邊緣計算面臨著任務(wù)在線到達、環(huán)境動態(tài)變化和在線實時決策等挑戰(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)，重點論述了在線協(xié)同任務(wù)調(diào)度和在線協(xié)同存儲方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請求響應(yīng)時間。
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、計算能力的提高，以及機器學(xué)習(xí)技術(shù)和專用AI硬件的進步，已將我們帶入快車道，邁向一個在各個方面都由AI塑造的社會。計算形式也逐漸從集中式單體計算，演進到分布式網(wǎng)聯(lián)計算，并朝著異構(gòu)、協(xié)同、全面泛在智能計算演進?；跀?shù)據(jù)隱私增強、低延遲通信等獨特優(yōu)勢，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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