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Van Thieu Nguyen
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FedQoS框架利用联邦学习实现可靠的无线接入选择
研究人员开发了FedQoS，一个联邦学习框架，旨在改善动态室内外无线环境中的接入选择。该系统通过学习每个接入节点的本地网络数据来预测接入链路未来的可靠性，并将这些学习聚合为全局QoS-风险预测器。与传统的基于信号的方法相比，该框架旨在降低服务质量（QoS）失败率，即使在客户端观察结果非独立同分布（non-IID）的情况下也表现出强大的性能。
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新算法QEF-GT-AdamW增强了无线物联网的去中心化学习能力
研究人员推出了一种名为QEF-GT-AdamW的新算法，该算法专为无线物联网（IoT）边缘网络的去中心化学习而设计。该方法旨在提高可靠性并减少通信开销，尤其是在无线资源有限的环境中，例如信道衰落和丢包。QEF-GT-AdamW结合了用于非独立同分布（non-IID）数据的梯度跟踪、用于训练稳定性的AdamW优化以及双流量化和误差反馈，以最小化通信负载。它还包含一种用于不可靠传输的本地回退策略。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实…