RF Energy Harvesting Sensor Networks for Healthcare of Animals: Opportunities and Challenges
近年来，射频能量收集技术被认为是下一代无线传感器网络的一种有利的供电方式。能量采集传感器网络（RF-EHSN）具有能量自维持和长寿命的特点，是一种很有前途的智能医疗服务解决方案。如今，许多基于能量收集的应用已经被开发用于监测人类的健康状况，然而如何造福动物尚未引起人们的关注。本文探讨了RF-EHSNs在动物健康监测中的应用前景。研究了用于动物医疗服务的RF-EHSN的不同层的独特挑战和潜在解决方案。
2018-02-28 cs.NI
Challenges and Opportunities for Global Cellular Connectivity
本文针对传统蜂窝服务因商业和物流限制导致的全球连接碎片化问题，调查全球蜂窝生态系统并分析主要参与者的优劣势，指出LBO架构可实现无缝全球服务，探讨推动其应用的技术以解决现有问题。
2024-11-29 cs.NI
Hybrid Satellite-Terrestrial Communication Networks for the Maritime Internet of Things: Key Technologies, Opportunities, and Challenges
随着海上活动的快速发展，海上移动终端的数量越来越多，对高速、超可靠的海上通信的需求也越来越大。传统上，海事物联网（IoT）由海事卫星实现。然而，卫星受到其高延迟和相对较低的数据率的严重限制。作为替代方案，可以建立基于海岸和岛屿的基站（BS），以使用第四代（4G）、第五代（5G）和超越5G服务来扩展地面网络的覆盖范围。无人驾驶飞行器也可以用作空中海上BS。尽管所有这些方法，仍然有一个有效的海上通信网络（MCN）的开放问题。例如，由于复杂的电磁传播环境、有限的几何上可用的BS站点以及来自关键任务应用的严格的服务需求，传统的通信和联网理论和方法应该针对海上场景进行定制。为此，我们提供了对海上通信需求的调查，最先进的MCN，以及提高传输效率，扩大网络覆盖范围和提供海上特定服务的关键技术。未来的挑战是开发一个环境感知、服务驱动和集成的卫星-空中-地面MCN，以便足够智能地利用外部辅助信息，例如，海况和大气条件。
2021-01-21 cs.NI
AI-enabled Future Wireless Networks: Challenges, Opportunities and Open Issues
大量苛刻的服务和用例要求对未来无线网络资源的管理进行革命性的转变。实际上，当应用的严格服务质量需求与网络的增加的复杂性相结合时，传统的网络管理例程在6G中将变得不可行。人工智能（AI）正在成为从下到上协调网络资源的基本推动力。支持AI的无线接入和支持AI的核心将为6G的自动化配置开辟新的机会。另一方面，AI支持的网络中有许多挑战需要解决。在不确定性以及网络的高度动态的信道、流量和移动性条件下，机器学习算法的长收敛时间、存储器复杂性和复杂行为促成了这些挑战。本文综述了利用机器学习技术提高无线网络性能的最新研究进展。此外，我们还确定了挑战和开放的问题，为研究人员提供了一个路线图。
2021-03-08 cs.NI
An Internet of Things Service Roadmap
我们提出了一个路线图，以利用物联网（IoT）所提供的巨大机遇。我们认为，服务计算和物联网技术的最新进展相结合，为尚未设想的创新提供了一个独特的框架，以及尚未开发的物联网应用的出现。该路线图涵盖：新兴的新型物联网服务，主要研究方向的阐述，以及指导物联网和服务计算社区解决关键物联网服务挑战的路线图建议。
2021-02-01 cs.NI
Opportunities in a Federated Cloud Marketplace
最近的测量研究表明，有大规模分布式托管和计算基础设施部署在互联网上。这样的基础设施包括大型数据中心和组织的计算集群。当空闲时，这些资源可以随时为本地用户服务。这些用户可以是希望访问诸如远程桌面或CPU/带宽密集型活动之类的服务的智能手机或平板电脑用户。特别是，当他们可能有很高的延迟来访问，或者可能根本无法访问集中式云提供商时。然而，今天，没有一个全球市场可以让可用资源的卖家和买家进行交易。亚马逊和其他云基础设施最近推出的市场受到其自身基础设施的网络足迹以及目标国家和地区此类服务的可用性的限制。在本文中，我们讨论了联合云市场的潜力，在这个市场中，许多资源（包括存储、计算和网络带宽）的卖家和买家可以自由交易。这个生态系统可以通过充当服务水平监视器和拍卖者的经纪人进行监管。最后，我们讨论了这个领域的挑战和机遇。
