以下哪项是边缘计算中用于减少模型大小的方法？ A. 模型加密 B. 模型量化和剪枝 C. 模型训练加速 D. 模型多尺度融合 答案解析 本题考查边缘计算中模型优化的基本概念。正确答案是B，因为模型量化和剪枝是边缘计算中常用的方法，用于减少模型的大小和计算复杂度，从而适应边缘设备的资源限制。A选项模型加密与模型大小无关，C选项模型训练加速不直接影响模型大小，D选项模型多尺度融合通常用于提高模型的性能，而不是减小模型大小。 正确答案：B