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移动边缘计算(MEC)技术通过卸载部分计算任务到边缘服务器,可将第5代网络(5G)、云计算、大数据和人工智能等技术延伸到物联网终端。针对如何高效卸载计算任务和保障边缘数据隐私安全2个关键问题,在综述计算卸载性能优化研究基础上,本文提出了一种融合联邦学习和元学习的计算卸载应用框架,通过对计算任务的计算卸载以及计算资源的联合优化,从而实现系统加权时延和最小。在不泄露用户数据隐私的前提下,联合多个边缘服务器共同训练一个全局模型,并实现边缘服务器个性化计算卸载应用。在新的计算任务场景下,全局模型的网络参数仅用少量训练样本就能快速收敛。实验测试结果表明,本文提出的基于联邦元学习的计算卸载框架可适应未来边缘计算应用的隐私安全需求。 相似文献
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