智能物联网通过利用信息和通信技术的进步帮助人们提高生活质量智能IoT爆炸增长后, 大量原始数据会生成 不同的计算密集性或延时敏感化应用方法, 诸如连通汽车、智能识别和健康监控处理如此大规模数据是智能IoT的一大挑战,导致移动边缘计算(MEC)的出现同时,人工智能技术,如统计学习和深度循环神经网络等,预期会搭建智能网络提高经验质量智能MEC-主动自知自适应和预测计算范式-在未来智能IoT、智能移动设备以及移动设备电源边缘系统中可发挥重要作用,如智能住宅、智能交通、天气系统、车辆交通、环境污染、监视系统、智能能和智能电网

智能MEC大费周折,但仍有几个关键和富有挑战性的问题有待解决。以车辆联网为例,多类车辆同时生成极大量数据,而不同类型的数据在延时度、计算、可靠性和安全等方面有多种需求如何使智能MEC系统架构实现车辆联网实时通信、计算、管理和控制尚未完全解决此外,虽然智能技术在一定程度上促进了现有网络性能,随着服务持续多样化和移动网络结构复杂性的提高,基于学习方法需要在网络管理、资源优化和复杂环境深入知识发现方面进一步分析和开发

本特题旨在从学术界和业界吸引并传播高质量研究成果和实用解决方案,以推广智能MEC智能IoT和移动设备增强边缘系统我们欢迎原创研究文章和评论文章

潜在题目包括但不限于:

• 大数据解析处理智能MEC
• 移动设备电源边缘计算系统
• 系统架构智能MEC
• 深学习基础内容缓存MEC
• 切片资源分配和调度
• 智能IoT智能MEC节能
• 实用驱动多队录入MEC
• 智能MEC隐私安全智能
• 资源配置智能IoT车辆通信
• 智能流量预测和卸载MEC智能交通
• 联合优化智能卫星卸载和资源分配
• 性能分析测试床和智能MEC模拟智能IoT