2014-05-08 cs.DC cs.NI
Towards Service-oriented 5G: Virtualizing the Networks for Everything-as-a-Service
人们普遍认为，即将到来的5G架构将是高度异构的，并以高密度部署。当前4G的这些变化从网络管理的角度给如何实现高效运营带来了许多挑战。在本文中，我们介绍了未来5G无线网络的革命性愿景，其中网络不再受硬件甚至软件的限制。具体来说，虚拟化的无线网络，这是最近越来越受到关注的想法，我们引入的一切即服务（XaaS）的分类，以轻的方式设计面向服务的无线网络。概述和讨论了在无线网络中实现XaaS的概念、挑战和研究机会。
2016-04-06 cs.NI
Serverless Computing: A Survey of Opportunities, Challenges and Applications
无服务器计算的主题已被证明是学术界和工业界都有争议的主题。许多人称赞这种方法是一个新的计算时代的平台，有些人认为这实际上是一种倒退。不过，双方都认为，为了更好地发挥其潜力，还存在着必须加以解决的挑战。本文调查了广泛采用无服务器服务的现有挑战，并探讨了一些在以前的研究中没有彻底讨论的挑战。每一个挑战进行了彻底的讨论，并提出了一些可能的方向，为今后的研究。此外，本文还回顾了无服务器计算所带来的一些独特机会和潜力。
2021-06-04 cs.NI
A Survey on Software Defined Networking: Architecture for Next Generation Network
软件定义网络（SDN）的演进在下一代网络（NGN）的发展中发挥了重要作用。SDN作为一种可编程的网络，具有动态的服务提供，引起了学术界和工业界的浓厚兴趣。在这篇文章中，一个全面的调查提出了SDN的进步，在传统的网络。本文涵盖了SDN的历史演变，SDN的功能架构及其相关技术，OpenFlow标准/协议，包括OpenFlow与光交换机等网络元件（NE）接口的基本概念。此外，还进行了有选择的建筑调查。我们提出的软件定义异构网络的体系结构，指向新技术，使新的前景在网络技术领域的开放，这将有助于在处理巨大的互联网流量，并帮助基础设施和服务提供商动态定制他们的资源。此外，目前的研究项目和各种活动正在进行的标准化SDN作为NGN由不同的标准开发组织（SODs）已适当阐述，以判断该技术如何走向标准化。
2020-01-28 cs.NI
Modeling and Simulation of Scalable Cloud Computing Environments and the CloudSim Toolkit: Challenges and Opportunities
云计算旨在为下一代数据中心提供动力，并使应用程序服务提供商能够根据用户QoS（服务质量）要求租用数据中心功能以部署应用程序。云应用程序具有不同的组成、配置和部署要求。在云计算环境中，针对不同的应用和服务模型，在不同的负载、能量性能（功耗、散热）和系统规模下，对资源分配策略和应用调度算法的性能进行量化是一个具有挑战性的问题。为了简化这一过程，在本文中，我们提出CloudSim：一个可扩展的仿真工具包，使建模和模拟的云计算环境。CloudSim工具包支持在数据中心的模拟节点上建模和创建一个或多个虚拟机（VM）、作业及其到合适VM的映射。它还允许模拟多个数据中心，以研究虚拟机迁移的联合和相关策略，从而实现应用程序的可靠性和自动扩展。
2009-07-28 cs.DC cs.NI
Cloud Service-Aware Location Update in Mobile Cloud Computing
移动设备正在成为许多用户访问云计算服务时经常漫游的主要平台。由此，通过引入新的范例，移动云计算，将云计算集成到移动环境中。在移动计算环境中，移动终端的电池寿命是有限的，如何平衡移动性能和能耗是一个重要的问题。幸运的是，云服务为移动性管理提供了机遇和挑战。考虑到云服务的访问活动，提出了一种服务感知的位置更新机制，无需传统的定期注册更新，即可检测移动终端的存在和位置。分析模型和仿真研究的新机制。结果表明，服务感知的位置更新管理可以减少位置更新次数和切换信令，从而有效节省移动设备的功耗。
2013-12-13 cs.NI
QoS Challenges and Opportunities in Wireless Sensor/Actuator Networks
