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Bahl從一個十多年前就開始研究邊緣計算范式的研究人員的角度來探索邊緣計算范式。他討論了智能邊緣的發展，描述了現實世界的應用和產品;取得的進展和教訓，因為他們開發和部署火箭，一個邊緣云實時視頻分析系統。Rocket是Vision Zero等幾個試點項目的一部分，該項目旨在減少與交通有關的死亡人數，提高城市流動性。Bahl還展望了未來，并預測電信行業將如何將邊緣計算作為其基礎設施的一部分。他列出了大規模采用所面臨的一些技術和業務挑戰以及所創造的機遇。

一個混合的邊緣云實時視頻分析系統，使每個人都能夠建立實際的現實世界的視頻分析應用與前沿的機器學習算法

主題： Comprehensive Review of Deep Reinforcement Learning Methods and Applicationsin Economic

摘要： 深度強化學習（DRL）方法在經濟學中的應用已成倍增加。 DRL通過從強化學習（RL）和深度學習（DL）的廣泛功能來處理復雜的動態業務環境提供了廣闊的機遇。 DRL的特點是可伸縮性，它有可能結合經濟數據的噪聲和非線性模式應用于高維問題。在這項工作中，我們首先考慮對經濟學中各種應用中的DL，RL和深層RL方法進行簡要回顧，以提供對最新技術水平的深入了解。此外，研究了應用于經濟應用的DRL體系結構，以突出其復雜性，魯棒性，準確性，性能，計算任務，風險約束和獲利能力。調查結果表明，與傳統算法相比，DRL可以提供更好的性能和更高的精度，同時在存在風險參數和不確定性不斷增加的情況下面臨實際的經濟問題。

題目： A Comprehensive Scoping Review of Bayesian Networks in Healthcare: Past, Present and Future

摘要：

過去沒有發表過關于貝葉斯網絡(BNs)在醫療領域的全面綜述，這使得組織當前的研究貢獻和確定未來需要處理的挑戰和被忽視的領域變得困難。這種獨特和新穎的范圍審查BNs在醫療保健方面提供了一個分析框架，全面表征該領域及其現狀。綜述表明:(1)保健領域的BNs沒有充分發揮其潛力;(2)缺乏通用的BN開發流程;(3)文獻中BNs在醫療領域的表述存在局限性，影響了對BNs的理解、對系統方法學的共識、BNs的實踐和應用;(4)準確的BN和影響臨床實踐的有用BN之間存在差距。本綜述為研究人員和臨床醫生提供了一個分析框架和研究結果，使他們能夠理解解決BN限制目標、特別是BN開發方法和實踐中缺乏BN采用等問題的必要性。還展望了未來的研究方向，并對BN的發展方法和在實踐中的應用提出了建議。

題目： Coordination of Autonomous Vehicles: Taxonomy and Survey

摘要：

在不久的將來，我們的街道上將會有無數的自動駕駛汽車，以滿足我們多樣化的移動需求。這就需要協調他們的行動，以便正確處理對共享資源的訪問(例如，十字路口和停車位)和移動任務的執行(例如，排隊和坡道合并)。在這篇論文中，我們首先介紹了與自動駕駛車輛協調相關的一般問題，通過識別和構建協調問題的關鍵類別。接下來，我們概述了可以用來管理這些協調問題的不同方法，方法是根據協調過程中留給自動駕駛車輛的決策自主權對它們進行分類。最后，我們概述了一些特殊的挑戰，在自動協調的車輛能夠安全到達我們的街道之前，研究必須解決這些挑戰。

作者簡介：

Stefano Mariani，摩德納雷焦艾米利亞大學工程科學系的固定期限研究助理(博士后)。研究興趣：基于元組的協調模型和語言、社會技術系統、自我組織機制、多智能體系統、邏輯編程、Agent-oriented技術、普適系統&物聯網。個人主頁：

