该研究提出了适用于物联网网络的强韧零信任体系结构，利用区块链分布式学习和异常检测技术确保设备协同工作的安全性和可靠性。

本文提出了一种名为联合边缘智能（FEI）的框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力。通过引入映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的计算资源利用率。该算法保护数据和拓扑信息，且在有限的模型收敛性能牺牲下提高资源效率。

本文提出了一种名为联合边缘智能（FEI）的新框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力。通过引入映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的计算资源利用率。该算法保护数据和拓扑信息，且在有限的模型收敛性能牺牲下提高资源效率。

本文提出了一种名为联合边缘智能（FEI）的新框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力。通过引入映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的计算资源利用率。该算法保护数据和拓扑信息，且在有限的模型收敛性能牺牲下提高资源效率。

本文介绍了一种名为联合边缘智能（FEI）的新框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力，并优化资源利用率。该框架使用映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法进行优化。研究结果表明，FEI框架可以提高物联网网络和边缘服务器的资源效率。