Trust-Aware Service Offloading for Video Surveillance in Edge Computing Enabled Internet of Vehicles的意思
时间: 2024-05-31 17:14:27 浏览: 12
这是一篇关于边缘计算和物联网汽车的文章,提出了一种名为“Trust-Aware Service Offloading”的方法,用于视频监控在边缘计算环境下的服务卸载。该方法考虑了车联网中不同车辆之间的信任度,并将视频监控的服务卸载到可信度更高的车辆上,以提高监控数据的可靠性和安全性。该研究可为车联网中的视频监控提供一种新的解决方案。
相关问题
Trust-Aware Service Offloading for Video Surveillance in Edge Computing Enabled Internet of Vehicles
Trust-Aware Service Offloading for Video Surveillance in Edge Computing Enabled Internet of Vehicles is a research paper that proposes a framework for offloading video surveillance tasks in an Internet of Vehicles (IoV) environment. The framework utilizes edge computing to perform the video processing tasks, which reduces the latency and bandwidth requirements of the IoV network.
The proposed framework also includes a trust-aware mechanism that ensures the security and privacy of the data being transmitted and processed. The trust-aware mechanism uses a reputation-based approach to evaluate the trustworthiness of the edge computing nodes and the vehicles participating in the IoV network.
Overall, the framework presents a promising solution for improving the efficiency and security of video surveillance in IoV environments.
ea-net:: edge-aware network for brain structure segmentation via decoupled h
ea-net是一种通过分离式h实现的脑结构分割的边缘感知网络。脑结构分割是医学图像分析中的重要任务,它可以帮助医生快速、准确地识别出脑的各个结构,为疾病诊断和治疗提供依据。
ea-net采用了一种先进的神经网络结构,可以有效地处理医学图像的边缘信息。通过学习图像的边缘特征,ea-net能够识别出图像中不同脑结构的轮廓,并将其分割出来。与传统方法相比,ea-net具有更好的鲁棒性和准确性。
而这种边缘感知网络的关键之处在于其采用了分离式h。h在ea-net中起到了重要的作用,它是一个副任务,主要负责边缘信息的提取和学习。通过分离h和主任务网络,ea-net可以将边缘信息和主任务信息有效地解耦,从而提高了网络的性能。
通过训练,ea-net可以学习到大量的脑结构特征,并能够根据这些特征对图像进行准确的分割。同时,ea-net还能够适应不同的脑结构分割任务,并具有很强的泛化能力。
总而言之,ea-net是一种利用分离式h实现的边缘感知网络,用于脑结构分割任务。它通过学习图像的边缘信息,能够准确地分割出不同的脑结构,为医学图像分析和疾病诊断提供了重要的帮助。
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