无线传感器/执行器网络（WSAN）是一组地理上分布并通过无线网络互连的传感器和执行器。传感器收集有关物理世界状态的信息。执行器通过执行适当的动作对该信息做出反应。因此，WSAN使网络系统能够监控和操纵物理世界的行为。WSAN正以惊人的速度增长，就像互联网的爆炸式发展一样。支持服务质量（QoS）对于作为各种应用的网络基础设施的普适WSAN至关重要。为了激发新的研究和开发兴趣，在这一领域，本文研究和讨论的要求，关键的挑战，并在WSAN的QoS管理开放的研究问题。简要概述了最近的进展。
2008-06-01 cs.NI
Survey on Machine Learning for Traffic-Driven Service Provisioning in Optical Networks
全球互联网流量的空前增长，加上在某种程度上创造了可预测的潮汐流量条件的大的时空波动，正在推动从被动到主动并最终向自适应光网络的演变。在这些网络中，业务驱动的服务供应可以解决网络过度供应的问题，并更好地适应业务变化，同时保持服务质量在所需的水平。这种方法将减少网络资源过度配置，从而降低总网络成本。本调查提供了一个全面的审查，在光层的机器学习（ML）为基础的技术，用于流量驱动的服务供应的最新技术。首先介绍了光网络中服务提供的演变，然后概述了用于流量驱动服务提供的ML技术。详细介绍了ML辅助的服务提供方法，包括在主动和自适应网络中的预测性和规定性服务提供框架。对于所概述的所有技术，还讨论了它们的局限性，研究挑战和潜在的机会。
2023-02-23 cs.NI
Decentralized Physical Infrastructure Network (DePIN): Challenges and Opportunities
本文探讨了中心化物理基础设施网络面临的隐私、中断和成本挑战，提出利用区块链技术实现去中心化控制的DePIN架构，系统介绍了其五层架构、设计原则、应用机制、市场数据及开放性挑战。
2024-06-04 cs.NI
In-Network Computing With Function as a Service at the Edge
将计算从用户设备卸载到网络边缘处具有处理能力的节点是当今网络/服务架构中的主要趋势。与此同时，无服务器计算在云计算技术中获得了巨大的吸引力，从而促进了功能即服务（FaaS）的采用。后者具有一些特性，使其通常适用于边缘应用程序，除了其对有状态应用程序的繁琐支持。这项工作旨在为支持有状态FaaS提供广泛的选项，这些选项被提炼成四个参考执行模型，这些模型在状态驻留的位置上有所不同。虽然需要进一步的调查，以提高我们的理解，通过有状态的FaaS网络内计算提供的机会，提供了初步的见解，通过定性分析的四个替代方案和定量比较模拟器。
2022-09-07 cs.NI
Web3 Meets AI Marketplace: Exploring Opportunities, Analyzing Challenges, and Suggesting Solutions
Intellichain Solutions KFT（Intellichain Solutions 有限公司）
本文综述了 Web3 与 AI 市场去中心化集成（DeAI）的机遇与挑战，并提出一个允许用户用任意加密货币支付或通过临时锁定资产免费使用 AI 服务的首创框架，以推动 Web3 中 AI 市场的增长与广泛采用。
2023-10-29 cs.AI cs.CE cs.CR
Network Service Orchestration: A Survey
网络服务提供商的业务模式正在经历由垂直客户需求和技术进步（例如5G、软件定义网络~（SDN）和网络功能虚拟化~（NFV））推动的不断发展的转变。新兴场景需要敏捷的网络服务，跨异构基础设施和管理域消耗网络、存储和计算资源。在互联的领域和不同的技术之间协调资源控制和服务创建成为一个巨大的挑战。研究和开发工作致力于使编排过程能够自动化、协调和管理网络服务的部署和操作。在本综述中，我们通过回顾历史背景、相关研究项目、使能技术和标准化活动来深入研究网络服务演示（NSO）。我们定义了关键概念，并提出了一个分类的NSO方法和解决方案，为围绕实现不同的NSO应用场景的各种持续努力的共同理解铺平了道路。基于对现状的分析，我们提出了一系列开放的挑战和研究机会，共同有助于对网络服务编排这一充满活力和战略性的主题进行及时和全面的调查。
2019-05-17 cs.NI
Intelligent Transportation Systems' Orchestration: Lessons Learned & Potential Opportunities
Western University（西安大略大学）；ISSAE-Cnam Liban（黎巴嫩国立应用科学学院-法国国立工艺学院）；CNAM Paris（巴黎法国国立工艺学院）
