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最近，大多数RSs都是基于云到边缘框架的瀑布式的，其中推荐的结果通过在云服务器中预先计算传送到edge（例如用户移动）。...尽管有效，但云服务器和边缘之间的网络带宽和延迟可能会导致系统反馈和用户感知的延迟。因此，edge上的实时计算可以帮助更精确地捕捉用户的偏好，从而提出更令人满意的建议。...本文首次尝试设计和实现边缘推荐系统（EdgeRec），它实现了实时的用户感知和实时的系统反馈。...基于上述的情况，我们采用边缘计算来满足实时的性能要求。EdgeRec可以获得实时用户感知和实时的系统反馈。 系统 系统概览 ?...用户行为的延迟时间大大降低，系统的响应时间大大降低，系统反馈数大大变多； 结论 本文设计并实现了EdgeRec来解决瀑布式RS中用户感知和系统反馈的延迟问题，这是RS与边缘计算相结合的首次尝试。
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这个世界充满疯狂，还有许多看上去令人毛骨悚然的机器人。而如果将VR与这样的苏联世界混合在一起，会发生什么呢？...进入游戏后，玩家将沉浸在一个异世界中，这里有会思考的机器和恶心的丧尸。试图在这个世界生存下去的玩家，需要扮演四个角色中的一个，每个角色都有自己独特的能力。...例如拼图、小插曲、故事节拍，还有需要拆除的机器Boss。另外，这款游戏支持4人合作，活着的玩家还可以在游戏中复活阵亡的小伙伴。
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有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。几年前，机器学习在边缘领域似乎是一个“白日梦”，而设备的技术创新使它们能够处理计算密集型任务。...然而，它确实说明了云端的机器学习可以处理巨大基础设施和经济需求。边缘的机器学习可以通过减少对基于云计算的机器学习所需的云计算服务和支持基础设施的依赖来减轻这些负担。...开发人员希望机器学习处于边缘 开发人员的需求最适合边缘的机器学习处理。机器学习正在改变开发人员编写算法的方式。...虽然仍然很重要，但边缘的机器学习并不一定是所有基于机器学习的任务的“一刀切”解决方案。所有参与机器学习处理的团队(从开发人员到原始设备制造商)都需要确定设备上的哪些任务能从边缘的机器学习中获益。...边缘的机器学习是未来的需求 利用各种基于机器学习的任务和应用程序的移动设备已经被全世界数十亿人使用。大多数情况下，需要设备上的实时响应，而边缘的机器学习将提供这种响应。
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