Spatiotemporal Analysis of Parallelized Computing at the Extreme Edge

本文提出了首个针对大规模毫米波网络的极端边缘计算(EEC)时空数学模型,利用随机几何和吸收连续时间马尔可夫链分析并行计算中的通信与计算交互,揭示了任务分割的最优性,并探讨了在设备受限下通过 EEC 与 MEC 协作优化延迟与可靠性的策略。

Yasser Nabil, Mahmoud Abdelhadi, Sameh Sorour, Hesham ElSawy, Sara A. Elsayed, Hossam S. HassaneinFri, 13 Ma🔢 math

Information-Theoretic Thresholds for Bipartite Latent-Space Graphs under Noisy Observations

该论文通过一种利用高斯随机几何图中特征函数级数近似所产生抵消效应的新型傅里叶分析框架,确定了在部分边被随机掩码遮挡的噪声观测下,二分潜在空间图几何结构可检测性的紧信息论阈值,证明了已知掩码时检测问题显著更易,并消除了计算与统计之间的差距。

Andreas Göbel, Marcus Pappik, Leon SchillerFri, 13 Ma📊 stat

Initialization and Rate-Quality Functions for Generative Network Layer Protocols

本文提出了一种与方法和数据无关的初始化协议,用于在生成式人工智能辅助的网络中评估传输速率与生成质量之间的关系,并通过三种变体(源端、节点端和目的端)解决了在有限带宽下利用紧凑提示词扩展通信容量的挑战,实验表明仅需少量学习数据即可实现优于传统压缩方法(如 JPEG)的性能。

Mathias Thorsager, Israel Leyva-Mayorga, Petar PopovskiFri, 13 Ma🔢 math