BriefGPT - AI 论文速递
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学习驱动的分布式计算连续系统中的零信任
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一个协同边缘智能的框架，提高边缘设备的性能目标范围。通过合作，边缘设备能够在保证服务质量和用户体验的情况下实现性能目标。实验结果显示，边缘设备仅需十轮训练即可确保四个性能目标，并且可以添加新类型的设备并重复使用现有模型。此外，通过重新平衡负载，边缘设备能够在网络故障后恢复性能目标符合度。
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关键要点
- 提出了一个协同边缘智能的框架，提升边缘设备的性能目标范围。
- 边缘设备通过合作提高性能目标的实现范围。
- 框架在视频流媒体期间保证服务质量和用户体验。
- 实验结果显示，边缘设备仅需十轮训练即可确保四个性能目标。
- 框架允许后续添加新类型设备并重复使用现有模型。
- 通过重新平衡负载，边缘设备在网络故障后能够恢复性能目标符合度。
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