邊緣計(jì)算面臨著任務(wù)在線到達(dá)、環(huán)境動(dòng)態(tài)變化和在線實(shí)時(shí)決策等挑戰(zhàn)，因此需要在線模型和在線智能。本文從在線智能的重要性出發(fā)，重點(diǎn)論述了在線協(xié)同任務(wù)調(diào)度和在線協(xié)同存儲(chǔ)方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達(dá)85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間。
人工智能（AI）的發(fā)展在過去十年中取得了驚人的飛躍。數(shù)據(jù)可用性、計(jì)算能力的提高，以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和專用AI硬件的進(jìn)步，已將我們帶入快車道，邁向一個(gè)在各個(gè)方面都由AI塑造的社會(huì)。計(jì)算形式也逐漸從集中式單體計(jì)算，演進(jìn)到分布式網(wǎng)聯(lián)計(jì)算，并朝著異構(gòu)、協(xié)同、全面泛在智能計(jì)算演進(jìn)。基于數(shù)據(jù)隱私增強(qiáng)、低延遲通信等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，面向未來泛在智能的云邊端協(xié)同聯(lián)邦學(xué)習(xí)已被提出并應(yīng)用于云邊端協(xié)同場(chǎng)景，如智慧城市、智慧醫(yī)療等，成為了當(dāng)前最受工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的AI研究方向之一。
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