:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gao, Yulan, Ye, Ziqiang, Yu, Han
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Networking and Internet Architecture Signal Processing
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2407.05571
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Quality-Aware Task Offloading for Cooperative Perception in Vehicular Edge Computing
von: Zaki, Amr M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Reinforcement Learning Empowered Task Offloading in V2I Networks
von: You, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dependency Tasks Offloading and Communication Resource Allocation in Collaborative UAVs Networks: A Meta-Heuristic Approach
von: Nguyen, Loc X., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Online Collaborative Resource Allocation and Task Offloading for Multi-access Edge Computing
von: Sun, Geng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Digital Twin Enhanced Deep Reinforcement Learning for Intelligent Omni-Surface Configurations in MU-MIMO Systems
von: Ye, Xiaowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FlocOff: Data Heterogeneity Resilient Federated Learning with Communication-Efficient Edge Offloading
von: Ma, Mulei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beam Scheduling for Cross-Layer ISAC: A Deep Reinforcement Learning Approach
von: Wang, Xiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-User Beamforming with Deep Reinforcement Learning in Sensing-Aided Communication
von: Wang, Xiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Real-World Modeling of Computation Offloading for Neural Networks with Early Exits and Splits
von: Danek, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QoE-Driven Multi-Task Offloading for Semantic-Aware Edge Computing Systems
von: Chen, Xuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributed Computation Offloading for Energy Provision Minimization in WP-MEC Networks with Multiple HAPs
von: Liu, Xiaoying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UAV/HAP-Assisted Vehicular Edge Computing in 6G: Where and What to Offload?
von: Traspadini, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Multi-Task Offloading via Graph Neural Networks in Heterogeneous Multi-access Edge Computing
von: Ma, Mulei
Veröffentlicht: (2023)

Multi-Objective Offloading Optimization in MEC and Vehicular-Fog Systems: A Distributed-TD3 Approach
von: Wakgra, Frezer Guteta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative AI-enabled Quantum Computing Networks and Intelligent Resource Allocation
von: Xu, Minrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Energy Efficient Trajectory Control and Resource Allocation in Multi-UAV-assisted MEC via Deep Reinforcement Learning
von: Liu, Saichao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-Assisted Learning for Adaptive Cooperative Perception of Connected Autonomous Vehicles
von: Qu, Kaige, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Interplay Between Network Metrics and Performance of Mobile Edge Offloading
von: Moshiri, Parisa Fard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Terahertz Wireless Communications
von: Khalid, Waqas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Deep Reinforcement Learning: A Tutorial on Generative Diffusion Models in Network Optimization
von: Du, Hongyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deep Reinforcement Learning for Multi-flow Routing in Heterogeneous Wireless Networks
von: Kim, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Computation Offloading for Multi-server Multi-access Edge Vehicular Networks: A DDQN-based Method
von: Wang, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sequential Task Assignment and Resource Allocation in V2X-Enabled Mobile Edge Computing
von: Ye, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Networked Physical Computing: A New Paradigm for Effective Task Completion via Hypergraph Aided Trusted Task-Resource Matching
von: Zhu, Botao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Federated Deep Reinforcement Learning for Heterogeneous Edge Content Caching Networks
von: Li, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Reinforcement Learning for Joint Time and Power Management in SWIPT-EH CIoT
von: Abdolkhani, Nadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Reinforcement Learning for EH-Enabled Cognitive-IoT Under Jamming Attacks
von: Abdolkhani, Nadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepAlloc: CNN-Based Approach to Efficient Spectrum Allocation in Shared Spectrum Systems
von: Ghaderibaneh, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Task Offloading and Resource Allocation for MEC-assisted Consumer Internet of Vehicle Systems
von: Liu, Yanheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Task Offloading and Channel Allocation in Spatial-Temporal Dynamic for MEC Networks
von: Shi, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reliable Task Offloading in MEC through Transmission Diversity and Jamming-Aware Scheduling
von: Asemian, Ghazal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Partitioned Task Offloading for Low-Latency and Reliable Task Completion in 5G MEC
von: Moshiri, Parisa Fard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Integrated Communication and Computing Scheme for Wi-Fi Networks based on Generative AI and Reinforcement Learning
von: Du, Xinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Hierarchical Optimization Framework Using Deep Reinforcement Learning for Task-Driven Bandwidth Allocation in 5G Teleoperation
von: Golmohammadi, Narges, et al.
Veröffentlicht: (2025)

dRG-MEC: Decentralized Reinforced Green Offloading for MEC-enabled Cloud Network
von: Aftab, Asad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Smart Jamming Attack and Mitigation on Deep Transfer Reinforcement Learning Enabled Resource Allocation for Network Slicing
von: Salehi, Shavbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Robust Access in Cognitive IoT Networks under Smart Jamming Attacks
von: Abdolkhani, Nadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Signal Propagation in RIS-Aided 5G Systems
von: Samorzewski, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Frequency Resource Management in 6G User-Centric CFmMIMO: A Hybrid Reinforcement Learning and Metaheuristic Approach
von: Cheggour, Selina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intelligent Spectrum Sharing in Integrated TN-NTNs: A Hierarchical Deep Reinforcement Learning Approach
von: Umer, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)