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GWLZ：科学数据的基于组学习的损失压缩框架
通过深度学习技术提出了 GWLZ 压缩框架，通过多个轻量级的可学习增强模型显著提高了解压数据的重建质量，同时对压缩效率的影响极小。
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2 months ago
非线性电阻网络的通用逼近定理
该论文研究了电阻网络作为能效自学习机器的基底的计算能力，并证明电压源、线性电阻、二极管和电压控制电压源（VCVS）组成的电阻网络能够实现任意连续函数，为设计自学习电阻网络提供了建设性的证明方法。
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6 months ago
移动边缘网络中基于分层部分模型训练的抗闲杂器弹性联邦学习：应对计算异质性
联邦学习通过协作训练模型，避免数据共享，适用于资源有限的设备。本文提出了一种面向模型异构性的联邦学习算法，称为联邦部分模型训练（FedPMT），通过设备之间合作训练局部模型并贡献到全局模型，从而实现全局模型的优化训练。理论分析表明，与传统方
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8 months ago
智能眼镜中的任务卸载：增强体温升高的检测
该论文研究了在智能可穿戴眼镜上进行的医疗监测应用的任务卸载场景，旨在识别最优的卸载条件，并评估了在现实环境下任务完成时间、计算能力和能量消耗等性能指标。研究重点关注在如机场等室内区域进行的特定用例，安全人员佩戴智能眼镜来检测个体的体温是否升
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a year ago
利用联邦学习改变无线网络：全面回顾
通过提出的机器学习模型联邦学习（FL），本文讨论了机器学习在无线通信中的重要性，并强调 FL 在未来移动网络中，尤其是 6G 及以上的关键作用。
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a year ago
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