本文對邊緣智慧型的研究工作進行了全面的調查。它概述了用於深度學習模型的體系結構，框架和新興的關鍵技術，以便在網路邊緣進行訓練和推理。
摘要
邊緣計算和ai的結合催生了ei。在本節中，我們討論ei.a的動機，好處和定義。
四、edge智慧型模型培訓
五、邊緣智慧型模型推論
六、未來研究方向
在上面對現有工作進行的全面討論的基礎上，我們現在闡述了ei的關鍵開放挑戰和未來研究方向。
a.程式設計和軟體平台
b.資源友好型邊緣ai模型設計
c.計算感知網路技術
d.具有各種dnn效能指標的權衡設計
e.智慧型服務和資源管理
f.安全和隱私問題
g.激勵和商業模式
七、總結
在ai和iot蓬勃發展的推動下，迫切需要將ai前沿從雲推進到網路邊緣。為了滿足這一趨勢，邊緣計算已被廣泛認為是一種在資源受限的環境中支援計算密集型ai應用程式的有前途的解決方案。邊緣計算和ai之間的聯絡催生了ei的新正規化。
在本文中，我們對ei的最新研究成果進行了全面調查。具體來說，我們首先回顧了在網路邊緣執行ai的背景和動機。然後，我們提供了針對深度學習模型的總體架構，框架和新興關鍵技術的概述，這些模型針對網路邊緣的訓練和推理。最後，我們討論了ei面臨的開放挑戰和未來的研究方向。我們希望這項調查能夠引起越來越多的關注，激發出富有成果的討論，並激發關於ei的進一步研究思路。
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