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MM异构受限计算中的边缘 AI 推断：可行性与机遇
网络边缘在人工智能（AI）推理处理中的作用正在快速扩大，驱动力是众多寻求计算优势的应用程序。
PDF8 months ago
MMDynaComm：通过动态通信调度加速边缘和云之间的分布式 CNN 训练
DynaComm 是一种新颖的调度程序，用于加速网络边缘处分布式卷积神经网络（CNN）的训练，通过动态将每个传输过程分解成几个片段，以实现运行时最佳层间通信和计算重叠，从而实现了所有情况下的最优层级调度，而模型准确性保持不变。
PDF3 years ago
MM边缘网络联邦学习：资源优化和激励机制
本文提出在网络边缘实现联合学习的设计方面，使用建模激励交互的方式来推动设备的参与，同时列举了几个未解决的研究挑战和未来研究方向。
PDF5 years ago
MM边缘计算与深度学习的融合：一项全面调查
该论文介绍了边缘智能和智能边缘的应用场景，实现方法和相互融合的挑战和未来趋势。通过整合通信，网络和深度学习领域的信息，促进了边缘智能和智能边缘的融合。
PDF5 years ago
边缘智能：通过边缘计算打通人工智能的最后一公里
通过深度学习的突破，将计算任务和服务从网络核心推向网络边缘的边缘计算成为一种新兴范式，旨在利用边缘大数据的潜力，本文综述了最近关于边缘智能的研究进展，并讨论了未来的研究机会。
PDF5 years ago
MM基于价格的移动边缘计算中带有计算容量约束的分布式卸载
本研究介绍了移动边缘计算技术，该技术可以通过将计算任务从无线设备卸载至网络边缘，从而实现实时信息传输和计算。
PDF7 years ago