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《未来一代计算机系统》，第156卷

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第156卷，2024年

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加布里埃尔·鲁索·鲁索,丹尼尔·费拉雷利,戴安娜·帕斯夸利,瓦莱丽亚·卡德利尼,弗朗西斯科·洛·普雷斯蒂:
云到边缘连续体中无服务器功能的QoS感知卸载策略。 1-15
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赵阳,张胜兵,李楚溪,Miao Wang（苗王）,王浩阳,孟张（Meng Zhang）:
在资源受限的边缘设备上进行异构联合持续学习的高效知识管理。 16-29
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杨梦达,文哲毅,王娟（Juan Wang）,胡洪鑫,徐晓阳,Ziang Li公司:
贯穿体：边缘的保私性和记忆有效的神经网络推理。 30-41
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仙坤付,李攀,刘世军:
存储或不存储：在云中运行大数据作业的在线成本优化。 42-52
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张玉成,朱文轩,丹凤,魏黄,南江,孟晨,夏仁新:
内联备份系统的碎片化软件冗余消除方案。 53-63
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李洪健,薛章（音译）,华立,段晓林,陈旭:
基于SLA的任务卸载，适用于雾计算中能耗受限的工作流。 64-76
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瓦西姆·布迪埃布,阿卜杜勒哈米德·马尔基,米蒙·马尔基,艾哈迈德·巴达维,马哈茂德·巴哈姆吉:
使用深度强化学习方法进行雾计算中的微服务实例选择和负载平衡。 77-94
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熊若亭,魏仁,赵胜辉,杰和,易任,Kim-Kwang Raymond Choo先生,葛永民:
CoPiFL：一种使用区块链和同态加密的防共谋和保护隐私的联合学习众包方案。 95-104
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程景贤,赛玉琪,伯朝安,永奇,王建峰,延安桥:
轻量级可验证区块链top-k查询。 105-115
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余来堂,刘佳珍,王华（Hua Wang）,何明健,柯周,何荣峰,秦章,王成（音译）:
DAG-aware为分类分析框架协调作业调度和数据缓存。 116-129
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兴义瑶,潘晓刚,张涛（Tao Zhang）,李文华,王建江:
用于多星资源调度优化的知识导向进化算法。 130-141
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阿比奥顿·E·昂尼尔,爱德华·佩特伦科夫,约阿什·列夫龙,尤里·贝里科夫:
基于智能电网的混合数字孪生框架，用于在分布式电力系统中提供需求侧推荐服务。 142-156
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奥古赞·阿克伊尔迪兹,Feyza Yildirim好的,易卜拉欣·科克,苏亚特·兹德米尔:
效率之路：互联车辆网络的移动驱动联合任务卸载和资源利用协议。 157-167
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廖竹华,李寿斌,赵一江,刘益智,魏亮,少花丸:
预测搭便车乘客需求：一种基于POI的自适应聚类联合学习方法。 168-178
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钱章,宋浩云,周凯燕,魏建浩,Chuqiao肖:
内存数据库系统的预取索引方案。 179-190
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兰迪尔·库马尔,阿哈迈德·阿尔朱哈尼,丹麦Javeed,普拉波哈特·库马,共享伊斯兰,A.K.M.Najmul伊斯兰:
数字孪生零接触网络：一个智能合约和可解释的AI集成网络安全框架。 191-205
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玲玲路,温振宇,叶媛,何庆明,陈建海,刘振光:
ANNProof：在区块链上构建一个可验证且高效的外包近似最近邻搜索系统。 206-220
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玉飞桥,沈世豪,Cheng Zhang（张成）,王文宇（Wenyu Wang）,铁球,王晓飞:
EdgeOptimizer：基于Kubernetes的边缘云集群中时间关键任务的可编程容器化调度器。 221-230
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郑嘉丽,陈一新,齐加莱:
PPSFL：基于边缘的物联网中异构数据的隐私保护分离联合学习。 231-241
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阿卜杜勒马吉德·穆拉德,弗兰克·亚历山大·克莱默,科尔斯汀·巴赫,加文·泰勒:
具有深度强化学习的不确定感知自主感知。 242-253
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塞缪尔·贝尔纳多,巴勃罗·奥维兹·费尔南德斯,马里奥·戴维,豪尔赫·戈麦斯,大卫·阿尔塞,戴安娜·纳兰乔,伊格纳西奥·布兰克尔,伊莎贝尔·坎普斯·普拉森西亚,Germanán Moltó,乔·穆尔塔·皮纳:
软件质量保证即服务：包括软件和服务的质量评估。 254-268
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汤云灿,梁永泉,杨柳,张金泉,Lina Ni公司,梁琪:
物联网中基于双精度反向拍卖机制的可靠联合学习。 269-284
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哈米杜·拉赫曼,乌扎伊尔·穆扎米尔·沙阿,Syed Morsleen Riaz公司,卡希夫·基法亚特,赛义德·阿蒂夫·莫库拉布,Joon Yoo先生:
使用新一代移动网络和机器学习实现智能温室管理的数字孪生框架。 285-300
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陈山任,魏松,新陈吕:
不同年龄网络状态下预测移动边缘计算卸载的混合学习。 301-312
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约瑟夫·约翰,乔什·米尔索普,托马斯·赫罗特,乔治·博西尔卡:
基于任务的数据流编程模型中的多-GPU工作共享。 313-324
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张晓霞,彭城周:
基于多LSTM自动编码器的传输时空深度模型用于空气污染时间序列缺失值插补。 325-338

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