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1. 什么是边缘计算？
边缘计算（Edge Computing）是一种计算模型，其主要思想是将计算、存储和数据处理能力推送到离数据源近的边缘设备，而不是依赖于远程的云服务器。这样做的目的是减少数据传输延迟、提高响应速度，同时降低对云计算中心的依赖性。边缘计算通常在物理临近设备的位置进行数据处理，以满足实时性、安全性和隐私性的要求。
例如：
考虑一个城市的智能监控摄像头系统，用于监测交通、公共场所和安全状况。传统的方式是将所有摄像头采集的视频数据发送到中心云服务器进行处理和分析。然而，这样做可能会引起以下问题：
- 延迟： 大量的视频数据需要通过互联网传输到云端，导致分析结果的延迟较大，不适合需要实时响应的场景。
- 网络带宽： 传输大量视频数据占用大量的网络带宽，可能导致拥堵和额外的费用。
- 隐私和安全： 传输的视频数据可能包含敏感信息，因此需要在传输和存储过程中加强隐私和安全保护。
通过引入边缘计算，可以在摄像头附近的设备上进行一部分的数据处理和分析，减少对云端的依赖。例如：
- 实时分析： 摄像头设备附近的边缘服务器可以进行实时的视频分析，检测异常行为、交通拥堵等。
- 本地存储： 部分重要的视频片段或分析结果可以在边缘设备上本地存储，降低对云端存储的需求。
- 响应时间缩短： 通过在边缘进行分析，响应时间可以大幅缩短，更适应需要即时决策的场景，如交通管理或紧急事件处理。
2.什么是联邦学习？
联邦学习（Federated Learning）是一种机器学习的分布式学习方法，其主要思想是在多个设备或节点上训练机器学习模型，而不是将所有数据集中到一个中心化的地方。在联邦学习中，模型的训练过程分布在多个本地设备上，而模型的更新则在这些设备之间进行协作，从而实现全局模型的改进。
3. 边缘计算和联邦学习的联系
联邦学习是一个分布式机器学习模型，利用分布式的设备进行联合训练。那么边缘设备就可以作为联邦学习训练模型的设备之一，这些边缘设备参与到某个联邦学习中来，共同训练一个分布式机器学习模型。
总的来说就是，边缘计算就是在边缘设备进行各种各样的计算，他们可以各干各的，可以互不干扰和联系，也可以相互干扰和联系；而联邦学习可以是一些边缘设备共同训练一个联邦学习模型。