【文献综述】边缘计算与深度学习的融合综述论文

题目： Convergence of Edge Computing and Deep Learning: A Comprehensive Survey

简介： 来自工厂和社区的传感器和智能设备正在生成大量数据，而不断增长的计算能力正在将计算和服务的核心从云端驱动到网络边缘。作为广泛改变人们生活的重要推动力，从人脸识别到智能工厂和城市，基于人工智能（尤其是深度学习，DL）的应用程序和服务的发展正在蓬勃发展。但是，由于效率和延迟问题，当前的云计算服务体系结构阻碍了“为每个地方的每个人和每个组织提供人工智能”的愿景。因此，使用在数据源附近的网络边缘的资源来释放DL服务已经成为一种理想的解决方案。因此，旨在通过边缘计算促进DL服务部署的边缘智能已引起了广泛关注。此外，作为人工智能的代表技术的DL可以集成到边缘计算框架中，以构建用于动态，自适应边缘维护和管理的智能边缘。关于互惠互利的边缘智能和智能边缘，本文介绍和讨论：1）两者的应用场景； 2）实际的实现方法和使能技术，即定制边缘计算框架中的DL训练； 3）现有挑战以及更普遍，更精细的智能化趋势。通过整合散布在通信，网络和DL领域的信息，可以帮助读者理解支持技术之间的联系，同时促进对边缘智能与智能边缘融合的进一步讨论。