Node Learning: A Framework for Adaptive, Decentralised and Collaborative Network Edge AI
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kanjo, Eiman, Aslanov, Mustafa |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Decentralised Resource Sharing in TinyML: Wireless Bilayer Gossip Parallel SGD for Collaborative Learning
von: Bao, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bao, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TrajAware: Graph Cross-Attention and Trajectory-Aware for Generalisable VANETs under Partial Observations
von: Fu, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Hybrid Edge Classifier: Combining TinyML-Optimised CNN with RRAM-CMOS ACAM for Energy-Efficient Inference
von: Woodward, Kieran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Woodward, Kieran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Multicore and Edge TPU-Accelerated Multimodal TinyML System for Livestock Behavior Recognition
von: Zhang, Qianxue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Qianxue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Embodied Foundation Models at the Edge: A Survey of Deployment Constraints and Mitigation Strategies
von: Grover, Utkarsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Grover, Utkarsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decentralised Trust and Security Mechanisms for IoT Networks at the Edge: A Comprehensive Review
von: Zaman, Khandoker Ashik Uz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zaman, Khandoker Ashik Uz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Initialisation and Network Effects in Decentralised Federated Learning
von: Badie-Modiri, Arash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Badie-Modiri, Arash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hierarchical Adaptive Consensus Network: A Dynamic Framework for Scalable Consensus in Collaborative Multi-Agent AI Systems
von: Shit, Rathin Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shit, Rathin Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedGAI: Federated Style Learning with Cloud-Edge Collaboration for Generative AI in Fashion Design
von: Wu, Mingzhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Mingzhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SpreadFGL: Edge-Client Collaborative Federated Graph Learning with Adaptive Neighbor Generation
von: Zhong, Luying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Luying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Intelligence: When Large AI Models Meet Federated Fine-Tuning and Collaborative Reasoning at the Network Edge
von: Ni, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ni, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position Paper: From Edge AI to Adaptive Edge AI
von: Pittorino, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pittorino, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CoDreamer: Communication-Based Decentralised World Models
von: Toledo, Edan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Toledo, Edan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ENADPool: The Edge-Node Attention-based Differentiable Pooling for Graph Neural Networks
von: Zhao, Zhehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Zhehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Snowveil: A Framework for Decentralised Preference Discovery
von: Kotsialou, Grammateia
Veröffentlicht: (2025)
von: Kotsialou, Grammateia
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive AI Agent Placement and Migration in Edge Intelligence Systems
von: Wang, Xingdan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xingdan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EdgeAgentX: A Novel Framework for Agentic AI at the Edge in Military Communication Networks
von: Ray, Abir
Veröffentlicht: (2025)
von: Ray, Abir
Veröffentlicht: (2025)
VELO: A Vector Database-Assisted Cloud-Edge Collaborative LLM QoS Optimization Framework
von: Yao, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yao, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LQA: A Lightweight Quantized-Adaptive Framework for Vision-Language Models on the Edge
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
EdgeShield: A Universal and Efficient Edge Computing Framework for Robust AI
von: Zhong, Duo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Duo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
One Node Per User: Node-Level Federated Learning for Graph Neural Networks
von: Gao, Zhidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Zhidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast AI Model Partition for Split Learning over Edge Networks
von: Li, Zuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Defending the Edge: Representative-Attention Defense against Backdoor Attacks in Federated Learning
von: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Hierarchical Tensor Networks: a Collaborative Learning Quantum AI-Driven Framework for Healthcare
von: Bhatia, Amandeep Singh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bhatia, Amandeep Singh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Survey on Cloud-Edge-Terminal Collaborative Intelligence in AIoT Networks
von: Wu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ASPECT: Node-Level Adaptive Spectral Fusion for Graph Contrastive Learning
von: Li, Zhuolong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Zhuolong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-order Graph Clustering with Adaptive Node-level Weight Learning
von: Liu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decentralised Governance-Driven Architecture for Designing Foundation Model based Systems: Exploring the Role of Blockchain in Responsible AI
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CollaPipe: Adaptive Segment-Optimized Pipeline Parallelism for Collaborative LLM Training in Heterogeneous Edge Networks
von: Chen, Jiewei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Jiewei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Collaborative Design of AI-Enhanced Learning Activities
von: Romero, Margarida
Veröffentlicht: (2024)
von: Romero, Margarida
Veröffentlicht: (2024)
LLM Enabled Multi-Agent System for 6G Networks: Framework and Method of Dual-Loop Edge-Terminal Collaboration
von: Qu, Zheyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qu, Zheyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Implementation of Big AI Models for Wireless Networks with Collaborative Edge Computing
von: Zeng, Liekang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeng, Liekang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Networked Communication for Decentralised Agents in Mean-Field Games
von: Benjamin, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Benjamin, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Decentralised Emergence of Robust and Adaptive Linguistic Conventions in Populations of Autonomous Agents Grounded in Continuous Worlds
von: Ekila, Jérôme Botoko, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ekila, Jérôme Botoko, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Comparative Analysis of DNN-based White-Box Explainable AI Methods in Network Security
von: Arreche, Osvaldo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arreche, Osvaldo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Collaborative Edge AI Inference over Cloud-RAN
von: Zhang, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GenAI-Net: A Generative AI Framework for Automated Biomolecular Network Design
von: Filo, Maurice, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Filo, Maurice, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Agentic Framework for Rapid Deployment of Edge AI Solutions in Industry 5.0
von: Martinez-Gil, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Martinez-Gil, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Split Learning over Energy-Constrained Wireless Edge Networks
von: Li, Zuguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zuguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Graph Neural Networks via Posteriori-Sampling-based Node-Adaptive Residual Module
von: Zhou, Jingbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Jingbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Decentralised Resource Sharing in TinyML: Wireless Bilayer Gossip Parallel SGD for Collaborative Learning
von: Bao, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
TrajAware: Graph Cross-Attention and Trajectory-Aware for Generalisable VANETs under Partial Observations
von: Fu, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Hybrid Edge Classifier: Combining TinyML-Optimised CNN with RRAM-CMOS ACAM for Energy-Efficient Inference
von: Woodward, Kieran, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Multicore and Edge TPU-Accelerated Multimodal TinyML System for Livestock Behavior Recognition
von: Zhang, Qianxue, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Embodied Foundation Models at the Edge: A Survey of Deployment Constraints and Mitigation Strategies
von: Grover, Utkarsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)