【摘 要】
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随着边缘计算的快速发展,边缘往往需要处理大量的任务,一些边缘集群超载,导致慢任务的产生.文章首次基于多臂赌博机的算法应用于边缘计算环境的任务复制问题.以往的工作通常是将任务从过载边缘复制到空闲边缘,以减少排队和计算时延来换取传输时延.在作出复制决策之前,无法预测被复制到不同边缘的任务的完成时延,这影响了任务复制机制的性能.因此,将多臂赌博机应用于任务复制问题,并对边缘计算性能和链路带宽的随机性进行了描述.文章提出了一种边缘计算环境中基于复制的任务加速机制,证明了该任务加速机制是次线性的.最后,对所提出的任
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随着边缘计算的快速发展,边缘往往需要处理大量的任务,一些边缘集群超载,导致慢任务的产生.文章首次基于多臂赌博机的算法应用于边缘计算环境的任务复制问题.以往的工作通常是将任务从过载边缘复制到空闲边缘,以减少排队和计算时延来换取传输时延.在作出复制决策之前,无法预测被复制到不同边缘的任务的完成时延,这影响了任务复制机制的性能.因此,将多臂赌博机应用于任务复制问题,并对边缘计算性能和链路带宽的随机性进行了描述.文章提出了一种边缘计算环境中基于复制的任务加速机制,证明了该任务加速机制是次线性的.最后,对所提出的任务加速机制的时延性能和服务可靠性进行了仿真评估.与SINGLE和RANDOM相比,此任务加速机制将平均作业完成时间分别提高了56.4％和77.6％.
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由于大型商业综合体建筑规模体量大、功能设计齐全、内部结构复杂、连贯相同,用火用电多,因此对火灾风险防控提出了更高的要求.本文以某市城市商业步行街的防火分隔为例,通过分析其防火分隔现状、火灾危险性,提出相应的整改措施,从而完善防火分隔措施,确保步行街消防安全.
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近年来,学术界和工业界已经开始考虑相较于第五代移动通信技术(5th Generation,5G)来说更为先进的第六代移动通信技术(6th Generation,6G).在6G的支持下,物联网(Internet of Things,IoT)将会结合人工智能(Artificial Intelligence,AI),步入人工智能物联网(Artificial Intelligence of Things,AIoT)时代,通过IoT产生、收集海量数据存储于云端、边缘端,再通过AI,实现智能感知、智能分析和智能控制.
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