Jan, 2019

智能边缘计算：异构物联网联合计算、缓存和通信的人工智能智能边缘

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TL;DR本文提出了一种新的结合了边缘计算、缓存和通信的异构物联网智能边缘架构，并通过 Smart-Edge-CoCaCo 算法对其进行性能优化，实验结果表明该算法对于计算任务数据和并发用户数量的增加，相较于传统的云计算模型，其计算延迟更低。
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发现论文，激发创造
  • 面向任务的无线边缘 AI 集成感知、计算和通信

    本文介绍了嵌入式 AI 技术在边缘计算中的应用，提出了一种物联网中使用无线传感器、计算和通信三项基础技术的全面集成方法，并通过两个具体的应用案例展示了任务导向的 ISCC 的优势以及一些实际挑战。

    Jun, 2023

  • 边缘人工智能的集成感知 - 通信 - 计算

    这篇文章介绍了在应用和物理层中，通过研究三个高度耦合的过程的相互作用，提出了各种各样的集成传感 - 通信 - 计算方案，以改善资源利用率和实现边缘人工智能任务的定制目标。

    Jun, 2023

  • 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

  • CoEdge: 基於異構邊緣設備的自適應工作負載分配合作式 DNN 推論

    本研究提出一种名为 CoEdge 的分布式深度神经网络计算系统，优化了边缘设备的计算和通信资源，在许多共同参与的异构边缘设备上进行协同深度神经网络计算，与现有方法相比，CoEdge 在降低能耗方面更具优势。

    Dec, 2020

  • 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

  • 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

  • 基于综合视角的边缘云通信、计算与缓存

    本文研究了 5G 通信网络中通信、计算和缓存资源的联合优化，借助基于图形表示的学习方法以及创新的资源分配技术来实现将 3C 资源更靠近移动用户、实现低延迟、高可靠性服务的目标。

    Feb, 2018

  • 资源受限边缘推理中的通信计算权衡

    本文提出了一种有效的边缘计算推理方法，并探讨了在设备模型的计算成本和中间特征的通信成本之间进行的关键权衡。通过模型拆分点选择、通信感知模型压缩和任务导向的中间特征编码，提出了一个三步框架来有效地进行推理，实验结果表明，与基准方法相比，我们的提出的框架具有更好的权衡，可以显著减少推理延迟。

    Jun, 2020

  • 边缘智能赋能基于物联网的医疗系统

    这篇文章研究智能医疗系统中智能边缘技术和人工智能的应用，提出了一个新的智能医疗模型，并讨论了整合这些技术时出现的问题和研究方向。

    Mar, 2021

  • 边缘云极化与协作：AI 综述

    本文系统地回顾了云计算和边缘计算两种 AI 模型，并首次建立了云边协同建模的协作学习机制，最后讨论了该领域的前景和挑战。

    Nov, 2021