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industrial internet of things
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新框架利用大语言模型和联邦学习增强工业物联网网络
研究人员开发了一个名为 FEIBN 的新框架，以改进工业物联网环境中的意图驱动网络。该框架利用大语言模型将用户意图转化为网络策略，并采用联邦学习进行分布式策略评估。一个关键组成部分是策略相似性感知联邦学习机制 (SSAFL)，它通过选择相关节点和实现异步模型更新来优化训练，从而提高准确性、加快收敛速度并降低通信成本。
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强化学习优化TSCH网络，降低功耗和延迟
研究人员开发了RL-ASL，一个旨在优化时分信道跳频（TSCH）网络中监听时隙的强化学习框架。这种自适应方法根据实时网络条件动态决定激活或跳过监听时段，旨在降低工业物联网（IIoT）环境中的功耗。实验表明，RL-ASL在保持高可靠性和显著降低延迟的同时，可将功耗降低高达46%。