computational offloading | BriefGPT

关键词computational offloading

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基于图强化学习的自编码器的多接入边缘计算中用于 CNN 推理的动态语义压缩
本研究针对动态多接入边缘计算网络中的 CNN 推理进行计算卸载的研究，提出了一种新颖的语义压缩方法 AECNN，通过自编码器构建的 CNN 架构，在部分卸载中进行有效的语义提取和压缩，并通过图强化学习的方法 GRL-AECNN 解决卸载问题
PDF5 months ago
dRG-MEC：面向 MEC 启用的云网络的分散增强绿色卸载
我们提出了一种优化资源利用的技术，实现联合计算卸载以减少总计算和通信开销，并构建一个绿色环境。与基准方案相比，我们的技术将总系统成本减少了 37.03%。
PDF6 months ago
使用图神经网络在无线多跳网络中进行拥塞感知的分布式任务卸载
通过在基于分布式贪婪框架上引入基于图的机器学习，我们提出了一种低开销、拥塞感知的分布式任务卸载方案，以应对无线多跳网络中来自多个移动设备的任务所造成的潜在网络拥塞问题。在仿真的无线多跳网络中，根据最短路径路由和基于争用的链路调度的资源分配方
PDF7 months ago
Λ-Split：面向云驱动生成式人工智能的隐私保护分离计算框架
通过引入 Lambda-Split 分割计算框架，我们有效解决了生成式人工智能服务中由计算需求导致的云计算问题，同时加强了数据隐私安全，并且经验证明其与传统加密安全机制相辅相成。
PDF8 months ago
基于时空注意力的实时视频识别语义压缩
本文研究边缘计算中视频动作识别的计算卸载。为了实现有效的语义信息提取，本文提出了一种新的空时注意力自编码器（STAE）结构，包括帧注意力模块和空间注意力模块。实验证明，在时间约束下，与 DeepISC 的基准模型相比，基于 STAE 的 V
PDFa year ago
MM基于图形强化学习的动态边缘计算中 CNN 推理卸载
本文通过使用图形强化学习的早期退出机制来解决移动边缘计算网络中的计算任务不确定性问题，提出了一个以最大化推理准确性和吞吐量为目标的计算任务卸载的优化问题，并在动态变化的场景下，通过实验结果表明了其优于 DROO 和 DROOE 的决策制定性
PDF2 years ago