MMMar, 2022

ACE: 面向应用为中心的边缘 - 云协同智能

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TL;DR本文介绍了一项基于机器学习的平台 ACE，通过它可以处理不断增加的边缘和云资源，用户透明的服务以及越来越多的智能工作负载。此平台可用于边缘云协作智能应用程序的开发和部署，以提高性能优化的效率。
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发现论文，激发创造
  • OpenEI: 边缘智能的开放框架

    该研究论文探讨了边缘计算和人工智能两个领域的结合 —— 边缘智能（EI），介绍了一个轻量级软件平台 OpenEI，来为边缘提供智能处理和数据共享的能力并分析了 4 种 EI 技术，最后呈现了 4 个开放应用场景。

    Jun, 2019

  • LAECIPS: 基于大型视觉模型辅助的适应性边缘云协作技术在物联网感知系统中的应用

    基于 LAECIPS 的云边协作方法在 IoT 环境中通过大型云模型和轻量级边缘模型的协同推理实现了高准确性和低延迟，并适应了动态数据漂移的需求。

    Apr, 2024

  • 利用边缘到云的连续性在分散数据上实现可扩展机器学习

    本文介绍了边缘计算智能（如边缘人工智能 / 机器学习）的应用和挑战，为解决现有方法存在的采用障碍，提出了一种基于模型为中心的设计，以建立分散体系结构下的高效协作学习。

    Jun, 2023

  • 边缘智能：边缘计算与人工智能的汇合

    本文探讨了新兴的边缘计算范式和人工智能应用之间的交叉，提出了边缘智能的新概念，并从广泛的视角阐述了核心概念和研究规划，为未来的边缘智能研究提供了必要的背景。

    Sep, 2019

  • 人工智能加速云 (ACAI)

    提出了一种基于云端的机器学习平台 ACAI，通过实现云端存储、自动资源配置、日志记录和实验追踪等功能，提高了机器学习从业人员的工作效率。在 MNIST 手写数字分类任务上测试了自动资源配置器的效力，并通过实验和访谈研究了系统的可用性。结果显示，自动资源配置器提高了 1.7 倍的速度和 39％的成本降低，并在典型的机器学习应用中减少了 20％的实验时间。

    Jan, 2024

  • ECLM: 高效的边缘 - 云协作学习与持续环境适应

    通过 ECLM 边缘云协作学习框架，将边缘和云模型高效协作，在动态边缘环境中提高模型性能和资源利用效率。

    Nov, 2023

  • 深度边缘智能：架构，关键特征，技术支撑和挑战

    本文提出了一种名为 DEI 的新型计算视觉，它融合了深度学习、人工智能、云计算、边缘计算、5G/6G 网络、物联网和微服务等技术，旨在为每个人和组织提供可靠和安全的智能服务。文章详细阐述了 DEI 的愿景、系统架构、关键层面和特点，并揭示了与之相关的关键技术和研究挑战。

    Oct, 2022

  • 建设混合边缘云赋能认知互联网的基石

    过渡到 “认知互联网” 时，我们在如何与技术和智能互动方面发生了重大转变。本文介绍了 “认知互联网” 的基础要素、特点、益处和产业影响，并强调了适应性人工智能基础设施和混合边缘云平台在支持这种转变方面的重要性。通过案例研究、展望性观点和实际应用支持，提供了对这一新兴范式的全面洞察。

    Jan, 2024

  • 协同构思中的增强集体智能：议程和挑战

    研究探讨使用增强的集体智能的应用，结合人类和大型语言模型在协同创意中的表现，进一步介绍了一个名为 Polis 的实时集合工具，并总结出三个挑战以期设计并完成实验。

    Mar, 2023

  • 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