研究人员为在工业物联网网络上运行的联邦学习系统开发了一种新的带宽分配策略。该策略将参与设备划分为有序子集，依次授予每个子集独占访问全部带宽的权限。该方法旨在最大限度地减少总训练时间并减少上行链路能耗，这对于电池受限的设备尤其有利。 AI
影响 这种新颖的带宽分配策略可以提高联邦学习在工业物联网环境中的效率，从而缩短连接设备的训练时间和能耗。
排序理由 详细介绍新颖技术方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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