全球5G网络的部署力度不断加大，加速了企业/服务的数字化转型。这种增长导致了对新通信技术的需求，这将促进这一转变。6 G被提议作为实现这一目标的一组技术和架构。在5G网络出现并将继续在6 G网络中发挥关键作用的主要用例之一是智能交通系统（ITS）。开发和部署高效率和高效力的信息技术系统预计会带来各种好处，但同时也带来了一系列需要解决的独特挑战。一个突出的挑战是ITS编排，由于各种支持技术和异构网络用于提供所需的ITS应用程序/服务。为此，本文重点介绍了ITS编排的挑战，详细突出了相关的文献，并列出了从目前的ITS部署编排工作的经验教训。它还提供了多种潜在的数据驱动的研究机会，其中可以部署强化学习和联邦学习等范例，以提供有效和高效的ITS编排。
2022-05-05 cs.LG cs.NI
Effects of Content Popularity on the Performance of Content-Centric Opportunistic Networking: An Analytical Approach and Applications
设想移动用户利用他们的便携式设备之间的直接通信机会，以便丰富他们可以通过蜂窝或WiFi网络访问的服务集。在对等体之间共享共同感兴趣的内容或提供对资源或服务的访问可以增强移动节点的能力，卸载蜂窝网络，并向没有互联网访问的节点传播信息。兴趣模式，即有多少节点对每个内容或服务感兴趣（流行度），以及有多少用户可以提供内容或服务（可用性），影响预期应用程序的性能和可行性。在本文中，我们建立了一个分析框架，研究这些因素的延迟和成功概率的内容/服务访问请求通过机会通信的影响。我们还将我们的框架应用于移动数据卸载问题，并为优化其性能提供见解。我们验证我们的模型和结果，通过现实的模拟，使用真实的机会网络的数据集。
2016-01-20 cs.NI
A Survey on Mobile Edge Computing for Video Streaming: Opportunities and Challenges
5G通信通过实现更高的吞吐量和更低的延迟，在提供给各种应用的服务质量方面带来了实质性的改进。然而，交互式多媒体应用（例如，超高清视频会议、3D和多视图视频流、众包视频流、云游戏、虚拟和增强现实）正变得越来越雄心勃勃，高容量和低延迟视频流对已经拥塞的网络提出了严格的要求。移动边缘计算（MEC）是将云计算能力扩展到网络边缘的新兴范例，即，在基站级别。为了满足延迟要求并避免与远程云数据中心的端到端通信，MEC允许存储和处理视频内容（例如，高速缓存、代码转换、预处理）。视频点播和直播视频流都可以利用MEC来改进现有服务并开发新的用例，例如视频分析和有针对性的广告。MEC有望通过提供超可靠和低延迟的流媒体（例如，在增强现实、虚拟现实和自主车辆中），普及计算（例如，在实时视频分析中），以及用于安全直播的区块链架构。本文对MEC支持的视频流的最新发展进行了全面调查，带来了前所未有的改进，以实现新的用例。详细回顾了最新的高速缓存方案、最佳计算卸载、协作高速缓存和卸载以及人工智能的使用（即，机器学习、深度学习和强化学习）。
2022-09-13 cs.MM cs.NI
Wireless Spectrum in Rural Farmlands: Status, Challenges and Opportunities
本文研究农村农田共享频谱（如TVWS和CBRS）利用效率低下的问题，提出结合时空频谱模型与数据库驱动方案来优化频谱分配与管理，以提升农村无线网络性能和可靠性。
2024-07-05 cs.NI eess.SP
Internet-of-Things Devices and Assistive Technologies for Healthcare: Applications, Challenges, and Opportunities
University of Guelph（圭尔夫大学）
医疗条件和病例正在快速增长，物理空间开始受到限制。医院和诊所不再有能力接待大量的病人。很明显，卫生行业的现状需要改善其宝贵而有限的资源。物联网（IoT）设备的发展以及辅助技术可以缓解医疗保健中的问题，成为无线访问医疗保健服务的方便和简单的手段。有大量的物联网设备和潜在的应用程序可以利用这些技术可以提供的独特特性。然而，与此同时，这些服务也带来了新的挑战，需要妥善解决。在这篇文章中，我们回顾了一些流行的基于物联网的医疗保健应用程序及其设备。然后，我们描述了挑战，并讨论了研究如何正确地解决开放的问题，并改善现有的医疗保健实施。还讨论了进一步可能的解决方案，以显示其在未来医疗保健应用中的可行解决方案的潜力
2021-07-11 cs.CY cs.LG cs.NI
