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1. 毕业设计（论文）主要内容：
深度学习技术近年来得到了学术界与产业界的持续关注并已在计算机视觉、自然语言处理等领域大放异彩。然而，由于深度学习模型需要进行大量的计算，因此基于深度学习的智能通常只存在于具有强大计算能力的云计算数据中心。考虑到当下移动终端设备的高度普及，如何将深度学习模型高效地部署在资源受限的终端设备，从而使得智能更加贴近用户。边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器，来整合二者的计算本地性与强计算能力的互补性优势，实现显著降低深度学习模型推理的延迟与能耗的目的。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）研究现有的任务迁移优化算法和深度学习方法等。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
（2）第4周—第5周 论文开题；
（3）第6周—第12周 撰写论文初稿；
4. 主要参考文献
（1）En Li, ZhiZhou and Xu Chen, “Edge Intelligence: On-Demand Deep Learning ModelCo-Inference with Device-Edge Synergy”, in ACM SIGCOMM 2018 Workshop on MobileEdge Communications (SIGCOMM-MECOMM 2018), Budapest, Hungary, August 20, 2018.
（2） 谢人超,廉晓飞,贾庆民,黄韬,刘韵洁.移动边缘计算卸载技术综述[J].通信学报, 2018, 39(11):138-155.
（3）管孟凌. 边缘云系统中计算卸载和无线资源管理研究[D].北京邮电大学,2018.
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