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联邦学习基础笔记（王树森视频）
王树森视频学习笔记：联邦学习与传统分布式机器学习的区别、联邦学习的研究分析
(论文分析)基于深度强化学习方法的有效边缘学习激励机制设计
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（论文分析）车辆边缘计算中志愿者辅助的协同卸载和资源分配
一篇车辆边缘计算中志愿者辅助的协同卸载和资源分配的论文分析
边缘计算卸载知识点调研
边缘计算卸载的初步简介、一丢丢的博弈论纳什均衡
(论文分析)移动边缘计算服务器上自主驾驶任务的调度算法
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边缘计算卸载论文阅读分析总结（用于组会汇报甚是合适）
（翻译）端边缘云计算中计算卸载策略优化的潜在博弈方法
边缘计算卸载论文翻译于分析总结
边缘计算卸载论文翻译与分析
（论文分析）移动边缘计算中多资源分配和定价的Stackelberg博弈方法
EU1对资源的需求随着相应预算的增加而增加，相反，其他EU成员国的需求减少，因为在其预算不变的情况下，由于EU1的预算增加，资源价格上涨；随着EU的增加，所有EU对资源r的总预算增加，导致每个MEC的资源r单价增加，相应地，随着EU数量和资源单价r的增加，每个MEC的收入增加；证明了博弈存在唯一的纳什均衡，子问题的最优解够成原问题的最优解，为找到最优解（即请求资源策略和定价策略），设计了两种算法，
（论文分析）边缘计算中基于深度强化学习的卸载博弈
A Deep Reinforcement Learning Based Offloading Game in Edge Computing
边缘计算卸载论文阅读分析总结（用于组会汇报甚是合适）
（翻译）端边缘云计算中计算卸载策略优化的潜在博弈方法