绝对清晰完整，对5G时代医疗与边缘计算的智慧医疗进行了深入描述。供参考。随着移动通信、互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的飞速发展，以患者为中心的医疗网络
和大数据平台快速形成，推动医疗真正进入智慧医疗时代，并随着互联网特别是以移动通信技术为基础的移动互
联网的发展迎来爆发。移动通信自 20 世纪 80 年代诞生以来，经过三十多年的快速增长，已成为连接人类社会
的基础信息网络。移动通信的发展不仅深刻改变了人们的生活方式，而且已成为推动国民经济发展、提升社会信
息化水平的重要引擎。
2021-10-11 16:56:38
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针对移动边缘计算中具有依赖关系的任务的卸载决策问题，提出一种基于深度强化学习的任务卸载调度方法，以最小化应用程序的执行时间。任务调度的过程被描述为一个马尔可夫决策过程，其调度策略由所提出的序列到序列深度神经网络表示，并通过近端策略优化（proximal policy optimization）方法进行训练。仿真实验表明，所提出的算法具有良好的收敛能力，并且在不同环境下的表现均优于所对比的六个基线算法，证明了该方法的有效性和可靠性。
2021-10-06 19:58:34
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针对移动边缘计算（MEC）提供IT服务环境和云计算能力带来的高带宽、低时延优势，结合LTE免授权频谱（LTE-U）技术，研究了车辆异构网络中基于 MEC 的任务卸载模式决策和资源分配问题。考虑链路差异化要求，即车辆到路边单元（V2I）链路的高容量和车辆到车辆（V2V）链路的高可靠性，将用户服务质量（QoS）建模为容量与时延的组合形式。首先采用改进的 K-means 算法依据不同的 QoS 对请求车辆进行聚类，从而确定通信模式，其次利用基于无竞争期（CFP）的LTE-U，结合载波聚合（CA）技术，使用分布式Q-Learning算法进行信道和功率分配。仿真结果表明，所提机制可以在保证V2V链路可靠性的同时，使得V2I遍历容量最大化。
2021-09-29 14:45:35
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我们从时代发展的角度来试图窥探一下“快”趋势发展的必然性，在被数字化席卷的今天，人们的生活节奏越来越快，数据还是最有价值的东西吗？其实不然。最有价值的东西，在我看来应该是注意力。如何能极大程度地锁定人们的注意力，除了内容本身上的优势，我认为关键还是在于“快”。简单的举个例子，就看视频而言，有研究表明一旦开始播放前的等待时间超过五秒，将很难再留住用户。倘若观看视频的期间再出现几次讨厌的卡顿，用户对于视频的兴趣甚至对于播放平台的好感度将会急剧下降。反过来，从竞争的角度来看，正所谓“天下武功，唯快不破”，只有在“快”上做到游刃有余，才能不被时代的浪潮拍在沙滩上。从这个角度来看，MEC的出现正是
2021-09-28 10:43:26
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多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法
多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法
这实现了论文中的算法
一些提示：尝试通过运行ipynb文件之一来开始您的旅程，例如test_save_model_multiple_t02_noBuf.ipynb。
“用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法”
如果您发现这对您的研究有用，请使用
@article {chen2018decentralized，title = {用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法}，作者= {Chen，Zhao和Wang，Xiaodong}，journal = {arXiv预印本arXiv：1812.07394}，年= {2018}}
如有任何疑问，请通过与我联系。
2021-09-24 16:46:28
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