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什么是5G边缘
边缘计算正在改变我们处理数据和网络效率的方式，尤其是在5G技术中。在奥斯汀的南国会社区，我目睹了技术界正在发展，而边缘计算处于最前沿。最近在技术聚会上进行的对话强调了边缘计算的重要性：“技术中的下一个大事是什么？”有人问，我的朋友回答说：“ 5G网络中的边缘计算”。这引起了我的注意。不仅仅是更快的速度；这是关于重新思考我们如何处理数据。本文将分解边缘计算的概念，其在5G网络中的作用及其带来的好处。我们将探索现实世界的应用程序，并讨论该技术的未来。边缘计算是一个分布式计算范式，它将计算和数据存储更接近所需的位置。它通过在其源附近的网络边缘处理数据来改善响应时间并节省带宽。这会降低潜伏期并提高效率。例如，想象一下从当地商店买杂货，而不是开车去市中心。边缘计算以类似的方式起作用，减少拥堵并使数据处理更快。为什么边缘计算很重要，对实时数据处理的需求正在增加，但是传统的云计算有局限性。随着更多的设备连接，生成的数据量呈指数增长。将所有这些数据发送到中央云可能会导致延迟问题和带宽约束。在5G网络中拥抱边缘计算是一个重大突破。边缘计算通过在本地处理数据，减少中央云上的负载并确保响应时间更快，从而解决了这些挑战。这对于诸如自动驾驶汽车，工业自动化和增强现实等应用尤其重要。5G网络中的5G网络中的边缘计算可以在各个点（例如基站，边缘服务器，甚至设备本身）实现。这种分布式方法可确保将数据尽可能接近其来源处理，从而最大程度地减少延迟并最大化效率。5G中边缘计算的好处是5G网络中边缘计算的集成带来了一些好处：延迟，提高效率和实时应用程序的性能提高。边缘计算是5G网络的关键组成部分，提供了许多好处，包括改进的带宽利用率，增强的可靠性和可扩展性。在各种行业中，例如自动驾驶汽车，工业自动化，增强现实和智能城市，Edge Computing可以实时数据处理，提高安全性，效率和运营性能。AI和ML与Edge Computing的融合具有增强功能的巨大希望。功率的边缘设备可以基于实时数据分析做出自主决策，进一步提高了各种应用程序的效率和有效性。它提供了减少的延迟，提高带宽利用率，可靠性提高和可扩展性，使其非常适合实时应用。无尽可能性的开始，这仅仅是开始，并且可能性是无限的。随着我们的前进，拥抱边缘计算对于释放5G技术的全部潜力至关重要。重新思考数据处理下次您听到5G网络中的边缘计算时，请记住，它不仅仅是更快的速度；这是关于重新思考我们如何处理数据。这是要使计算更接近所需的位置，以确保我们的网络更有效，可靠和响应迅速。边缘计算有可能改变各种行业，例如自动驾驶汽车，工业自动化，增强现实和智能城市。挑战未来，仍然存在挑战。安全问题，缺乏标准化以及管理分布式基础设施的复杂性是需要解决的一些障碍。进一步阅读以获取有关5G网络中边缘计算的更多信息，请参阅《常见问题解答》部分或探索相关文章。
节能边缘计算：当Lyapunov符合分布的强化学习
摘要 - 在这项工作中，我们研究了通过边缘计算启用的流量计算的能量计算的问题。在考虑的情况下，多个用户同时竞争有限的无线电和边缘计算资源，以在延迟约束下处理经过处理的流量任务，并有可能利用所有网络节点的低功率睡眠模式。无线电资源分配考虑了细胞间和细胞内干扰，并且必须共同优化无线电和计算设备的职责周期，以最大程度地减少整体能源消耗。为了解决这个问题，我们将基本问题提出为动态的长期优化。然后，基于Lyapunov随机优化工具，我们将该法式问题与CPU调度问题和无线电资源分配问题分配为每插槽。虽然第一个可以使用快速迭代算法来最佳且有效地解决，但第二个可以使用分布式的多代理增强式学习来解决第二个算法，因为其非凸性和NP固定度。所得框架最多可实现96。基于详尽搜索的最佳策略的5％性能，同时大大降低了复杂性。与基准启发式方法相比，提出的解决方案还允许提高网络的能量效率。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
