Lian Zhao

基于混合经典-量子计算的无人机与智能反射面辅助车联网的联合时延与功耗优化

层次化语义协同的不完整多视图部分多标签学习

TAC：基于缓存的系统，用于加速在多GPU平台上训练亿级GNN

数字孪生赋能自动驾驶的自适应信息同步与预测

ResLearn-XR：用于扩展现实中网络流量和体验质量感知建模的残差学习

生成式人工智能与移动网络集成：一项全面综述

用于元宇宙网络流量分类的分段学习

双重缺失的多视图多标签分类：基于注意力引导的多空间一致性对齐框架

支持NOMA的MEC系统中的QoE感知用户分配: 一种分布式博弈论方法

任务增强的跨视图补全网络，用于部分多视图不完整多标签分类

基于帧级时间差分学习的部分深度伪造语音检测

Chen, Y.; Yang, Y.; Wu, Y.; Huang, J.; Zhao, L. 飞行器-边缘计算系统的联合轨迹优化与资源分配：一种基于Lyapunov辅助的深度强化学习方法。IEEE Trans. Serv. Comput. 2025, 18, 854–867. [Google Scholar] [CrossRef]

高效的队列感知通信与计算优化方法，用于MEC辅助的卫星-空中-地面网络

基于异步联邦的车辆边缘计算卸载

在fd-ran中实现无切换移动性管理: 体系结构，挑战和解决方案

空地集成MEC系统中的节能任务卸载和资源分配: 一种分布式在线方法