檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "Yuan-cheng Lai".ecommittee (精準) and cadvisor.raw="賴源正"
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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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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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5G網路縮短了傳輸的時間，帶給使用者更高速且低延遲的服務。而在5G網路架構下，很多服務會包括通訊及運算兩種資源需求，因此妥善的多資源配置是提升使用者服務品質(Quality of Services,…
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傳統入侵偵測系統 (Intrusion Detection System, IDS)需依靠人工更新，但在當今廣泛且多樣的網路環境下，其更新速度遠不及威脅變化速度，而機器學習(Machine Lear…
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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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雲端運算(Cloud computing)和物聯網(Internet of Things, IoT)已成為滿足未來企業需求的兩項關鍵技術。然而，大規模的分散式阻斷服務攻擊（Distributed D…
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考量未來的頻譜需求不斷增加，頻譜資源日益短缺，一種短距離傳輸的Device-to-Device(D2D)通訊技術可以不需透過基地台(base station, BS)達到設備之間資料交換的技術，可以…
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傳統的集中式機器學習面臨著資料隱私洩漏的風險，故而聯盟式學習(Federated Learning, FL)被提出以改善此問題。在FL的相關研究中，已有一些著重於探討FL準確度的改進及FL通訊效率的…
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無線射頻辨識（Radio Frequency Identification, RFID）能以無線方式與最低限度的互動實現無所不在的追蹤與監控物件，其在許多應用中扮演了重要的角色，像是資產追蹤、無接觸…