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Christos Anagnostopoulos
Christos Anagnostopoulos
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新的 FedStop 框架优化联邦学习中的本地训练轮次
研究人员开发了一个名为 FedStop 的新联邦学习框架，该框架可以优化每个客户端上的本地训练轮次数量。FedStop 不使用固定的轮次数量，而是将本地训练视为一个最优停止问题，客户端在预期损失减少量大于客户端漂移增加量时进行训练。这种方法旨在提高模型准确性，特别是对于性能较低的客户端，并在 CIFAR-10 数据集上与 FedAvg、ALT 和 FLASH 等现有方法相比，取得了具有竞争力或更优的结果。
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新的LiDAR超分辨率模型提升SLAM精度
研究人员开发了一种新的基于深度展开的超分辨率模型，旨在增强低分辨率LiDAR传感器在即时定位与地图构建（SLAM）应用中的性能。该模型包含一个离群点移除模块，以保持结构完整性并实现实时性能。在LiDAR SLAM框架内进行评估，所提出的方法与现有的超分辨率技术相比，在姿态估计精度和效率方面表现出显著的改进。