基于MEC的多无人机部署和任务调度_向智睿.caj

为实现对高速铁路无线通信网络的优化处理，满足高速铁路安全、可靠、高效运行的多维铁路运输需求，在分析现有高速铁路车地无线通信网络的基础上，结合目前在其他行业广泛应用和推广的MEC技术，提出了基于MEC的高速铁路无线通信网络优化方案。通过实验室搭建仿真环境，对比两种高速铁路无线通信网络的优化方案模型，并对基站和车站MEC服务器功能及MEC平台架构进行阐述，通过高速铁路应用实例，系统地描述基于MEC的无线通信网络优化方案，为后续高速铁路无线通信网络优化提供理论依据，对网络时延、无线传输优化、虚拟化技术等方面的研究和攻关提供模型支持。

移动边缘计算改变了4G系统中网络和业务分离的状态，通过对传统无线网络增加MEC平台网元，将业务平台（包含内容、服务、应用）下沉到移动网络边缘，为移动用户提供计算和数据存储服务。MEC平台的具体部署方式主要分为两类，包括宏基站场景的部署以及小小区基站场景的部署。（1）宏基站场景部署一般来说，基站的服务范围较广，服务用户较多，且宏基站本身具备一定的计算和存储能力，故MEC在宏基站场景的部署主要为将MEC平台直接嵌入到宏基站的方式。拥有MEC功能的宏基站能够降低网络时延、获取业务的上下文信息并且能很好的支持室外的大区域范围的各类垂直行业应用，车联网、智慧城市等等。（2）小小区基站场景部署考虑到小小区

多接入边缘计算(MEC)及关键技术.pdf

MEC（MobileEdgeComputing，移动边缘计算）概念最初于2013年出现。IBM与NokiaSiemens当时共同推出了一款计算平台，可在无线基站内部运行应用程序，并向移动用户提供业务。ETSI（EuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute，欧洲电信标准协会）于2014年成立移动边缘计算规范工作组（MobileEdgeComputingIndustrySpecificationGroup），正式宣布推动移动边缘计算标准化。2016年，ETSI把MEC的概念扩展为多接入边缘计算（Multi-Ac

5G MEC边缘云平台架构及商用实践白皮书 4月29日，以“5G新基建，智胜在边缘”为主题的中国联通首张MEC（Multi-access Edge Computing）规模商用网络暨生态合作发布会成功在云端举办。全球首张MEC规模商用网络和《5G MEC边缘云平台架构及商用实践白皮书》在大会上正式发布。

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202x年基于5G及MEC的VR智能机器人巡检车(专业完整版).pdf

大型深水群桩基础易受到复杂的环境影响,其基桩轴力的变化情况与环境因素之间表现为复杂的非线性关系。综合考虑影响深水群桩基础轴力的环境因素相关参数,分析苏通大桥的原型监测数据,建立BP神经网络预测模型,并以此为基础,构建出基于思维进化算法(Mind Evolutionary Computation,MEC)的BP神经网络轴力预测模型,比较结果表明,MEC-BP神经网络预测结果在准确度和精确度上要明显高于BP神经网络,前者具有更强的可信度和泛化能力,在大型深水群桩基础轴力预测中具有一定的工程应用价值。

基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python)