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物聯(lián)網(wǎng)技術的蓬勃發(fā)展，促使接入網(wǎng)絡移動設備數(shù)量呈爆炸式增長，新應用層出不窮，且新應用對帶寬、數(shù)據(jù)存儲、計算以及時延等有更高的要求。邊緣計算作為5G關鍵技術之一，將云服務擴展到網(wǎng)絡邊緣，能夠降低任務處理時延。工業(yè)界和學術界普遍認為合理的卸載決策和資源分配方案能夠有效提升邊緣計算系統(tǒng)性能。并提出了一種基于無監(jiān)督深度學習的多

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