C-V2X被视为5G最有前景的应用之一，是业界热点。首先，简要介绍智能驾驶与C-V2X融合发展的必要性和建设中的技术问题；然后，结合V2X整体解决方案，研究各网元的功能定位、关键技术趋势、难题与产品形态；接着，梳理典型的车联网业务，给出一个典型业务的流程图；最后，展望车联网未来发展中需要关注的关键技术。

UPF 是连接运营商和垂直行业的桥梁，是 G 5G 拓展行业市场的钥匙。5G 作为 新一代信息技术推动着众多行业的创新与变革。业界纷纷探寻 5G+行业的融合 发展路径，实现数字化、智能化转型升级。UPF 作为 5G 核心网的重要网络功 能，担负着数据流量的处理、路由等核心功能。随着 5G 边缘计算的拓展，UPF 已逐渐从运营商的核心层走向行业客户的接入层。

MEC将有效带动无线网络增值.pdf

MEC_offloading 在竞争性《移动边缘计算市场》论文的模拟结果中生成智能动态数据分流的代码。 抽象的 能够动态管理并满足最终用户计算需求的软件定义网络（SDN）和移动边缘计算（MEC）已经成为5G网络的关键支持技术。 本文研究了在多个MEC服务器和多个最终用户环境中，最终用户选择MEC服务器及其最优数据卸载以及MEC服务器的最优价格设置的共同问题。 SDN技术提供的灵活性和可编程性使所提议框架的实际实现成为可能。 最初，SDN控制器基于随机学习自动机理论执行增强学习框架，以使最终用户能够选择MEC服务器来卸载其数据。 在整个MEC选择过程中，将考虑MEC服务器提供的折扣，其拥挤程度和在为最终用户的计算任务提供服务方面的渗透率，以及其宣布的计算服务价格。 为了确定最终用户将数据卸载到所选MEC服务器的部分，制定了每个服务器的最终用户之间的非合作博弈，并显示了相应Nash均衡的存

2.2 max9295寄存器模式设置 max9295可以有两个ports，即A port和B port，在现有的版本只要一个port B，也就是只能连接一个camera。 首先要说明，一个PHY只有2 lanes data，如上图中，有两个PHY，而每个phy有两个data lanes，也就是总共有4 data lanes。 80 0330 00 设置的max9295为1X4mode，即一个port，4 lanes（mipi 4 data lanes） 80 0331 33 设置的Port b为有效port 80 0332 EE 80 0333 E4 沿用的是默认设置，即把PHY0和PHY1的data0,data1,data2,data3映射到B port上的data lane上。 2.3 max9295寄存器video pipes设置 关于serializers video pipes一般都有4个，即X,Y,Z,U；每个video pipes只能通过一种data type。 data type有如下几种，以及寄存器设置参数如下:

美国5G America关于URLLC的白皮书，由3GPP组织发布。涉及边缘计算、自动驾驶等方面内容。

遗传基因算法matlab代码MEC论文的实施 LODCO算法 LODCO Algorithm是论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算LODCO Algorithm ”中提出的算法，可以在中找到。 相应的MATLAB代码为LODCO.m 。 基于LODCO的贪婪算法 LODCO-Based Greedy Algorithm是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中提出的算法，可在上找到。 相应的MATLAB代码为LODCO_based_Greedy.m 。 基于LODCO的epsilon-Greedy算法 LODCO-Based epsilon-Greedy Algorithm是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中提出的算法，可在上找到。 相应的MATLAB代码为LODCO_based_e_Greedy.m 。 基于贪心策略的基于LODCO的遗传算法 LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的QoE意识

随着 5G 商用，边缘计算技术也加速了一系列基于人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 的创新方案在垂直领域的部署与应用。作为 5G 行业的技术引领者，中国电信依托在云网 能力上的深厚积淀，推进 MEC 平台的建设，以边缘侧的高效计算处理能力帮助更多行业 用户变革传统网络模式，高效构建智能应用。目前，中国电信 MEC 平台已在智能制造、云视频直播等一系列 To B、To C 领域场景中广 泛部署，并取得了良好的应用效果。

我们从时代发展的角度来试图窥探一下“快”趋势发展的必然性，在被数字化席卷的今天，人们的生活节奏越来越快，数据还是最有价值的东西吗？其实不然。最有价值的东西，在我看来应该是注意力。如何能极大程度地锁定人们的注意力，除了内容本身上的优势，我认为关键还是在于“快”。简单的举个例子，就看视频而言，有研究表明一旦开始播放前的等待时间超过五秒，将很难再留住用户。倘若观看视频的期间再出现几次讨厌的卡顿，用户对于视频的兴趣甚至对于播放平台的好感度将会急剧下降。反过来，从竞争的角度来看，正所谓“天下武功，唯快不破”，只有在“快”上做到游刃有余，才能不被时代的浪潮拍在沙滩上。从这个角度来看，MEC的出现正是

多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法 多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法 这实现了论文中的算法 一些提示：尝试通过运行ipynb文件之一来开始您的旅程，例如test_save_model_multiple_t02_noBuf.ipynb。 “用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法” 如果您发现这对您的研究有用，请使用 @article {chen2018decentralized，title = {用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法}，作者= {Chen，Zhao和Wang，Xiaodong}，journal = {arXiv预印本arXiv：1812.07394}，年= {2018}} 如有任何疑问，请通过与我联系。