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多接入边缘计算（MEC）及其关键技术.pdf

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简介：
本论文深入探讨了多接入边缘计算(MEC)技术的概念、架构及应用，并详细分析了其关键技术和未来发展方向。 多接入边缘计算（MEC）及关键技术是一份详细介绍该技术原理、应用场景以及未来发展方向的文档。它涵盖了MEC的基本概念、架构设计及其在网络切片、智能交通系统等领域的应用案例分析，同时探讨了MEC面临的挑战和技术趋势。这份资料对于研究和开发人员来说具有很高的参考价值。

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  • 多接入边缘计算（MEC）及其关键技术.pdf
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    本论文深入探讨了多接入边缘计算(MEC)技术的概念、架构及应用，并详细分析了其关键技术和未来发展方向。 多接入边缘计算（MEC）及关键技术是一份详细介绍该技术原理、应用场景以及未来发展方向的文档。它涵盖了MEC的基本概念、架构设计及其在网络切片、智能交通系统等领域的应用案例分析，同时探讨了MEC面临的挑战和技术趋势。这份资料对于研究和开发人员来说具有很高的参考价值。
     
  • 移动边缘计算（MEC）
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    移动边缘计算（MEC）是一种将云计算能力部署在移动网络边缘的技术，旨在减少延迟、提高数据处理效率并增强用户体验。 从时代发展的角度来看，“快”趋势的发展具有必然性。在数字化席卷的今天，人们的生活节奏越来越快。然而，在这种背景下，最有价值的东西不再是数据本身，而是人们的注意力。 如何最大程度地吸引并锁定用户的注意力呢？除了内容本身的吸引力之外，我认为关键在于“快”。例如，在观看视频时的研究表明：如果等待时间超过五秒，则很难再留住用户；而一旦在播放过程中出现卡顿现象，观众对视频和平台的好感度会迅速下降。从竞争的角度来看，“天下武功，唯快不破”，只有做到快速响应并满足用户需求，才能在这个飞速发展的时代中立于不败之地。 因此，在这种背景下，MEC（移动边缘计算）的出现正是顺应了这一趋势。
     
  • 5G MEC解决方案-移动边缘计算(MEC).pdf
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    本手册详细介绍了5G MEC（移动边缘计算）解决方案，包括其架构、应用场景及技术优势等，旨在推动MEC技术在多种行业中的应用与落地。 5G MEC解决方案 - Mobile Edge Computing (MEC) 移动边缘计算探讨了如何利用移动网络的边缘节点进行数据处理与缓存，以减少延迟并提高用户体验。该技术通过将云计算能力引入到无线接入网中靠近用户的环境中来实现高效的数据传输和实时应用支持。
     
  • 移动边缘计算(MEC)简介
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    移动边缘计算（MEC）是一种将云计算能力部署到网络边缘的技术，旨在减少延迟并提高数据处理效率，尤其适用于实时通信和物联网应用。 MEC（移动边缘计算）是5G技术演进的关键组成部分之一。它是一个具备无线网络信息API交互功能的IT通用平台，并提供计算、存储及分析能力。通过将传统外部应用引入到移动网络内部，MEC能够更接近用户端，从而提供本地化服务并提升用户体验。 MEC具有以下特点： - 高弹性：支持任意端到端连接 - 低时延：能快速响应本地业务需求 - 高安全性：利用移动虚网确保安全 诺基亚的通用AirFrame云平台可以整合MEC及其他各类应用，使用开放S1接口，具备高度可扩展性和灵活性。其应用场景包括： 1. 视频直播架构：通过部署在边缘网络中的MEC服务器，能够将视频延迟降低到小于一秒，并且节省传输资源和提高内容安全。 2. 智慧导览服务：利用微信摇一摇功能作为入口实现景点的智能导航。 3. 机场助手应用：实时提供航班信息及增值服务。 4. 韩国港区本地接入与组网视频监控以及物联网应用场景，MEC能够使大量视频数据驻留在边缘网络中，并支持低时延M2M连接。这有助于节省布线成本、快速部署和充分利用上行链路资源，同时保持运营商级别的系统安全性和稳定性。 5. 企业电话本应用：用户可以搜索已安装佳话应用程序的联系人并进行通信操作。 6. V2X未来智能交通运输系统：MEC技术是实现车辆与车辆之间（V2V）、车辆和基站之间的（V2I）以及基站之间的通信的关键。这将改变我们对计算的理解，提供更智能化、快速且安全的服务体验。
     
  • AI边缘计算技术白皮书.pdf
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    《AI边缘计算技术白皮书》深入探讨了边缘计算在人工智能领域的应用与发展，提供了关键技术解析与未来趋势展望。 边缘计算是算力优化的关键技术之一，能够满足未来AI技术在应用场景扩展、分布式部署等方面的需求，并且也是5G网络和物联网发展的主要方向。
     
  • 2021年AIoT智能边缘计算网关技术标准.pdf
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    这份PDF文档详细介绍了2021年发布的AIoT智能边缘计算网关的技术标准，涵盖设备要求、协议规范及应用场景等关键内容。 2021年AIoT智能边缘计算网关技术规范.pdf 高清完整版
     
