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2020年边云协同智能成果被Infocom（网络顶会），IJCAI（AI顶会），IEEE Commun. Mag（网络顶级杂志）录用
发布者: 杨树森 | 2020-04-02 | 209

1. S. Wang, S. Yang, C. Zhao, SurveilEdge: Real-time Video Query based on Collaborative Cloud-Edge Deep Learning, in IEEE Infocom (CCF

A，网络领域顶会，录用率 19.8%), 2020
首个基于边云协同深度学习模型部署和在线训练的视频查询系统，基于docker边缘计算平台和阿里云实现，在国家电网变电站视频监控真实场景中应用。
 
2 Y. Dong , P. Zhao, H. Yu, C. Zhao and S. Yang CDC: Classification Driven Compression for Bandwidth Efficient Edge-Cloud Collaborative Deep Learning，IJCAI (CCF A，人工智能顶会，录用率12.6%), 2020
提出了首个基于边云协同机器学习的针对图片分类的压缩方法 ，基于docker边缘计算平台和阿里云实现有效性验证。
 
3. Q. Han, S. Yang，Xuebin Ren，et al, OL4EL: Online Learning for Edge-cloud Collaborative Learning on Heterogeneous Edges with Resource
Constraints, IEEE Communications Magazine（JCR一区期刊、网络领域顶级杂志），2020
提出了首个基于在线学习的资源异构边云协同机器学习方法 ，并基于docker边缘计算平台和阿里云验证其有效性。
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