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Internet of Vehicles
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HEART框架解决了车辆AI的多模型训练问题
研究人员开发了一个名为HEART的新框架，以解决车-边-云协同分层联邦学习（HFL）中多模型训练的挑战。该框架旨在最小化全局训练延迟并确保跨不同任务的资源均衡分配，这是一个复杂的NP-hard问题。HEART采用混合同步-异步聚合规则和涉及进化算法与贪婪法的两阶段方法来进行任务调度和优先级排序。实验表明，HEART在动态VEC-HFL环境中优于现有方法。
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新框架优化面向能源受限车辆的联邦微调
研究人员为边缘辅助车联网（IoV）网络中的基础模型联邦微调开发了一个新框架。该方法解决了能源限制、多样化的任务需求和不稳定的网络连接等挑战。该系统将微调分解为基础设施级别的能源预算重新分配和车辆级别的能源受限在线学习，并利用一种名为UCB-DUAL的新型对偶对偶老虎机算法。
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DAIRE AI模型提供车辆网络攻击的实时检测
研究人员开发了DAIRE，这是一种轻量级AI模型，旨在检测和分类车联网（IoV）中控制器局域网（CAN）的网络攻击。该框架利用了专门的人工神经网络（ANN）架构，该架构针对实时性能和降低计算负载进行了优化。DAIRE在实验中表现出高效，在基准数据集上实现了99.88%的检测率和99.96%的准确率，每个样本的分类时间仅为0.03毫秒。