الأبحاث في مجلة: IEEE Network
-
نحو الذكاء العام الحدي عبر نماذج اللغة الكبيرة: الفرص والتحديات Toward Edge General Intelligence via Large Language Models: Opportunities and Challenges
2026 | المؤلف: Handi Chen وآخرون | المجلة: IEEE Network | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الذكاء الحدي (EI) وتطوره إلى الذكاء العام الحدي (EGI) من خلال دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). لقد سهل EI الخدمات المحلية في الوقت الحقيقي من خلال الاستفادة من قدرات الحوسبة في الشبكة الحدي. يعزز الانتقال إلى EGI القدرة على التكيف والمرونة في التطبيقات التي تتطلب تفكيرًا متقدمًا. تحدد الدراسة…
-
التعلم العميق لتوقع الطيف في شبكات الراديو الإدراكية: أحدث التطورات، الفرص الجديدة، والتحديات Deep Learning for Spectrum Prediction in Cognitive Radio Networks: State-of-the-Art, New Opportunities, and Challenges
2026 | المؤلف: Guangliang Pan وآخرون | المجلة: IEEE Network | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تناقش هذه القسم التقدم في تكنولوجيا توقع الطيف، خاصة في سياق شبكات الراديو الإدراكية (CRN). تسلط الضوء على التحديات التي تطرحها الخصائص غير الخطية لبيانات الطيف عبر مجالات مختلفة وأنماط الاستخدام المعقدة التي تعقد التوقعات الدقيقة. يؤكد البحث على مزايا التعلم العميق (DL) مقارنة بالطرق التقليدية، ويظهر قدرته على استخراج الميزات غير الخطية بفعالية. يتم…
-
تدفق الذكاء الاصطناعي عند حافة الشبكة AI Flow at the Network Edge
2026 | المؤلف: Jiawei Shao وآخرون | المجلة: IEEE Network | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)يتناول القسم تقديم AI Flow، وهو إطار يهدف إلى تحسين عملية الاستدلال لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال الاستفادة الفعالة من الموارد المتنوعة عبر الأجهزة، ونقاط الحافة، وخوادم السحابة. يقترح الإطار تحولًا في تصميم الشبكات، مع التركيز على نقل المعلومات ذات الصلة بالمهام بدلاً من البيانات الخام. يسمح هذا النهج للأجهزة الطرفية باستخراج الميزات الأساسية…