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Wireless Networks
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新方法优化去中心化联邦学习的能效
研究人员开发了一种新的混合矩阵设计方法，以提高无线网络中去中心化联邦学习（DFL）的能效。该方法专门针对节点单位能耗的最小化，这是功率受限设备的关键因素。所提出的框架利用时变通信拓扑和优化预算来平衡能耗和收敛速度，并基于一种新颖的收敛定理。
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新框架使用可微分编程进行无线网络优化
研究人员开发了DIFFRACT，一个使用可微分编程优化无线网络的新框架。该方法将深度学习与优化技术相结合，以管理下一代系统（如卫星和Open RAN）中的动态干扰和服务质量。通过将迭代算法映射到可微分神经网络，DIFFRACT能够在网络边缘实现分布式、基于梯度的学习，以进行实时适应。