.png){kind=icon}
返回
Cost optimization strategy for dependent task offloading in vehicular edge computing
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.asoc.2025.113441.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
• 多服务器车边计算环境中的依赖任务卸载。
• 基于循环神经网络算法的卸载决策。
• 基于计算资源块的动态资源分配。
• 在真实数据集上的实验表明成本降低了4.23–10.99%。
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
暂无机构信息
引用论文
Driving with knowledge from the physical world.png)
Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data miningIF0
PREAI
分享收藏Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network递归神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络的基本原理
OAAI
OAAI分享收藏Computation Placement Orchestrator for Mobile-Edge Computing in Heterogeneous Vehicular Networks
PREAI
分享收藏A Trusted Edge Computing System Based on Intelligent Risk Detection for Smart IoT基于智能风险检测的智能物联网可信边缘计算系统
PREAI
分享收藏Emerging Technologies for 5G-IoV Networks: Applications, Trends and OpportunitiesIEEE NETWORK
IEEE NETWORKIF6.3
PREAI
分享收藏分享收藏
查看更多内容