Aug, 2023

计算与网络融合的智能内源化管理平台

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TL;DR基于人工智能技术，本文提出了一种用于计算和网络融合的智能内生管理平台 ——CNC 大脑，通过感知、调度、适应和治理等四个关键构建模块，在整个计算和网络融合生命周期中实现高异构性的供需匹配，通过在 OpenFaas、Kubernetes 和 Microsoft Azure 的真实业务数据集上进行评估，证明了该方法在资源利用和性能方面的有效性，并提出了 CNC 大脑的未来研究方向。
computing and network convergencecnc brainintelligence-endogenous management platformartificial intelligence technologiesdeep reinforcement learning
发现论文，激发创造
  • 朝着具备适应性计算和网络融合的动态未来迈进

    以 6G 为背景，本文介绍了可调节性计算 - 网络融合 (Adaptable CNC) 的概念，作为一个自主的机器学习辅助机制，用于联合编排计算和网络资源，以满足动态和庞大的用户请求。

    Mar, 2024

  • 分布式协作路由的计算与网络融合系统增效

    智能应用和计算与网络融合的最新进展推动了计算和网络融合系统的发展。然而，现有研究未能实现对计算和网络资源的全面调度优化，从而导致一些计算请求的要求无法在端到端服务模式中得到保证，对计算和网络融合系统的发展产生负面影响。本文提出了一种分布式协作路由框架，用于计算和网络融合系统，以确保截止日期要求并最小化请求的计算成本。该框架包括交易平面、管理平面、控制平面和转发平面。交叉平面协作端到端路由方案在制定路由计划时考虑了异构服务器的计算效率和网络拥塞程度，从而确定在哪里执行请求和对应的路由路径。仿真结果证实了我们的路由方案在计算和网络融合系统中调度计算请求的性能。

    Feb, 2024

  • 计算与网络融合编排中的强化学习

    本文介绍了计算与网络融合的概念，提出了基于强化学习的计算与网络编排方法，通过实验显示该方法可以比贪婪算法、随机选择和均衡资源算法实现更高的利润和更低的延迟，并证明了强化学习在计算与网络编排上的适用性。

    Sep, 2022

  • CNC-Net：自主学习的 CNC 加工操作

    CNC-Net 使用深度神经网络在 CNC 制造中模拟 CNC 机器，通过输入 3D 模型生成 CNC 机器所需的操作参数，提供了低成本、高精度的替代手动 CNC 编程的自我监督框架。

    Dec, 2023

  • 脑启发式计算：我们需要一个总体规划

    新的计算技术如何应用于处理信息，提高计算的效率和处理海量数据能力，实现这个目标需要勇气和协作计划，将分散的研究社区聚集在一起，为其提供资金、支持和关注。

    Apr, 2021

  • 现代分布式计算系统中基于人工智能的资源管理

    本文探讨了数据驱动资源管理系统在分布式计算系统中的应用及其挑战所在，并提供了一个概念性的数据驱动 RMS 模型，并以 GPU 频率调节和互联网数据中心资源管理两个实时案例证明该方法是可行的。

    Jun, 2020

  • 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

  • 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

  • 移动边缘计算上基于区块链的无信任众包智能生态系统

    本研究提出一种基于区块链智能合约的奖惩模型，构建了一个可信的混合人机群体智能平台，以解决工业物联网中因缺乏信任而导致的网络拥塞和利益冲突问题，并证明了其存在唯一一种强纳什均衡点。

    Feb, 2019

  • 优化联邦学习在 6G 网络的计算和网络融合中的通信效率

    通过引导参与联邦学习的设备基于业务需求、资源负载、网络状况和设备的算术能力，计算和网络融合（CNC）可以提高联邦学习在复杂网络环境中的通信效率，并通过优化模型参数传输过程中的通信效率来解决复杂网络情况下的延迟分布和网络资源利用率的问题。

    Nov, 2023