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本文探讨了社交边缘计算（SEC）在隐私保护与多领域应用中的前沿探索。重点介绍了FedSens框架如何通过好奇心驱动的强化学习和自适应全局更新解决移动边缘计算中的类别不平衡与隐私问题，并对比分析了社交感知、边缘计算卸载、任务分配、异构分布式系统、IoT中间件及人机混合学习等关键技术的现状与局限。文章提出HeteroMask和HeteroEdge等创新方案，强调设备异构性、运行时环境差异和数据隐私的重要性。通过mermaid流程图展示了社交感知应用流程与未来发展趋势，指出技术融合、应用拓展及数据隐私、模型公平性

FedSens是一种面向分布式边缘学习的隐私感知框架，通过EIDR模型和自适应全局更新控制（AGUC）机制，有效解决了边缘设备在本地更新中的‘短视’问题、数据类别不平衡及能耗过高等挑战。该框架采用外在-内在奖励设计与全球网络策略共享，结合离线预训练与在线联邦学习双阶段流程，在保证模型性能的同时显著降低设备能耗。实验表明，FedSens在驾驶员嗜睡检测和压力检测等真实场景中F1分数提升达6.5%-9.1%，并实现更优的准确性-能耗权衡，展现出强大的实用潜力。

本文提出FedSens，一种面向异常健康检测系统的隐私保护型联邦学习框架。该框架通过引入内外在深度强化学习（EIDR）模型和自适应全局更新机制，在保护用户隐私和应对边缘设备资源异构的同时，有效解决健康数据中的局部与全局类不平衡问题。实验表明，FedSens在压力检测和驾驶员疲劳监测应用中显著提升了模型准确性，并降低了设备能量消耗，展现出在社交边缘环境中推动智能医疗发展的巨大潜力。

本文研究了交互式灾害损失评估（iDSA）在真实世界数据集上的应用与性能，通过实验验证了iDSA在分类准确率、注意力准确性和人群响应率方面的优越性。研究采用尼泊尔和厄瓜多尔地震的社交媒体图像数据，对比多种基线算法，结果显示iDSA在F1分数上显著提升，并通过自适应激励机制降低人群响应延迟。消融研究表明其各组件对整体性能均有积极贡献。iDSA展现出在灾害应急响应中的巨大潜力，未来可进一步优化并拓展至多场景应用。

本文提出了一种融合人类视觉注意力的灾害场景评估系统iDSA，旨在解决传统DDA算法在识别损坏区域时注意力不准确的问题。iDSA是一个人群-AI混合系统，包含四个核心模块：Crowd Task Generation（CTG）、Budget Constrained Adaptive Incentive（BCAI）、Interactive Attention Convolutional Neural Network（IACNN）和Social Media Image Normalization（SMIN）。系统通

本文介绍了人群与人工智能混合系统CrowdLearn的原理与实践，涵盖其核心模块如CCMB决策框架、CQC人群质量控制、MIC机器智能校准和IPD激励策略。通过在灾难损失评估（DDA）应用中的真实案例研究，展示了CrowdLearn在分类准确性和响应延迟方面的显著优势。系统结合XGBoost分类器、动态权重更新、模型再训练与人群卸载策略，有效提升AI算法性能，并利用上下文感知的强化学习优化激励机制以降低延迟。文章还探讨了其在医疗、图像搜索等领域的应用潜力及未来发展趋势，包括技术融合、隐私保护与大规模扩展挑战

本文介绍了一种创新的灾害损失评估框架CrowdLearn，该框架融合人群智慧与人工智能技术，通过查询集选择（QSS）、激励政策设计（IPD）、人群质量控制（CQC）和机器智能校准（MIC）四个核心模块，解决传统AI模型在灾害评估中的黑盒性、故障诊断难和数据不足等问题。CrowdLearn利用委员会查询识别不确定性样本，采用基于上下文的多臂老虎机动态优化激励策略，结合众包响应提升AI模型准确性与实时性，显著增强了灾害响应的可靠性与效率。

本文探讨了边缘计算中的AI技术与人机交互创新，重点介绍了EdgeBatch框架在支持DNN应用方面的任务批处理与卸载方案，并分析其在动态物联网环境、异构任务处理及多样化DNN场景中的扩展潜力。同时，文章强调了在基于AI的灾难响应中融合人类智能的重要性，指出了黑盒AI与黑盒众包平台带来的挑战，并提出了引入可解释性技术、混合验证机制、分层激励和实时反馈等应对策略。最后展望了EdgeBatch框架与人机交互技术的未来发展方向，包括强化学习优化、区块链集成以及VR/AR驱动的沉浸式交互，展示了其在提升系统性能、决策

本文提出了一种实时最优边缘批处理系统EdgeBatch，旨在解决边缘计算场景下任务处理的高效性与资源优化问题。系统由在线学习和离线评估两个阶段构成，通过最小化累积遗憾实现动态批处理优化。结合信息不对称下的最优契约模型OCAI，EdgeBatch实现了去中心化的任务卸载与资源协作。实验基于真实人群车牌检测应用，结果表明EdgeBatch在端到端延迟、能量消耗、任务频率适应性和截止日期命中率方面均优于多种基线方案。该系统适用于智能交通、工业物联网和智能家居等场景，具有良好的扩展性与应用前景。