From Resource Auction to Service Auction: An Auction Paradigm Shift in Wireless Networks
在5G及以后，诸如边缘计算/智能服务之类的新兴服务可能需要在多跳分开的网络实体上和跨网络实体提供异构通信、计算和存储（CCS）资源。在这种情况下，传统的面向资源的拍卖方案，其中买家对资源进行投标，可能无法有效地提供端到端（E2 E）的服务质量（QoS）保证。为了克服这些局限性，本文提出了E2 E服务拍卖的概念，拍卖的对象是E2 E服务而不是某种资源。在此框架下，买家只需竞标具有E2 E QoS要求的服务，而不必知道内部工作（落后的资源）。E2 E服务拍卖需要在保证基本经济属性的前提下，同时考虑经济约束和QoS约束，解决网络优化和拍卖设计的联合问题。为了实现机制设计，我们说明了如何设计E2 E服务拍卖的边缘计算系统在各种情况下。我们还确定了其他关键用例（包括边缘智能）的E2 E服务拍卖机制设计的研究机会。
2022-09-11 cs.GT cs.NI
Big AI Models for 6G Wireless Networks: Opportunities, Challenges, and Research Directions
本文探讨面向6G的无线大型AI模型（wBAIM）的需求、设计与部署，提出其核心特征、原则及研究方向。
2024-03-01 cs.NI eess.SP
Non-Terrestrial Networking for 6G: Evolution, Opportunities, and Future Directions
本文综述6G演进中LEO卫星NTN的资源、移动性与切片管理技术，分析波束赋形、切换和星间传输挑战，并指出未来研究方向。
2024-12-01 cs.IT cs.NI cs.SY
Quality of Service in Quantum Networks
在未来几年，量子网络将允许量子应用蓬勃发展，这要归功于通过量子中继器在远程主机上实现量子位的端到端纠缠所提供的新机会。在地理范围内，这将导致量子互联网的曙光。虽然全面部署尚未到来，但研究界已经在研究各种单独的使能技术和解决方案。在本文中，广泛的模拟的指导下，我们采取更广泛的视野和调查的服务质量（QoS）和供应的量子网络的背景下，这是非常不同于他们的同行在经典的数据网络，由于他们的一些基本属性的问题。我们的工作引领了一类新的研究，使研究界能够更好地了解量子网络的挑战及其潜在的商业开发。
2022-07-28 cs.NI quant-ph
Integrating Terrestrial and Non-terrestrial Networks: 3D Opportunities and Challenges
整合地面和非地面网络有可能连接未连接的网络，并增强已连接网络的用户的用户体验，具有最大的长期意义的技术和社会影响。地面、空中和太空无线通信的融合也代表着移动和卫星通信行业的巨大努力，因为它需要定义和智能地编排新的3D无线网络架构。在这篇文章中，我们通过介绍一些破坏性的用例和关键构建模块，回顾相关的标准化活动，并指出开放的研究问题，来展示这种（r）演变所带来的关键机遇和挑战。通过考虑两个多运营商的范例，我们还展示了地面网络如何有效地重新设计，以满足航空服务，或机会性地补充非地面基础设施，以增强其当前的能力。
2022-07-21 cs.IT cs.NI eess.SP
Securing Your Collaborative Jupyter Notebooks in the Cloud using Container and Load Balancing Services
Cyberter已经成为开发数据应用程序的首选平台，但数据和安全问题，特别是在处理医疗保健时，对于许多处理敏感信息的机构和应用程序来说，已经成为头等大事。那么，我们如何才能继续享受由Python和Python生态系统提供的数据分析和机器学习机会，同时确保安全和隐私问题的可审计合规性？我们将描述一个基于云计算的平台的架构和实现，该平台与Amazon Web Services（AWS）集成，并使用容器化服务，而不会将平台暴露于Kubernetes和MyMyterHub中存在的漏洞。该架构满足了HIPAA的要求，以确保数据的安全性和隐私性。该架构使用AWS服务提供JSON Web令牌（JWT）进行身份验证和网络控制。此外，我们的架构还可以实现安全协作和共享笔记本电脑。尽管我们的平台专注于Xueyter笔记本电脑和XueyterLab，但它也支持共享相同身份验证机制的R-Studio和定制应用程序。此外，该平台还可以扩展到AWS以外的其他云服务。
