Jul, 2023

一种高效的任务卸载优化框架，用于基于智能反射面的多接入边缘计算系统

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TL;DR本文提出了一个基于深度学习的优化框架（IOPO），可以在毫秒之内生成高效节能的任务卸载决策，并且在处理解决方案空间广泛的复杂问题时，相较于其他基准方法性能更优。
发现论文，激发创造
  • 最大推理准确性和能效的选择性任务卸载用于实时物联网感知系统

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    Feb, 2024

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    May, 2023

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    Aug, 2018

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    Feb, 2024

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    Jan, 2020

  • 无线电与计算资源的优化，提升延迟受限应用程序卸载的能效

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    May, 2014

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    Dec, 2021

  • 基于图神经网络的新兴技术快速系统技术协同优化框架

    该论文提出一个系统技术共优化 (fast system technology co-optimization, STCO) 框架，通过应用人工智能技术加速 STCO 技术层面，包括使用基于图神经网络 (GNN) 的方法进行 TCAD 仿真和单元库表征，从而实现与传统方法相比超过 100 倍的加速。这些进展支持涵盖新兴与传统技术的全面 STCO 迭代，运行时间加速比从 1.9 倍到 14.1 倍不等。

    Apr, 2024

  • 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

  • 基于学习的能量收集 IoT 设备计算卸载

    本文研究无线网络中具备能量收割功能和多个 MEC 设备 (IoT) 的计算卸载，提出了基于强化学习的计算卸载框架，包括基于 Q-learning 的 hotbooting 计算卸载方案和基于 DQN 的快速计算卸载方案，针对不同的 MEC 场景给出了性能界限，并使用模拟结果验证算法效果。

    Dec, 2017