EdgeBatch是一个面向社交边缘计算的协作式实时人工智能框架，旨在解决异构边缘设备间信息不对称带来的任务批处理与资源协同难题。系统通过局部随机最优任务批处理（SOTB）和全局不对称信息最优契约（OCAI）两大模块，实现任务延迟与能耗的联合优化。SOTB模块采用离线-在线后悔最小化框架动态决策批处理大小，OCAI模块基于供应链模型在不获取私有状态信息的前提下协调设备协作。该系统在真实边缘平台和DNN应用‘人群车牌检测’中验证了其在降低端到端延迟与节能方面的显著优势，适用于智能交通、安防监控和工业物联网等场

本文介绍了社交边缘计算中的两项创新技术：HeteroEdge与EdgeBatch。HeteroEdge通过SCSR算法实现异构边缘设备间的高效协作，在灾难损失评估用例中显著提升了截止时间命中率并降低了端到端延迟和能源消耗。EdgeBatch则针对深度学习任务在边缘环境中的执行挑战，提出动态批处理机制，有效平衡了延迟与能耗。两者均展示了在智能交通、智能家居等场景下的广泛应用前景，并推动社交边缘计算向更高效率、更强实时性与更优能效的方向发展。

本文介绍了HeteroEdge框架，一种针对社交边缘计算（SEC）中设备异构性、任务复杂性和动态上下文环境等挑战的创新资源管理方案。通过运行时抽象、硬件抽象和基于供应链的任务映射模型，HeteroEdge实现了‘一次编写，随处运行’的能力，并将任务分配问题转化为最短路径问题，利用自私路由算法优化延迟与能源消耗。在灾难损害评估（DDA）应用中的实测结果显示，该框架最多可降低42%的端到端延迟，并节省22%的能源消耗，显著提升了SEC系统的性能与资源利用率。

本文探讨了社交边缘计算（SEC）中的关键挑战与解决方案，重点介绍了CoGTA框架在动态奖励调优、任务分配效率和QoS保障方面的优势，以及HeteroEdge框架如何应对边缘设备的异质性问题。通过异常事件检测和实时交通监测两个现实案例研究，验证了CoGTA在截止日期命中率、端到端延迟、收益和能耗方面的优越性能。同时，文章分析了终端用户动态变化和隐私保护等潜在挑战，并提出了相应的解决策略，最后对未来研究方向进行了展望。

本文提出了一种基于合作竞争博弈论的任务分配框架（CoGTA），用于解决社会边缘计算（SEC）中多任务、多设备环境下的高效协作问题。该框架充分考虑了边缘设备的自私性与应用对服务质量（QoS）的需求，通过引入合作竞争博弈（CCG）、带协商的去中心化虚拟博弈（DFPN）和动态激励调整（DIA）三个核心组件，实现了在任务依赖和设备信任约束下的优化任务分配。CoGTA不仅支持去中心化自主决策，还通过动态奖励机制适应系统变化，提升整体效率与公平性。文章分析了其在智能交通、环境监测和工业物联网等场景的应用优势，并对比了传

社交边缘计算在协作式交通监控、自动车牌识别和人群视频共享等领域展现出广泛应用前景，但面临利益冲突、信息不对称、合作受限和动态合规性等任务分配挑战。为此，提出了一种基于博弈论的任务分配框架CoGTA，包含动态反馈激励方案、去中心化虚构游戏设计与新谈判机制以及精心设计的私人收益函数，有效提升边缘节点参与积极性与系统整体性能。未来，该技术将持续推动智能应用的发展与优化。

社交边缘计算（SEC）是一种以人类为中心的新型计算范式，结合边缘计算、社交传感、边缘AI和联邦学习等技术，利用个人拥有的智能设备在边缘进行数据感知、处理与分析。SEC具备覆盖范围广、低延迟、高效资源利用和激励机制等优势，广泛应用于灾难应急响应、协作式交通监控和人群异常事件检测等场景。通过人与设备的协同参与，SEC实现了更灵活、实时和隐私友好的智能服务，展现出广阔的发展前景。

本文探讨了以人类为中心的社交边缘计算（SEC）所面临的关键挑战，包括理性边缘、显著异构性、人机集成、人类响应质量、隐私与性能权衡以及数据不平衡等问题。针对这些挑战，提出了一系列创新解决方案，涵盖新型计算分配模型、人机交互学习框架、隐私感知训练机制和基于联邦学习的分布式训练框架。通过资源管理、人机交互与数据处理的具体实施路径，SEC有望在智能健康、交通监测、灾害评估等领域实现突破性应用。未来，SEC将与物联网、5G、区块链等技术深度融合，推动个性化服务发展并加强安全隐私保护，成为边缘智能时代的重要范式。

本文介绍了社会边缘计算（SEC）这一新型边缘计算范式，强调将个人拥有的边缘设备与人类智能深度融合，推动计算、智能和学习向网络边缘延伸。SEC通过人类参与计算、智能与学习三大核心机制，克服了传统边缘计算在资源利用、隐私保护和模型准确性方面的局限性。文章分析了SEC面临的关键挑战，如设备异质性、激励机制设计、人-AI集成与隐私权衡，并提出相应的应对框架。同时，通过灾害响应、交通监测和异常事件检测等应用案例，展示了SEC在提升响应速度、能源效率和系统智能方面的显著优势。最后展望了SEC在未来物联网与人工智能发展中