将城市设计为场所还是产品？智慧城市中空间如何被边缘化
智慧城市化自然关注高科技及其塑造者在城市发展或重新构想中扮演的角色。正如格雷厄姆和马文在 1996 年出版的开创性著作《电信与城市》中指出的那样，数字化出现的潜在主要范式转变之一可能是，邻近性以及物理空间和距离的作用可能被视为过时的城市特征。本章旨在研究物理城市空间和设计在“智慧”概念和干预措施中的作用。它讨论了随着智慧城市愿景的出现，空间的作用似乎发生了根本性转变。尽管在许多方面，空间是“城市”的重要组成部分，也是塑造城市和解决城市问题的重要推动者，但现在在智慧城市愿景中，空间被边缘化，要么是问题的罪魁祸首和产生者，要么是技术系统的被动宿主，仅仅是物理性的需要。本章简要介绍了此类方法的例子，并主张需要重新构建智能城市设计话语和流程，将物理城市空间作为城市发展的主体和关键组成部分，而不是技术平台。本章认为，要做到这一点，就需要克服智能城市是技术产物的观念，并通过一系列技术产品的应用来表达。我们的城市设计知识和实践需要同时更新和纳入。
没有人落后：如何在人道主义援助中接触边缘化的人
•继续灵活的资金，以确保我们可以适应新兴和多样化的需求，包括边缘化群体的需求。•支持识别和消除包容性障碍并倡导边缘化权利的行动。•促进领导文化，优先考虑人道主义行为者和捐助者的多样性和包容性。•通过展示DRA的作品来大声疾呼在政策辩论中包容在政策辩论中的重要性。•继续促进能力加强作为国际和地方参与者之间相互过程的重要性。•倡导与专业组织进行更多合作。
边缘设备的缓解策略：从业者指导
英国国家网络安全中心 (NCSC–UK) 网络评估框架 (CAF) NCSC 的 CAF 提供了一种系统而全面的方法来评估组织在多大程度上受到网络风险的影响，这些风险基于组织的基本功能，并支持组织建立针对这些风险的网络弹性。CAF 专注于治理、资产管理和系统弹性等关键原则，支持组织将其实践与英国国家网络安全战略保持一致，帮助他们降低基本服务的风险。
智能边缘计算和AI解决方案
ASUS是一位全球技术领导者，可提供世界上最具创新性和直观的设备，组件和解决方案，以提供令人难以置信的体验，从而改善各地人民的生活。与5,000家内部研发专家组成的团队，该公司因不断重新构想当今的技术而受到世界知名度。始终被评为《财富》世界上最受尊敬的公司之一，华硕还致力于维持令人难以置信的未来。目标是创建一个净零企业，有助于推动向循环经济转移的转变，负责任的供应链为我们每个人创造了共同的价值。
思科 Catalyst 8K 系列边缘平台精选促销套装停售及停产公告
思科宣布了适用于 Catalyst 8K 系列边缘平台的思科精选促销套装的停售日期。受影响产品的最后订购日期为 2025 年 5 月 5 日。表 1 描述了受影响产品的停产里程碑、定义和日期。表 2 列出了受此公告影响的产品部件号。对于拥有有效和付费服务和支持合同的客户，将根据客户服务合同的条款和条件提供支持。
边缘设备的安全注意事项
1读者应注意，由于加密，编码和复杂的应用程序协议，仅边界设备执行就不足以保护内部系统和数据免受外部威胁。通过在零信任体系结构的背景下实施更接近受保护的资源的政策执法，鼓励组织从对边界保护等边界保护的过度依赖。有关实施零信任体系结构的更多信息，请参见网络中心的网络和安全策略以及对安全架构的零信任方法，国家标准技术研究所（NIST）SP 800-207，零信任体系结构以及网络安全和基础设施安全机构（CISA）的信任零信任零。
