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J-GLOBAL ID：202102211341758740   整理番号：21A0667176

光グラフ信号処理によるIoTエッジでのビッグデータ次元縮小【JST・京大機械翻訳】

Big Data Dimensionality Reduction at IoT Edge Through Optical Graph Signal Processing

著者 (3件)： Khodaei Alireza (University of Nebraska-Lincoln,Lincoln,NE,USA,68588) ,  Deogun Jitender (University of Nebraska-Lincoln,Lincoln,NE,USA,68588) ,  Alexander Dennis (University of Nebraska-Lincoln,Lincoln,NE,USA,68588)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCC  ページ： 2491-2495  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の計算のために,von Neumannアーキテクチャに対して,基礎となるグラフ信号処理(GSP)モデル-交互を用いて,IoTネットワークにおける大きなデータ次元縮小のための革新的エッジ計算パラダイムを導入した。標準WDM光通信システムにおけるフォトニック波干渉の置換によりグラフフィルタの新しい品種を実現し,それによって,光計算文脈においてGSPを具体化した。提案したフィルタは,IoTエッジからそのコアへ移行している間,大規模多次元データの平均を瞬時に取り入れた。計算のために通信資源を共同利用することによって,本研究は,計算および通信資源の集団的プールを用いて,現代のIoTエッジコンピューティングパラダイムを動機づけた。この解決策は,大量の処理遅延,クラウド構造への投資,およびカーボンフットプリントを節約する。したがって,多くのエッジノードを展開し,非常に遅い待ち時間で大量の高次元データを処理することを含む,自己駆動車両のような複雑なIoTアプリケーションにおける「次元のurseい」を破壊するための機器である。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  フィルタ ,  ネットワーク ,  *信号処理 ,  通信 ,  応用プログラム ,  品種 ,  待ち時間 ,  共同利用 ,  *次元縮小 ,  計算機アーキテクチャ ,  カーボンフットプリント
準シソーラス用語： *モノのインターネット ,  *ビッグデータ ,  多次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフ ,  信号処理 ,  IoT ,  エッジ ,  ビッグデータ ,  次元縮小