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TOOL · CL_254430 · Sep 15 · 04:00

Sylvas框架优化联邦持续学习的设备调度

提出了一种名为Sylvas的新框架，通过优化设备调度来改进联邦持续学习（FCL）。该方法量化了来自分布式边缘设备数据的学习价值，同时考虑了分布价值和标签价值。通过整合这些指标，Sylvas旨在调度具有高学习价值的设备，同时遵守通信和计算资源限制，从而在智能交通和工业监控等应用中实现及时的模型适应。