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1.请结合具体例子，谈谈边缘计算中卸载对象的“多样性”。
2.DAG调度已被证明为NP-Hard问题，请查阅相关论文，总结现有DAG调度的近似算法。
3.请结合具体场景，谈谈网络边缘中的“不确定性”。
4.服务往往是通过虚拟机或者容器进行部署的，结合其部署代价和迁移代价，请谈谈这两者的区别。
5.用户移动性会显著改变当前网络环境，使得决策更加困难，请查阅相关论文，总结现有用户“移动轨迹”追踪或预测的办法，并分析其优劣势。
6.以分布式联邦学习为例，从数据供给的角度出发，谈谈边缘计算对联邦学习的促进作用。
7.请从计算和设备间通信的角度出发，谈谈边缘计算下模型分布式推断的可行性。
8.针对点播和直播的视频分析，谈谈它们在QoE建模上的异同。
9.结合边缘计算，如何理解超分辨率“缓解”却无法真正“填补”高质量视频和有限带宽之间的“鸿沟”？
10.结合网络边缘的特征，分析为什么强化学习能在边缘决策中发挥重要作用。在什么情况下它又面临决策失效的问题？如何解决试错带来的巨额训练开销？
11.结合算力网络的发展，谈谈边缘智能完全去中心化的可行性。