本文探讨了边缘机器学习的关键构建块，神经网络架构的不同分裂及其内在的权衡，以及来自广泛数学学科的理论和技术促进因素，最终呈现了几个关于各种高风险应用的案例研究，展示了边缘机器学习在发挥 5G 及其以后的全部潜力方面的有效性。

Dec, 2018

本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用，包括网络智能类型、机器学习以及应用案例，重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。

Nov, 2019

本论文提出了一种基于深度学习的移动边缘计算系统，旨在通过优化用户关联、资源分配和卸载概率来最小化归一化能量消耗，并考虑服务质量要求。仿真结果表明，相比现有方法，我们的方法可以实现更低的归一化能量消耗，并具有更少的计算复杂度。

Jun, 2019

本文提出了一种方法将车辆交通模拟器和光线追踪模拟器结合起来，生成代表 5G 情境的信道实现，并描述了一个特定的数据集，用于研究基于毫米波的车辆对基础设施的波束选举技术，并利用这个方法生成的数据集进行分类，回归和强化学习问题的实验。

Jun, 2021

该研究论文总结了与机器学习相关的通信和 ML 原则，并提出了具有选定用例的通信高效和分布式学习框架。

Aug, 2020

本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术，为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案，并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。

Nov, 2021

基于边缘计算的新型预测框架使用通过大规模测量活动在边缘获取的数据集，设计了基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的两种主要深度学习架构，并在不同训练条件下进行了测试。使用知识迁移学习（KTL）技术改进模型性能并降低计算资源需求，模拟结果表明 CNN 架构优于 RNN。提供了对所需训练能量的估计，并应用两种前沿可解释人工智能技术来解释得出的学习模型。

Oct, 2023

本文介绍了边缘计算智能（如边缘人工智能 / 机器学习）的应用和挑战，为解决现有方法存在的采用障碍，提出了一种基于模型为中心的设计，以建立分散体系结构下的高效协作学习。

Jun, 2023

本文综述了在边缘计算设备上部署机器学习系统的主要研究工作，重点关注了智能边缘系统成功应用中使用的压缩技术、工具、框架和硬件等方面的运营问题。

Jul, 2019

本篇论文探讨了机器学习在 5G 边缘计算中的应用，阐述了不断训练模型以适应变化场景的必要性，并提出了使用注意力机制的联邦学习模式是有效处理数据分布的方法。

Nov, 2021