物联网网络中基于机器学习的资源分配概览
量子物理
2024-12-30 v1
摘要
随着颠覆性物联网(IoT)技术产生海量多样化数据,机器学习(ML)将发挥在物联网网络中引入智能性的关键作用。本文提供对当前物联网网络资源分配的全面分析,聚焦两个关键类别:低功耗物联网网络与移动物联网网络。我们深入探讨在这些环境中优化网络性能和能源效率所必需的资源分配策略。此外,本文探索机器学习(ML)、深度学习(DL)和强化学习(RL)在提升物联网功能中的变革性作用。我们概述了这些先进技术可显著改进决策与优化过程的各种应用与案例。除了ML、DL、RL带来的机遇,我们也关注在物联网环境中实施这些技术可能面临的挑战,包括准确性、低灵活性与适应性、高计算成本等问题。最后,本文确定了未来研究的有前景的方向,强调需要创新解决方案来克服现有障碍并提高ML、DL、RL在物联网网络中集成的水平。通过提供这一整体视角,我们旨在为物联网网络资源分配策略以及智能技术在物联网格局中的应用持续讨论做出贡献。
引用
@article{arxiv.2412.19477,
title = {A C-Band Cryogenic GaAs MMIC Low-Noise Amplifier for Quantum Applications},
author = {Zechen Guo and Daxiong Sun and Peisheng Huang and Xuandong Sun and Yuefeng Yuan and Jiawei Zhang and Wenhui Huang and Yongqi Liang and Jiawei Qiu and Jiajian Zhang and Ji Chu and Weijie Guo and Ji Jiang and Jingjing Niu and Wenhui Ren and Ziyu Tao and Xiayu Linpeng and Youpeng Zhong and Dapeng Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19477},
year = {2024}
}