Mobile cloud computing (MCC) helps to make effective communication that is used to transmit various information like voice, data, and video. The MCC environments support different real-time applications, including gaming and virtual reality implications. During the data transmission, energy conservation is one of the major issues for retaining the application span incorporating distributed and personalized computing and resource sharing. Ability-sustained energy competent method (ASECM) is introduced to overcome these issues and manage energy efficiency. The ASECM approach analyzes the session span and energy requirements for managing the applications' energy factor. In addition, the federated learning and computation offloading process is incorporated to retain the energy factor for ensuring reliable services. The effective utilization of the offloading process is used to meet the application deadline and energy-sufficient operations, preventing failures. In the recommendation process, cloud service availability with energy management constraints is considered for reducing energy expenditures. This process is nonrecurrent as the user/application requirements rely on diverse resources over different energy management techniques. The performance is measured using energy efficacy, utilization, application span, and failures.

中文翻译：

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使用能源主管和联合学习过程提高移动云计算服务效率

移动云计算 (MCC) 有助于进行有效的通信，用于传输语音、数据和视频等各种信息。MCC 环境支持不同的实时应用程序，包括游戏和虚拟现实影响。在数据传输过程中，节能是保持分布式、个性化计算和资源共享的应用跨度的主要问题之一。引入了能力持续能量主管方法（AECM）来克服这些问题并管理能源效率。ASECM 方法分析会话跨度和能量需求以管理应用程序的能量因子。此外，结合了联邦学习和计算卸载过程，以保留能量因子以确保可靠的服务。卸载过程的有效利用用于满足申请截止日期和能源充足的操作，防止故障。在推荐过程中，考虑了具有能源管理约束的云服务可用性以减少能源支出。这个过程是非经常性的，因为用户/应用程序的需求依赖于不同能源管理技术上的不同资源。性能是使用能源效率、利用率、应用程序跨度和故障来衡量的。这个过程是非经常性的，因为用户/应用程序的需求依赖于不同能源管理技术上的不同资源。性能是使用能源效率、利用率、应用程序跨度和故障来衡量的。这个过程是非经常性的，因为用户/应用程序的需求依赖于不同能源管理技术上的不同资源。性能是使用能源效率、利用率、应用程序跨度和故障来衡量的。