本文介绍了联邦学习技术与移动边缘计算的应用，讨论了在大规模和复杂的移动边缘网络中实现联邦学习所面临的挑战以及现有解决方案，探讨了联邦学习在移动边缘网络优化中的应用，以及未来的研究方向与挑战，包括保护隐私与安全。

Sep, 2019

我们提出一种在物联网基础设施上，针对资源受限的移动健康和可穿戴技术的隐私保护边缘联邦学习框架，并通过在 Amazon 的 AWS 云平台上使用可穿戴技术监测癫痫的发作检测应用的实施评估了我们提议的框架。

May, 2024

提出了一种叫做联邦学习的分散式学习结构，该结构可以在物联网设备中实现机器学习，通过处理来自不同客户端的数据，以预测未来事件。此方法可解决传统机器学习中遇到的通信开销、隐私泄露和安全性等问题，同时也避免了中央服务器的使用。本文讨论了在客户端资源有限的情况下实施联邦学习的挑战和应用。

Feb, 2020

本文通过在大量物联网和边缘设备网络上系统地进行广泛实验，重点关注异构情况，以探究在设备上实施联合学习的可行性，并呈现了其现实世界的特征，包括学习性能和操作成本，为研究人员和从业者提供有价值的见解，促进联邦学习的实用性，并帮助改进现有的联邦学习系统设计。

May, 2023

通过将人工智能（AI）与边缘计算相结合，边缘智能利用终端设备和边缘服务器的计算和通信能力，在数据产生的地方进行处理，从而实现人工智能的大规模和高效部署。其中一项关键技术是隐私保护的机器学习范式 Federated Learning（FL），该范式使数据所有者能够在无需将原始数据传输到第三方服务器的情况下训练模型。然而，FL 网络预计涉及成千上万个异构分布式设备，因此通信效率仍然是一个关键瓶颈。为了减少节点故障和设备退出，提出了一种分层联邦学习（HFL）框架，其中指定的集群领导者通过中间模型聚合支持数据所有者。因此，基于改进的边缘服务器资源利用，本文可以有效弥补缓存容量的限制。为了减轻软点击对用户体验质量（QoE）的影响，作者将用户 QoE 建模为综合系统成本。为解决这个公式化问题，作者提出了一种具有联邦深度强化学习（DRL）和联邦学习（FL）的分散式缓存算法，其中多个代理独立学习并做出决策。

Mar, 2024

提出了一种基于边缘计算场景的去中心化区块链联邦学习（FL）结构，利用区块链提高 FL 结构的安全性，并应用区块链创建 FL 的奖励机制以实现训练者的激励策略。

Nov, 2023

在技术时代，数据是一种越来越重要的资源。本文介绍了使用树莓派开发的联邦学习（FL）解决方案原型，通过测试其性能和可用性证明了这些技术的可行性，尽管在许多情况下它们没有达到传统方法的性能水平。

Nov, 2023

本研究是一项关于边缘设备上联合学习技术在物联网（IoT）应用中的综合调研，探索并分析 FL 在 IoT 数据共享、攻击检测、安全、智慧医疗，智能交通，无人机，智慧城市，智慧工业等应用领域中的潜力，并总结了可借鉴的经验教训和当前的挑战与未来研究方向。

Apr, 2021

本文提出一种基于去中心化的分布式联邦学习（DFL）概念，旨在实现 IoT 智能应用的隐私保护与训练效率。文章首先介绍了 DFL 的基础，其次提出了一个包含匹配理论解决方案的 DFL 框架，最后展望了未来研究方向。

Aug, 2020

通过对资源受限物联网环境中实施联邦学习的挑战和解决方案的综合调研，从客户端和服务器两个层面上，关注有限的客户端资源、异构客户端数据的存在、服务器容量和高通信成本等问题，并评估它们在各种场景中的有效性。此外，基于应用位置（即物联网客户端和联邦学习服务器），本文还提出了新的评估指标，以允许研究人员在资源受限的物联网设备上评估其解决方案。

Aug, 2023