在边缘计算中引入人工智能和机器学习可以发挥两者的优势，提高数据处理效率和智能化水平。以下是一些引入人工智能和机器学习的建议：

1. 数据预处理：在数据采集后，使用人工智能和机器学习技术对数据进行预处理，如数据清洗、特征提取等，以便后续的分析和处理。

2. 边缘智能感知：利用人工智能和机器学习技术实现边缘智能感知，包括对环境的感知、对设备的监测和控制等。通过智能感知技术，可以实现自动化控制和优化，提高边缘设备的效率和性能。

3. 异常检测和处理：利用人工智能和机器学习技术对边缘设备进行异常检测和处理，及时发现并处理异常情况，提高系统的稳定性和可靠性。

4. 智能决策和控制：利用人工智能和机器学习技术实现智能决策和控制，根据数据的分析结果和预测结果，自动调整系统的参数和运行状态，实现自我优化和智能化控制。

5. 深度学习和神经网络的应用：利用深度学习和神经网络技术对边缘数据进行处理和分析，提取数据的特征和规律，实现更加精准的预测和决策。

6. 模型优化和维护：在引入人工智能和机器学习的过程中，需要对模型进行不断的优化和维护，以提高模型的准确性和泛化能力。同时，需要对模型进行监控和维护，及时发现并解决问题。

7. 人才队伍的建设：引入人工智能和机器学习需要有一支具备相关技能和经验的人才队伍，包括数据分析师、算法工程师、机器学习专家等。需要加强人才队伍的建设和培养，以满足边缘计算中人工智能和机器学习的需求。

综上所述，在边缘计算中引入人工智能和机器学习可以提高数据处理效率和智能化水平，同时需要加强人才队伍的建设和培养。需要注意的是，边缘计算中的人工智能和机器学习需要考虑边缘设备的计算能力、数据传输带宽等因素，选择合适的算法和技术实现方案。

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