技术的最新进展导致了当今世界的移动计算设备的巨大渗透。因此，移动信息系统的研究和开发和相关学科在更广泛的规模上发展。移动信息系统现在包括当今世界的广泛应用领域，例如医疗保健，教育，电子商务，农业，安全和社交网络。

机器学习已经成为几乎所有计算机科学学科的全景科学，智能嵌入信息系统的核心。深度学习成功增强了近年来移动信息系统的有效性，以满足许多不同的目的，包括物体识别，故障诊断，健康监测，恶意软件检测和语言翻译。在过去的十年中，移动信息系统已经变得更加强大，自主和自组织，使通过这些系统更加可靠地执行任务。已经提出，已经提出了基于深度学习的算法，模型和技术，例如卷积神经网络，概率梯度算法，自适应浏览器方法以及在云方法上分布深度学习，并将其部署为以下核心决策发动机系统。

本特别问题邀请以原始研究文章的形式邀请贡献，并审查致力于探索深度学习与移动信息系统相关应用的文章。

潜在主题包括但不限于以下内容：

• 通过移动信息系统的视觉分析任务的深度神经网络
• 用于移动信息系统中的分类任务的深度神经网络
• 移动信息系统中的诊断任务的深度神经网络
• 用于移动信息系统的分布式深神经网络
• 移动客户端复杂神经网络部署的计算问题
• 基于深度学习的不同部门移动信息系统的创新应用，如医疗保健，农业，教育和安全