本文综述了边缘计算、雾计算和云计算生态系统中体系结构、应用和平台抽象的各个维度，从物理和应用移动性、隐私敏感性和新兴运行时环境等方面介绍了边缘和雾层的新颖能力。同时，我们基于各个领域的第一手实践介绍了相关 IoT 应用案例研究，并指出了 Fog computing 的潜力和现实之间的差距，并提出了需要克服的挑战，以使 Fog 计算成为一个可持续的解决方案。此外，本文可以帮助平台和应用程序开发人员填补 Fog 计算尚未成熟的差距。

Feb, 2017

本文回顾了 Vefn 中任务卸载的现有技术，并阐述了车辆的高移动性既是时限约束的障碍，也可助于延迟表现。文章进一步探讨了机器学习和编码计算作为关键的支持技术，并提供案例以演示如何在变化的 Vefn 环境中适应学习算法，并利用车辆的移动性来实现任务卸载和任务复制。

Feb, 2019

本文提出了一种名为 4C 的端到端设计原则，通过提供统一的通信，计算和控制共设计框架扩展了 V-IoT 系统，增强了互联和自主驾驶技术的响应性和效率。同时，本文介绍了实现 4C 框架的挑战。

Jul, 2021

本文主要介绍了物联网 (IoT) 背景下，雾计算 (fog computing) 及其边缘计算 (edge computing) 子范畴如多接入边缘计算 (MEC) 和 cloudlet 等的工作原理和应用研究，总结了相关工作的分类与问题，提出本领域未来研究方向和挑战。

Aug, 2018

本文介绍了物联网的大量分布式设备及传感器提出的需求，提出了更为接近设备和数据中心的雾计算模式，讨论了其挑战、特点和发展现状，构建了一套分类系统，并对现有研究进行了分析和总结，进一步提出了未来的研究方向。

Nov, 2016

本研究提出了一种雾边混合计算架构，利用边缘设备计算能力来执行与 Metaverse 实体相关的计算成本，以减少 Metaverse 应用程序基于云的计算模式的延迟，并证明了实验结果可以将延迟降低 50％。

Apr, 2022

本文介绍了物联网，自动驾驶汽车和环境的完全集成的智能车联网时代，讨论了存储和处理巨量数据的挑战，以及在车联网的边缘部署储存和计算资源的优势，指出了边缘信息系统对于智能车联网的关键作用。

Jun, 2019

通过使用雾计算和改进的卷积神经网络，本研究论文介绍了一种创新的医疗架构，以应对医疗图像分析的挑战，提高分析效率和准确性，进而革新医疗图像分析和诊断技术，改善患者护理和治疗结果。

Nov, 2023

提出一种软件架构，利用边缘、雾化和云计算等不同层级之间的双向通信来最大限度地利用上下文和情境数据，并通过医院呼吸疾病监测的案例研究证明了该架构在满足物联网场景需求方面有着高效的通信。

Jan, 2024

本文介绍一种叫做 Edge-Fog Cloud 的架构，它利用 LPCF 方法将处理任务分配到云资源网络中，以实现最优的处理时间和尽量少的网络成本。

Feb, 2017