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前康的文章

互联网

PhyDNNs: Bringing Deep Neural Networks to the Physical Layer

PhyDNNs: Bringing Deep Neural Networks to the Physical Layer
打破传统边界，让 AI 更快更省能——PhyDNNs 正在重塑通信与智能终端未来！ 在智能设备与实时交互应用高速发展的今天，从增强现实 (AR) 到虚拟现实 (VR)，从智能驾驶到无人机，都对实时计算提出了前所未有的要求。然而，深度神经网络（DNN）传统的...

4周前 (12-11)

未来网络

PreTE: Traffic Engineering with Predictive Failures

PreTE: Traffic Engineering with Predictive Failures
PreTE：为 WAN 注入“预测智慧”的下一代流量工程方案 在当今云服务、高性能计算、全球数据中心互联不断扩张的时代，广域网 (WAN) 已成为承载海量数据流量的骨干基础设施。光纤链路以其高带宽、低延迟的优势被广泛采用 —— 但同时，它们也暴露在施工误...

1个月前 (11-27)

新型网络体系结构

Hattrick: Solving Multiclass TE using Neural Models

Hattrick: Solving Multiclass TE using Neural Models
Abstract 近期研究表明，基于机器学习的方法是流量工程（TE）中传统优化方法的有前景替代方案，但现有研究仍局限于单一流量类别。Abd AlRhman AlQiam 等人提出的 Hattrick，是首个能够处理对于云服务提供商和 ISP 的广域网（WAN）而言至关重要...

2个月前 (11-21)