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用于移动边缘计算任务卸载的组合客户端-主多智能体深度强化学习
最近，执行计算密集型任务的移动应用程序激增，例如视频流、数据挖掘、虚拟现实、增强现实、图像处理、视频处理、人脸识别和在线游戏。然而，平板电脑和智能手机等用户设备 (UD) 执行任务计算需求的能力有限。移动边缘计算 (MEC) 已成为一种有前途的技术，可以满足 UD 日益增长的计算需求。MEC 中的任务卸载是一种通过在 UD 和 MEC 服务器之间分配任务来满足 UD 需求的策略。深度强化学习 (DRL) 在任务卸载问题中越来越受到关注，因为它可以适应动态变化并最大限度地降低在线计算复杂度。然而，UD 和 MEC 服务器上各种类型的连续和离散资源限制对设计高效的基于 DRL 的任务卸载策略提出了挑战。现有的基于 DRL 的任务卸载算法侧重于 UD 的约束，假设服务器上有足够的存储资源。此外，现有的基于多智能体 DRL（MADRL）的任务卸载算法是同质智能体，并将同质约束视为其奖励函数中的惩罚。我们提出了一种新颖的组合客户端-主 MADRL（CCM_MADRL）算法，用于 MEC 中的任务卸载（CCM_MADRL_MEC），该算法使 UD 能够决定其资源需求，并让服务器根据 UD 的需求做出组合决策。CCM_MADRL_MEC 是任务卸载中第一个除了考虑 UD 中的约束之外还考虑服务器存储容量的 MADRL。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC 表现出优于现有 MADDPG 和启发式算法的收敛性。
PDMS在体外生物模型中的最新进展用于流量可视化和测量：从宏到纳米级应用
1个指标机械工程和资源可持续性中心，Minho University，Azur校园的机械工程系M，葡萄牙4800-058 Guimar-4800-058； andrewsv81@gmail.com（A.S。）; glaucotvn@hotmail.com（g.n.）; neves.lucas17@gmail.com（L.B.N.）; a88077@alunos.uminho.pt (f.b.)2 cmems-number-Center for Microelectromechanical Systems, Mechanical Engineering Department, University of Minho, Azur Campus is M, 4800-058 Guimar ã ES, Portugal 3 Cimo-Smuntain Research Center GANÇA, 5300-252 BRAGANÇA, Portugal; jribeiro@ipb.pt 4政治研究所是BragançaCnico，5300-252Bragança，葡萄牙5 Ingenier I A MEC A MEC，MEC，Energ是Los Materiales，de Extremadura大学，06006 BADAJOZ，西班牙Badajoz； cfll@unex.es 6Computación科学研究所（ICCAEX），de Extremadura大学，06006西班牙Badajoz，西班牙7 CEFT-Transport现象研究中心，Porto大学工程学院（FEUP），FEUP），Rua Roberto Frias Frias Frias Frias friias，4200-465-465-465 Porto，Portugnal * coodence
数字双胞胎辅助联合学习服务通过移动边缘网络
摘要 - 养育学习（FL）提供了没有数据曝光而没有数据的协作学习，但是由于资源和动态条件有限，移动边缘网络（MEC）环境中会出现挑战。本文提供了用于MEC网络的数字双（DT）辅助FL平台，并引发了一种新颖的多FL服务框架，以解决资源动态和移动用户。我们利用DT模型来选择设备调度和MEC资源分配，旨在最大化跨FL服务的实用程序。我们的工作包括用于多-FL服务方案的启发式近似算法，我们还研究了通过动态带宽和移动客户端条件的在线设置。为了适应不断变化的网络条件，我们利用了DTS中的历史带宽数据，并实施了深入的强化学习算法，RA_DDPG，用于自动带宽分配。评估结果表明，与基准算法相比，系统效用的49.8％增加了49.8％，展示了我们方法的有效性。
人工智能赋能无人机数据卸载...
