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名家名篇

端邊云協(xié)同的PID整定智能系統(tǒng)

本文在分析智能制造對PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰(zhàn)難題的基礎上,將自動化的建模、控制與優(yōu)化和人工智能的深度學習與強化學習深度融合與協(xié)同，提出了自適應與自主的PID整定的智能優(yōu)化方法，包括端邊云協(xié)同的PID控制過程數(shù)字孿生模型和強化學習與數(shù)字孿生模型相結合的PID整定算法。

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邊云協(xié)同終身學習面對開放世界：關鍵技術挑戰(zhàn)、探索與案例

由于數(shù)據從邊緣產生，將部分機器學習任務部署到邊緣已成為必然趨勢。當機器學習應用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對更復雜環(huán)境的開放世界場景將從系統(tǒng)和算法兩個角度普遍、持續(xù)地影響邊緣智能應用的精度和運行。借鑒人類的學習機制，我們已發(fā)表一種邊云協(xié)同終身學習范式以針對上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結了邊云協(xié)同終身學習在理論走向實踐過程中遇到的三大技術挑戰(zhàn)：可擴展性、任務定義和未知任務，并通過6個工業(yè)和園區(qū)領域應用案例分享了相關技術探索和經驗。

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面向用戶體驗的5G視頻業(yè)務邊云協(xié)同策略

隨著5G網絡商用部署步伐的加快，以5G網絡和MEC技術為基礎的移動通信網絡大帶寬（enhanced Mobile BroadBand，eMBB）、超高可靠超低時延（ultra Reliable Low Latency Communications，uRLLC）和海量連接（massive Machine Type Communication，mMTC）成為牽引5G應用落地的核心能力。在眾多的垂直行業(yè)需求中，以4K/8K高清視頻、增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實（Augmented Reality/Virtual Reality，AR/VR）為代表的視頻業(yè)務無疑是5G+MEC技術的“殺手锏”應用。本文以MEC平臺和云平臺部署位置、部署模式、部署條件、部署規(guī)模和平臺能力等差異為出發(fā)點，圍繞5G視頻業(yè)務用戶體驗，分析5G視頻業(yè)務終端視頻顯示能力對視頻文件帶寬需求的影響，提出基于面向用戶體驗的5G視頻業(yè)務邊云協(xié)同

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