題目： Convergence of Edge Computing and Deep Learning: A Comprehensive Survey

簡介： 來自工廠和社區的傳感器和智能設備正在生成大量數據，而不斷增長的計算能力正在將計算和服務的核心從云端驅動到網絡邊緣。作為廣泛改變人們生活的重要推動力，從人臉識別到智能工廠和城市，基于人工智能（尤其是深度學習，DL）的應用程序和服務的發展正在蓬勃發展。但是，由于效率和延遲問題，當前的云計算服務體系結構阻礙了“為每個地方的每個人和每個組織提供人工智能”的愿景。因此，使用在數據源附近的網絡邊緣的資源來釋放DL服務已經成為一種理想的解決方案。因此，旨在通過邊緣計算促進DL服務部署的邊緣智能已引起了廣泛關注。此外，作為人工智能的代表技術的DL可以集成到邊緣計算框架中，以構建用于動態，自適應邊緣維護和管理的智能邊緣。關于互惠互利的邊緣智能和智能邊緣，本文介紹和討論：1）兩者的應用場景； 2）實際的實現方法和使能技術，即定制邊緣計算框架中的DL訓練； 3）現有挑戰以及更普遍，更精細的智能化趨勢。通過整合散布在通信，網絡和DL領域的信息，可以幫助讀者理解支持技術之間的聯系，同時促進對邊緣智能與智能邊緣融合的進一步討論。

論文題目

邊緣計算:對當前計劃的全面調查和可持續邊緣計算發展的路線圖：Edge Computing: A Comprehensive Surveyof Current Initiativesand a Roadmap for a Sustainable Edge Computing Development

論文關鍵詞

邊緣計算、計算范式、工業4.0、物聯網、可持續性

論文摘要

邊緣計算是一種新的分布式云計算范例，其中計算和存儲功能已推向網絡的拓撲邊緣。然而，不同的倡議促進了各種標準和實施。在邊緣計算的參考體系結構模型的引領下，當前的計劃通過探索性內容分析進行了分析。我們將為該領域提供兩個主要貢獻，首先，介紹當前舉措的特點，其次，介紹可持續邊緣計算的路線圖，將可持續發展的三個方面與邊緣計算的四個交叉關注聯系起來。調查結果表明，大多數計劃都是國際組織的軟件開發項目。當前重要的分支是電信和工業部門；最受關注的是網絡虛擬化層。該路線圖揭示了與可持續發展相關的EdgeComputing的大量機會和風險；例如可再生能源的使用，偏差，新的業務模式，能耗的增加和減少，響應能力，監控和可追溯性。

論文作者

Andrea Hamm，來自德國柏林Weizenbaum網絡協會，柏林工業大學 Alexander Willner，來自柏林工業大學，德國柏林弗勞恩霍夫研究所 Ina Schieferdecker，來自德國柏林Weizenbaum網絡協會，柏林工業大學

論文題目： A Survey on Edge Computing Systems and Tools

論文摘要： 在物聯網和5G通信的愿景驅動下，邊緣計算系統在網絡邊緣集成了計算，存儲和網絡資源，以提供計算基礎架構，從而使開發人員能夠快速開發和部署邊緣應用程序。 如今，邊緣計算系統已在業界和學術界引起了廣泛關注。 為了探索新的研究機會并幫助用戶選擇適合特定應用的邊緣計算系統，本調查報告對現有邊緣計算系統進行了全面概述，并介紹了代表性的項目。 根據開放源代碼工具的適用性進行了比較。 最后，我們重點介紹了邊緣計算系統的能源效率和深度學習優化。 本次調查還研究了用于分析和設計邊緣計算系統的未解決問題。

論文題目： Blockchain for Future Smart Grid: A Comprehensive Survey

論文摘要： 智能電網的概念已被引入，作為常規電網的新視野，以尋求一種整合綠色和可再生能源技術的有效方法。通過這種方式，連接互聯網的智能電網（也稱為能源互聯網）也正在作為一種創新的方法出現，以確保隨時隨地的能源供應。這些發展的最終目標是建立一個可持續發展的社會。但是，對于傳統的集中式網格系統而言，集成和協調大量不斷增長的連接可能是一個具有挑戰性的問題。因此，智能電網正在從其集中形式轉變為分散式拓撲。另一方面，區塊鏈具有一些出色的功能，使其成為智能電網范例的有前途的應用程序。本文旨在對區塊鏈在智能電網中的應用進行全面的調查。因此，我們確定了可以通過區塊鏈解決的智能電網場景的重大安全挑戰。然后，我們提出了許多基于區塊鏈的最新研究成果，這些研究成果發表在不同的文獻中，涉及智能電網領域的安全問題。我們還總結了最近出現的幾個相關的實用項目，試驗和產品。最后，我們討論了將區塊鏈應用于智能電網安全問題的基本研究挑戰和未來方向。