深度学习未来的研究方向，主要有哪些？

1）IoT移动数据： IoT数据的一大部分来自移动设备。研究利用移动大数据与深度学习方法相结合的有效方式，可以为IoT提供更好的服务，特别是在智慧城市场景中。 2）结合环境信息： 单靠IoT的传感数据不能理解环境的情况。因此，IoT数据需要与其他数据源融合，即环境信息，以补充对环境的理解。 3）IoT分析的在线资源供应： 基于雾和云计算的深度学习快速数据分析部署需要在线配置雾或云资源来承载数据流。

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