2020-06-02 cs.CR cs.NI
ML-Enabled Open RAN: A Comprehensive Survey of Architectures, Challenges, and Opportunities
Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院）
本文综述了开放无线接入网络中机器学习的应用，探讨其在频谱管理、资源分配和安全方面的挑战与机遇，旨在为未来研究方向和网络优化提供指导。
2026-03-27 cs.AI cs.NI
Revisiting the Internet of Things: New Trends, Opportunities and Grand Challenges
物联网（IoT）将物理环境中无处不在的数据访问梦想变为现实。物联网将传感器和执行器嵌入到物理对象中，以便它们可以在彼此之间进行通信和交换数据，从而提高效率，同时实现实时智能服务并为人们提供更好的生活质量。在过去五年中，部署的物联网设备数量迅速增长，使物联网成为近代历史上最具颠覆性的技术。在本文中，我们重新评估了物联网在我们生活中的地位，并对其使能技术、应用、上升趋势和重大挑战提供了深刻的见解。该论文还强调了人工智能在使物联网成为人类历史上最具变革性的技术方面的作用。
2022-11-14 cs.CY cs.DC cs.NI
Edge Computing For Smart Health: Context-aware Approaches, Opportunities, and Challenges
提高医疗保健系统的效率是全球的首要国家利益。然而，在降低成本的同时向患者提供可扩展的医疗保健服务的需求是一个具有挑战性的问题。实现智能医疗（s-health）的最有前途的方法之一是边缘计算能力和下一代无线网络技术，这些技术可以提供实时和经济高效的患者远程监控。在本文中，我们提出了将多访问边缘计算（MEC）用于s-health应用的愿景。我们设想了一个MEC为基础的架构，并讨论了它可以带来的好处，实现在网络和上下文感知处理，使S-健康的要求得到满足。然后，我们提出了两个主要的功能，可以实现利用这样的架构，以提供有效的数据传输，即，多模态数据压缩和基于边缘的特征提取事件检测。前者允许高效和低失真的压缩，而后者确保了在紧急应用情况下的高可靠性和快速响应。最后，我们讨论了边缘计算可能提供的主要挑战和机遇以及未来研究的可能方向。
2020-04-15 cs.CY cs.NI eess.SP
Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities
National Engineering Research Center of Mobile Network Technologies, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学国家移动网络技术工程研究中心）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信研究实验室）；Fudan University（复旦大学）；School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学信息与通信工程学院）；CICT Mobile Communication Technology Co., Ltd.（中国通信建设移动通信技术有限公司）；Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子工程系）；College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院）；China Mobile Research Institute（中国移动研究院）；Huawei Technologies（华为技术有限公司）；College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）；VTT Technical Research Centre of Finland Ltd.（芬兰国家技术研究中心）；Center of Excellence in Information Assurance, King Saud University（沙特国王大学信息保障卓越中心）
本文全面概述了6G网络中AI与通信的融合，探讨了其基础原理、三个渐进发展阶段（AI for Network、Network for AI、AI as a Service）、关键挑战及未来研究机遇。
2025-02-13 cs.AI cs.NI eess.SP
