Intelligent Resource Scheduling in End-Edge-Cloud Networks (Wireless Networks)

個数:
  • 予約

Intelligent Resource Scheduling in End-Edge-Cloud Networks (Wireless Networks)

  • 現在予約受付中です。出版後の入荷・発送となります。
    重要:表示されている発売日は予定となり、発売が延期、中止、生産限定品で商品確保ができないなどの理由により、ご注文をお取消しさせていただく場合がございます。予めご了承ください。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Hardcover:ハードカバー版
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783032076663

Full Description

This book investigates technologies that enable more powerful resources and improve resource utilization for end-edge-cloud networks. The authors cover tools such as federated learning (FL) and real-time inference in industrial IoT and they present a novel communication and computation integration architecture for end-edge-cloud networks. Under the considered end-edge-cloud network architecture, the authors then propose different resource scheduling schemes based on centralized and distributed deep reinforcement learning methods to improve overall resource utilization for guaranteeing the diversified quality of service (QoS) requirements from different applications. The proposed architecture and schemes can not only be adopted in future end-edge-cloud networks to efficiently manage the multi-dimensional resources in real time, but also provide useful guidelines for multi-dimensional resource scheduling scheme designing and resource utilization enhancement in complex end-edge-cloud networks with diversified data services and applications.

Contents

Introduction.- Overview of End-Edge-Cloud Networks.- Communication and Computation Integration Network Architecture.- Multi-Dimensional Resource Adaption for Hierarchical Federated Learning.- Deterministic Transmission Scheduling for Time-Sensitive Federated Learning.- End-Edge-Cloud Orchestration for Collaborative DNN Inference.- Discussion of Future Directions.- Conclusion.

最近チェックした商品