Jun, 2023

面向任务的无线边缘 AI 集成感知、计算和通信

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

    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。

    Jan, 2019

  • 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

  • 面向任务的多设备边缘 AI 无线计算

    本文提出了一种针对多设备分裂推理系统的任务导向的空中计算（AirComp）方案，旨在最大限度地减少聚合误差并最大化推理准确性。

    Nov, 2022

  • 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

  • 融合感知与通信的普适物联网：应用、趋势与挑战

    本文介绍了一种新的启用技术，即集成感知和通信（ISAC），它在 IoT 架构中的关键作用以及其带来的协同优势和整合优势，并介绍了一些 ISAC 的新用例。该文将 ISAC 方案分为多个层次进行分类，并探讨了它面临的几个挑战。

    Apr, 2021

  • 超越 5G 网络：通信，计算，缓存和控制的集成

    本文调查了 i4C 技术的不同方面，并讨论了通信，计算，缓存和控制模型，重点关注最新趋势的传统和人工智能（AI）集成方法。此外，本文探讨了感知和通信（ISAC）的集成方法，并提出了 6G 网络的未来研究方向和挑战。

    Dec, 2022

  • 走向智能边缘：无线通信与机器学习相遇

    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。

    Sep, 2018