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    从背景介绍到未来挑战,一文综述移动和无线网络深度学习研究

    选自arXiv 作者:Chaoyun Zhang等 机器之心编译 近来移动通信和 5G 网络等快速发展,它们的调控与配置因为充满了多样性和动态变化而面临非常多的挑战。因此近来很多研究科学家开始利用机器学习及深度学习加强移动和无线网络的配置,并帮助应对数据量和算法驱动的应用程序的增长。本论文基本是首篇综述深度学习及无线网络交叉学科研究面貌的调研,读者可以阅读原论文全面了解该新兴交叉学科。 互联网连接的移动设备正在渗透生活、工作和娱乐的各个方面。智能手机数量不断增加以及不断增多的应用程序引发了移动数据流量的激增

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    腾讯陈炜:5G边缘计算助力高性能、大流量和行业物联类应用快速发展

    具备低时延、低传输成本、数据与计算本地化等特点的边缘计算技术,将成为5G与万物互联时代的重要支撑技术,既服务现有业务发展,又助力个人及行业创新应用,形成面向多接入场景的边缘新生态。作为互联网行业的领军企业,腾讯积极推进边缘计算技术、应用及生态的发展。腾讯TEG无线与物联网络中心陈炜近日在2019中国SDN/NFV/AI大会上表示云游戏、CDN等高性能、大流量和行业物联三类应用场景将开启边缘计算新时代。其所在的无线和物联网络中心负责物联网、5G、边缘计算、WiFi等领域相关的网络平台与无线技术研究、产品开发与产业合作。

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