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
本论文探讨了 DNN 在资源受限的边缘设备上部署的优化问题，并研究了四种边缘智能场景下的深度学习方法，通过减少 DNN 冗余度来达到资源消耗与模型准确度之间的平衡。
Oct, 2022
本研究旨在提高 IoT 设备分析数据的性能，通过使用边缘计算服务器来增强分析，具体使用算法进行优化，使得可以智能地利用云端服务满足需求
Mar, 2020
本文综述了近期在人工智能边缘计算系统中与解决通信挑战相关的技术，着重介绍了从算法和系统两个方面提高在网络边缘的训练与推理的通信效率的方法，并突出了未来研究方向。
Feb, 2020
通过深度学习的突破，将计算任务和服务从网络核心推向网络边缘的边缘计算成为一种新兴范式，旨在利用边缘大数据的潜力，本文综述了最近关于边缘智能的研究进展，并讨论了未来的研究机会。
May, 2019
该论文介绍了边缘智能和智能边缘的应用场景，实现方法和相互融合的挑战和未来趋势。通过整合通信，网络和深度学习领域的信息，促进了边缘智能和智能边缘的融合。
Jul, 2019
人工智能的复兴引发了边缘学习新研究领域的兴起，以支持在各种边缘设备上部署基于人工智能的应用程序，该领域通过利用移动边缘计算平台及在大量边缘设备上分布的海量数据来克服每个边缘设备的有限计算能力和数据量，并提出了一些以学习为驱动的无线通信设计原则，这为边缘通信和学习研究提供了新的机会。
Sep, 2018
边缘计算领域的机器学习模型训练方面存在挑战，本研究综合了边缘学习的不同方法和方法论，识别出挑战，并探讨未来的趋势。
Mar, 2024
本文通过云计算和机器学习的方式探讨了如何推动智能物联网监控和控制。通过将物联网和边缘计算相结合，可以降低延迟、提高效率和增强安全性，从而推动智能系统的发展。论文还介绍了物联网监控和控制技术的发展、边缘计算在物联网监控和控制中的应用以及机器学习在数据分析和故障检测中的作用。最后，通过实际案例和实验研究展示了智能物联网监控和控制系统在工业、农业、医疗等领域的应用和效果。