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行動邊緣運算(MEC)為下一代行動網路5G的主要功能之一，5G行動基地台將搭配具備運算能力的邊緣伺服器(Edge server)，其主要目的為提供極低延遲的應用服務，屆時某些需低延遲的運算任務將不再…
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為達到5G超低延遲相關應用的需求，提出基於行動邊緣計算(Mobile Edge Computing, MEC)的架構，包含使用著裝置(User Equipment, UE)及邊緣節點(edge)。由…
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隨著近年來的網路發展，傳統的網路架構難以負荷日益漸增的使用者並同時維持良好的網路服務品質，因此行動邊界計算(Mobile Edge Computing, MEC)的新型態網路架構被提出，強化網路的服…
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為了滿足感測應用的位置感知與即時反應需求，霧運算日漸受到重視。然而， 由於其有限的電池電量、有限的運算能力以及有限的通訊資源，可攜型嵌入式裝置 支援此類應用的需求深具挑戰性。因此，本論文提出了一…
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提供系統永續性的無電池物聯網（IoT）裝置逐漸引起關注。然而，在這些裝置上執行具高能量需求及高計算需求的深度神經網路（DNNs）時，面臨反應延遲與能源不足的挑戰。為了提升無電池裝置的計算能力和能量資…
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現今的行動應用程式對於運算資源的需求越來越大，然而設備（Device）本身的運算資源有限，因此可卸載部分任務至雲端（Cloud）或邊緣端（Edge），故找到一個最佳卸載策略相當重要。目前的研究大多都…
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卸載運算被廣泛應用於解決嵌入式裝置的有限電量與有限運算能力的問題。然而，使用卸載運算將對嵌入式裝置造成額外的傳輸能耗，並對應用程式產生傳輸延遲。為了滿足應用程式的即時反應需求以及最大化移動設備的使用…
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在現今的社會中，人們已經可以輕易地透過行動裝置連接網際網路及處理資料。然而，行動裝置的運算能力有限，沒辦法有效的處理高複雜度的應用程式，所以必須由擁有豐富運算能力的雲端伺服器處理，雖然雲端伺服器擁有…
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近年來，基於智慧型交通運輸系統(Intelligent Transportation System)之相關研究及應用已被提出並且用於用路安全改善以及高效率運輸;然而，大部分用戶設備(User Equ…
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機遇式通訊為一用於卸載移動社交網絡中的行動資料流量的方法。本論文展示了兩個中繼用戶選擇之演算法，根據不同行動資料受使用者歡迎的程度，為多種行動資料選擇適當數量的中繼用戶，進行用戶間資料的傳遞。模擬結…