2.针对车载任务对低延迟性能的需求，本专题的一篇论文提出面向任务的车联网场景联合资源分配方案，面向车联网中多种不同需求的智能任务，构建了一种结合感知-通信-计算的系统模型，构建车联网实时任务和延迟任务的联合资源分配问题，利用分布式深度Q网络，在资源约束下有效提高任务执行效率；另外一篇论文提出一种针对所有内容的跨层协同缓存架构，使分布式缓存节点能够相互协作，该架构在有高命中率的同时降低了传输时延和缓存成本。

3.针对车联网中的隐私问题，本专题的一篇论文提出一种区块链和联邦学习相结合的数据共享模型，使用联邦学习来共享数据，而不是公开实际数据，并进一步提出自适应差异隐私方案，以解决车联网数据共享的安全性和隐私性问题；另外一篇论文提出基于联邦学习的高稳定、高精度车辆选择方案，保证缓存队列稳定性的前提下，最大化车辆选择方案的学习精度。

4.针对车联网中信息传输可靠性问题，本专题的一篇论文提出一种基于深度Q学习的自动驾驶V2I大规模多输入多输出链路自适应调度算法，将深度神经网络与Q学习算法相结合，用于调制编码方案和空分复用的联合调度，充分适应V2I场景下不同速度的信道环境，提高道路安全信息传输的准确性，避免碰撞事故的发生，带来良好的自动驾驶体验。

总之，此专题的文章针对车联网中的通信-感知-计算融合技术中的关键理论和关键技术问题提出解决方案和思路，旨在帮助学者们深入了解车联网通感算融合相关研究重点、研究思路以及应用场景，推动相关领域的研究。