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基于Lyapunov引导的强化学习方法实现MEC辅助XR设备的多任务深度神经网络推理能源优化
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种双时间尺度的联合优化策略，旨在解决XR设备在多任务深度神经网络推理中的能源消耗和资源竞争问题。通过LyaPPO算法的实验证明，该策略能够有效降低能源消耗，提高性能和资源使用效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种双时间尺度的联合优化策略。
- 该策略旨在解决XR设备在多任务深度神经网络推理中的能源消耗和资源竞争问题。
- 通过LyaPPO算法的实验证明，该策略能够有效降低能源消耗。
- 该策略还提高了XR设备的性能和资源使用效率。
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