Sep, 2018

走向智能边缘：无线通信与机器学习相遇

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TL;DR人工智能的复兴引发了边缘学习新研究领域的兴起，以支持在各种边缘设备上部署基于人工智能的应用程序，该领域通过利用移动边缘计算平台及在大量边缘设备上分布的海量数据来克服每个边缘设备的有限计算能力和数据量，并提出了一些以学习为驱动的无线通信设计原则，这为边缘通信和学习研究提供了新的机会。
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发现论文，激发创造
  • 边缘智能无线网络

    本文探讨了边缘机器学习的关键构建块，神经网络架构的不同分裂及其内在的权衡，以及来自广泛数学学科的理论和技术促进因素，最终呈现了几个关于各种高风险应用的案例研究，展示了边缘机器学习在发挥 5G 及其以后的全部潜力方面的有效性。

    Dec, 2018

  • 高效边缘人工智能的算法与系统

    本文综述了近期在人工智能边缘计算系统中与解决通信挑战相关的技术，着重介绍了从算法和系统两个方面提高在网络边缘的训练与推理的通信效率的方法，并突出了未来研究方向。

    Feb, 2020

  • 基于联邦学习的智能化移动边缘计算、缓存与通信

    本文提出了一种针对移动边缘计算的 “In-Edge AI” 框架，结合深度强化学习和联邦学习技术，利用设备和边缘节点之间的协作来优化移动边缘计算、缓存和通信，从而在减少系统通信负载的同时进行动态的系统级优化和应用级增强，具有近乎最优的性能。

    Sep, 2018

  • 无线网络上通信高效的分布式学习原理与应用

    该研究论文总结了与机器学习相关的通信和 ML 原则，并提出了具有选定用例的通信高效和分布式学习框架。

    Aug, 2020

  • 无线网络中的分布式学习：最近进展与未来挑战

    本文主要研究了分布式学习如何在无线边缘网络中高效地部署，主要介绍了联邦学习、联邦蒸馏、分布式推理和多智能体强化学习等多种分布式学习范例，并提供了详细的文献综述和通信技术优化实例，旨在为实际无线通信网络中分布式学习的部署提供个整体指导原则。

    Apr, 2021

  • 物联网中的无线通信机器学习：一项全面调查

    本文综述了机器学习在物联网无线通信中的应用，重点关注了它的特定网络层，包括物理层、数据链路层和网络层等，以及对硬件实现的探讨；同时提供了对物联网无线通信中的机器学习面临的挑战和问题的详细分析。

    Jan, 2019

  • 6G 的边缘人工智能：愿景、实现技术和应用

    本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术，为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案，并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。

    Nov, 2021

  • 边缘人工智能

    本文探讨了物联网、边缘计算、5G 移动通信、人工智能 / 机器学习等技术在支持实时应用和满足复杂多样化的应用需求方面的潜力和挑战。

    Dec, 2020

  • 边缘智能：通过边缘计算打通人工智能的最后一公里

    通过深度学习的突破，将计算任务和服务从网络核心推向网络边缘的边缘计算成为一种新兴范式，旨在利用边缘大数据的潜力，本文综述了最近关于边缘智能的研究进展，并讨论了未来的研究机会。

    May, 2019

  • 网络边缘的机器学习调查

    本文综述了在边缘计算设备上部署机器学习系统的主要研究工作，重点关注了智能边缘系统成功应用中使用的压缩技术、工具、框架和硬件等方面的运营问题。

    Jul, 2019