点击左上角“MDPI开放科学”关注我们,为您推送更多最新资讯。 现代信息系统通常采用分布式设计,以存储和处理大量数据和信息,同时也面临着存储/计算/通信效率、资源异构性、隐私和安全以及可扩展性多个方面的巨大挑战。虽然信息和编码理论技术在传统上常被用来提升通信和存储系统的效率和可靠性,但它们已逐步被使用在多种分布式计算系统中来解决以上挑战,包括边缘计算网络、内容分发网络、云计算系统、分布式/联邦学习系统和区块链系统。 基于此,Entropy 期刊邀请了东南大学李松泽教授创建特刊“Information Theory for Distributed Systems (信息论在分布式系统中的应用)”。本特刊旨在从信息论的角度,聚焦分布式系统中关键性能指标的基本权衡关系的相关研究,例如计算/通信效率、隐私与安全性、准确性和可扩展性,并研发信息与编码理论工具以实现最佳性能。特刊包括但不限于以下主题: 编码存储系统; 编码缓存网络; 编码分布式计算; 分布式和联邦学习; 分布式隐私计算和私有信息检索; 分布式账本/区块链; 安全多方计算和可验证计算。 投稿截止日期:2024年7月25日 客座编辑 ...