摘要 — 无人机 (UAV) 带来的进步是多方面的，为无人机作为智能对象全面融入物联网 (IoT) 铺平了道路。本文采用博弈论和强化学习的原理和概念，将人工智能引入多服务器移动边缘计算 (MEC) 环境中的无人机数据卸载过程。首先，基于随机学习自动机理论，无人机自主选择 MEC 服务器进行部分数据卸载。然后制定无人机之间的非合作博弈来确定要将无人机的数据卸载到选定的 MEC 服务器，同时通过利用子模博弈的力量证明至少存在一个纳什均衡 (NE)。介绍了一种最佳响应动力学框架和两种收敛到 NE 的替代强化学习算法，并讨论了它们的权衡。通过建模和仿真，在不同操作方法和场景下，就其效率和有效性进行整体框架性能评估。索引术语 — 无人机数据卸载、移动边缘计算、强化学习、博弈论
启用6G的无人机的自适应轨迹优化，整合边境监视的多访问边缘计算
联系主要主管：Husnain.sherazi@newcastle.ac.uk第二主管：rehmat.ullah@newcastle.ac.uk研究项目背景边境安全是一个关键的全球关注，需要创新的技术解决方案，以确保有效的监测和威胁缓解。具有高级传感器和通信功能的无人机已成为边境监视中的宝贵资产，提供实时监控和快速响应功能。6G通信技术的出现，其特征是超低潜伏期，高带宽和稳健的连接性，再加上多访问边缘计算（MEC）基础架构，为增强基于无人机监视系统的功能提供了变革的机会。该项目提出了6G启用的无人机和MEC基础架构的集成，以实现自适应轨迹优化，以确保智能，高效和可靠的边界监视。AIM/目标该项目旨在通过将6G通信技术与支持MEC的无人机整合到尖端监视系统，重点介绍自适应轨迹优化，以提高情境意识，响应性，资源效率和资源效率。关键目标：
网格实施计划2023-2028爱尔兰电力传输系统
现有类别C申请人2.1.3 C类C由MEC> = 500 kW和<= 5 mW组成社区主导的能源项目过程。具有与SO一起收到的现有申请的申请人将根据ECP-2.1非批处理类别进行处理。，如果与其项目有关的任何相关细节已更改，则现有申请人必须针对同一站点位置（网格坐标）和技术类型提交ECP-2.1下的新申请表。申请人可以申请减少其MEC。现有申请人必须声明他们符合社区主导的能源项目的定义（请参见第3.4节）。
最终乔治·米德堡基地重新调整和关闭财产补救措施
五年审查通知 本公告旨在告知社区，美国陆军工程兵团打算对高爆炸影响 (HEI) 区域进行 2023 年五年审查 (5YR)，该区域是乔治·米德堡 (FMMD) 1998 年基地重新调整和关闭 (BRAC) 财产。HEI 区域与美国管理的帕塔克森特研究保护区 - 北区 (PRR-NT) 位于同一地点。鱼类和野生动物管理局。5YR 的目的是确定签署决策记录时实施的补救措施是否仍然保护人类健康和环境。值得关注的弹药和爆炸物 (MEC)：HEI 区域曾被用作实弹射击和训练区域，因此 MEC 有可能出现在整个 PRR-NT 中。选定的补救措施：根据 2018 年 ROD，选定的补救措施是实施土地使用控制 (LUC)，在选定区域（即 24 个选定清理区域）内对指定深度的地面和地下进行清理。在 2018 年 ROD 最终确定之前，已完成多项 MEC 响应行动，包括一项非时间关键型清除行动，包括在 24 个选定清理区域内进行清理活动。这些先前的 MEC 清理活动满足了 ROD 中的地面和地下清理要求（陆军 2018 年）。根据 HEI 区域 LUC 实施计划，LUC 将一直保留，直到该场地可以无限制使用、无限制暴露并满足法定要求 (EA 2019)。这些控制措施包括禁止住宅开发或儿童相关设施（例如学校、游乐场等）的开发。），限制在没有未爆弹药 (UXO) 支持和书面批准的情况下挖掘或以其他方式扰动地表或地下土壤，禁止进入未接受 MEC 清除行动的区域并放置标志宣布禁止进入这些区域（例如湖泊、溪流、茂密的灌木丛等。），对 24 个选定清除区域进行年度目视检查和每 5 年进行一次仪器辅助目视 MEC 扫描，以及为避难所用户和人员提供 UXO 安全教育计划（陆军 2018）。预计最终 5 年报告的完成日期为 2023 年 9 月 30 日，最终报告将在完成后在以下列出的本地信息存储库中向公众公布。欢迎公众查阅在相同本地信息存储库中提供的前 5 年报告：
ipcei me/ct
Economic sectors Manufacture of electronic components Name and address of the granting authority Malta Enterprise Corporation Gwardamangia Hill Pieta' MEC 0001 Malta
向豪登省立法机关的季度绩效报告
总理Panyaza Lesufi还在埃及共和国的开罗。峰会发生在2024年11月4日至04年之间。＃WUF12是一个由联合国（UN）于2021年建立的高级论坛，由联合国人类定居计划（UN-HABITAT）召集。总理与人类定居点MEC，Tasneem Motara和环境MEC，Shiela Mary Peters一起加入。南非人口的40％居住在豪登省，开普敦，埃塞克维尼和纳尔逊·曼德拉湾。改变人类定居点和南非的国家航天经济需要协作计划，协调的投资，交付和共同的目标。