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Demo: enabling mobile time-dependent pricing., , , , und . MobiSys, Seite 473-474. ACM, (2012)Optimized Day-Ahead Pricing for Smart Grids with Device-Specific Scheduling Flexibility., , , und . IEEE J. Sel. Areas Commun., 30 (6): 1075-1085 (2012)Machine Learning on Volatile Instances: Convergence, Runtime, and Cost Tradeoffs., , , , , , und . IEEE/ACM Trans. Netw., 30 (1): 215-228 (2022)AMUSE: Empowering Users for Cost-Aware Offloading with Throughput-Delay Tradeoffs., , , , , und . CoRR, (2017)Learning Cloud Dynamics to Optimize Spot Instance Bidding Strategies., , , , und . INFOCOM, Seite 2762-2770. IEEE, (2018)On the Economic Value of Mobile Caching., und . INFOCOM, Seite 984-993. IEEE, (2020)Network-Aware Optimization of Distributed Learning for Fog Computing., , , , und . INFOCOM, Seite 2509-2518. IEEE, (2020)Plan B: Design Methodology for Cyber-Physical Systems Robust to Timing Failures., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). ACM Trans. Cyber Phys. Syst., 6 (3): 21:1-21:39 (2022)AdaCoOpt: Leverage the Interplay of Batch Size and Aggregation Frequency for Federated Learning., , , , , und . IWQoS, Seite 1-10. IEEE, (2023)MoDEMS: Optimizing Edge Computing Migrations For User Mobility., , , , , und . IWQoS, Seite 1-2. IEEE, (2021)