  • 关于5G与移动边缘计算(MEC)的学习记录
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    本学习记录专注于探讨5G技术及其与移动边缘计算（MEC）的结合应用，分析两者如何协同提升网络性能和用户体验。 移动边缘计算改变了4G系统中网络与业务分离的局面。通过在传统无线网络中增加MEC平台网元，将包含内容、服务及应用的业务平台下沉至移动网络边缘，为用户提供更高效的计算和数据存储服务。MEC平台的主要部署方式分为两类：宏基站场景下的部署以及小小区基站场景下的部署。 对于宏基站场景而言，由于其覆盖范围较广且用户数量较多，并且宏基本身具备一定的计算与存储能力，因此在该场景下进行MEC的部署通常是在宏基站内部直接嵌入MEC平台。
     
  • 基于C-V2X的多接入边缘计算服务开放与接口技术规范.docx
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    本文件探讨了基于C-V2X（ cellular vehicle-to-everything）技术的多接入边缘计算（MEC）服务开放及接口的技术标准，旨在为智能交通系统提供高效的数据处理和通信解决方案。 车路协同场景是MEC与C-V2X融合中的重点研究领域，涵盖安全、效率、协作、视频及信息服务五大类应用场景，并且每一类别中又包含多个具体的应用场景。不同的应用环境涉及的数据来源形式多样，包括传感器数据、激光雷达数据、视频监控数据和车载信息等，这些繁多的数据类型及其整合缺乏标准化的规范。此外，不同应用场景对MEC所提供的服务功能需求各不相同，例如信号识别、车速控制、路径规划以及车辆检测等功能接口也未有标准定义。目前，在国际上针对车联网的MEC服务器技术的研究与应用尚处于初步发展阶段，并且ETSI（欧洲电信标准化协会）、3GPP和5GAA等机构尚未制定出全面完善的行业规范。 本段落旨在以当前主流的车联网边缘计算系统架构为参考，深入探讨车路协同各类应用场景特别是多源数据融合场景对MEC服务能力和开放接口的具体要求并提出相应的技术标准建议。面向C-V2X的多接入边缘计算（MEC）服务能力开放及接口技术需求是车联网领域的重要研究方向，尤其是在实现车辆与道路基础设施间高效通信的情境下更为重要。 **1. MEC与C-V2X融合** 将云计算能力部署于网络边缘位置可以有效减少延迟并提高数据处理速度。在C-V2X环境中，MEC能够快速处理大量传感器、激光雷达以及视频监控等类型的数据，并支持实时决策和智能应用的运行。 **2. 数据源形态及数据融合** 车路协同涉及多种不同类型的数据资源，需要建立统一的标准来进行格式化与整合以适应各种应用场景的要求。这包括但不限于安全预警、交通优化路径规划等功能需求下的信息处理流程设计。 **3. MEC服务能力要求** 根据不同场景的特性，MEC需提供定制化的服务功能： - **信号识别**: 协助车辆理解和响应交通指示灯变化。 - **车速控制**: 根据实时路况调整行驶速度以保障行车安全。 - **路径规划**: 实时推荐最优路线避开拥堵或危险路段。 - **车辆检测**: 侦测周边其他道路使用者，提高驾驶安全性。 **4. 接口标准化** 目前国际上对车联网MEC服务器技术的标准化工作仍处于初级阶段。尽管已有相关组织开始进行研究探索但尚未形成完善的标准体系。因此，制定面向C-V2X环境下的MEC服务能力开放及接口规范显得尤为关键。 **5. MEC服务提供框架** 该框架应当涵盖如何通过MEC平台对外供应服务、与C-V2X系统集成的方式以及处理不同应用需求的具体流程和机制设计等方面的内容。 **6. 典型应用场景示例** - **安全类应用**: 如碰撞预警及盲点监测等功能，旨在防止事故发生。 - **效率提升类应用**: 包括交通流量优化、绿灯协调等措施以提高道路通行能力。 - **基于定位的服务**: 实现精准的车辆位置追踪支持导航和紧急救援服务。 - **视频监控分析应用**: 利用摄像头收集的信息进行行为模式识别，增强交通管理效能。 - **其他信息服务**: 提供天气预报、停车场指引及广告推送等增值服务以改善驾驶体验。 **7. MEC数据集定义** 需要制定标准格式来规定各种类型的数据集合，并确保其质量与一致性。例如传感器数据的规范设置有助于提高信息采集和传输效率。 面向C-V2X环境下的MEC服务能力开放以及接口技术要求涉及到了数据融合、服务功能界定及接口标准化等诸多方面，是构建高效安全车联网生态系统的必要条件之一。随着相关技术的进步与发展，这些标准也将不断得到完善，从而促进未来智能交通体系的建设与推广。
     
  • 边缘计算与区块链技术白皮书.pdf
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    《边缘计算与区块链技术白皮书》深入探讨了边缘计算和区块链技术的融合应用及其发展趋势，为相关领域研究者提供了理论指导和技术参考。 《区块链+边缘计算技术白皮书.pdf》对区块链技术和边缘计算技术的结合进行了深入探讨，分析了两者融合的优势以及面临的挑战，并提出了相应的解决方案和技术路线图。该文件旨在为相关领域的研究者、开发者及行业从业者提供有价值的参考和指导。