费尔南多·德拉鲁阿普列塔

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