在网络边缘执行计算的新型计算模型-边缘计算(Edge Computing)因应而生;在靠近人、物或数据源的网络边缘侧,就近提供边缘智能服务,以更有效率的网络服务响应,满足不断提升的物联网、车联网、工业控制、智能制造、大视频等众多业务需求。 另一方面,边缘计算技术的引入,减轻了云中心的网络负担,但同时也引起了安全性问题,...
Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directionsieeexplore.ieee.org/abstract/document/9084352 Abstract 简要概述了联邦学习(Federated Learning, FL)的概念和研究意义。FL是一种分布式机器学习方法,旨在在远程设备或数据中心(如手机或医院)上训练统计模型,同时保持数据本地化,不将数据上传至中央服务...
在网络边缘执行计算的新型计算模型-边缘计算(Edge Computing)因应而生;在靠近人、物或数据源的网络边缘侧,就近提供边缘智能服务,以更有效率的网络服务响应,满足不断提升的物联网、车联网、工业控制、智能制造、大视频等众多业务需求。 另一方面,边缘计算技术的引入,减轻了云中心的网络负担, 但同时也引起了安全性问题...
Federated Learning for Energy-balanced Client Selection in Mobile Edge Computing 中能量平衡客户端选择的联邦学习 移动边缘计算(MEC)被认为是一种很有前途的技术,可以提供多种应用服务的无缝集成。在MEC的边缘客户端上进行联邦学习(FL),用于数据处理模型的隐私保护训练。尽管小数据负载的边缘客户端在FL训练上消耗的...
Federated learning (FL) has been proposed and applied in edge computing scenarios. However, the complex edge environment of wireless networks, such as limited device computing resources and unstable signals, leads to increase communication overhead and reduced performance for federated learning. Therefore...
在网络边缘执行计算的新型计算模型-边缘计算(Edge Computing)因应而生;在靠近人、物或数据源的网络边缘侧,就近提供边缘智能服务,以更有效率的网络服务响应,满足不断提升的物联网、车联网、工业控制、智能制造、大视频等众多业务需求。 另一方面,边缘计算技术的引入,减轻了云中心的网络负担, 但同时也引起了安全性问题...
在网络边缘执行计算的新型计算模型-边缘计算(Edge Computing)因应而生;在靠近人、物或数据源的网络边缘侧,就近提供边缘智能服务,以更有效率的网络服务响应,满足不断提升的物联网、车联网、工业控制、智能制造、大视频等众多业务需求。 另一方面,边缘计算技术的引入,减轻了云中心的网络负担, 但同时也引起了安全性问题...
Federated learning is a newly emerged distributed machine learning paradigm, where the clients are allowed to individually train local deep neural network (DNN) models with local data and then jointly aggregate a global DNN model at the central server. Vehicular edge computing (VEC) aims at ...
Federated learning and edge computing have resulted in the broad adoption of internet of Things (IoT) due to their fast reaction times and low connection costs. In general, edge computing requires users to send raw data to a central server for further processing. However, this data frequently ...
Federated Learning vs Edge Computing Federated Learning vs Federated Database Systems APPLICATIONS FEDERATED LEARNING AND DATA ALLIANCE OF ENTERPRISES CONCLUSIONS AND PROSPECTS BACKGROUND 如今人工智能仍然存在两个重大挑战: 数据以孤岛的形式存在。 数据隐私和安全问题。