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移动性加速学习：车联网中分层联邦学习的收敛分析
本文主要研究了在高度移动设备上的分层联邦学习（HFL），证明了 HFL 在边缘级异构数据中移动性能够提高收敛速度以及模型准确性的优势。
PDF6 months ago
HealthWalk：通过基于传感器的行车辅助推广健康和行动能力
Rollator walkers with integrated sensors address poor posture and mobility issues, enabling data collection for older pe
PDF9 months ago
具有移动性的数据异构层次联邦学习
本研究探讨基于数据异构和移动性的分层联邦学习，通过分析其性能并利用移动性改善数据异构，结果表明移动性可以提高 15.1％的模型准确性。
PDFa year ago
拟黏菌于拥堵大城市自行车道网络设计
在不规划的大城市中，交通网络是维持城市生活活力的关键因素之一，而引入自行车道的设计优化可提升交通流动性，本研究通过对自然粘液菌进行研究和修改提出了适用于 Dhaka 中心地带的自行车道网络构建方案。
PDFa year ago
城市级出行数字孪生在线轨迹预测
本研究提出了一种基于数字孪生的人类移动预测方法，将粗粒度预测与细粒度预测分为两个阶段，通过自动提取城市范围内的移动趋势和使用概率轨迹检索方法来实现预测。该方法在日本关东地区的真实 GPS 数据集上测试获得了良好的预测准确度和时间效率。
PDF2 years ago
深度强化学习中的知识迁移，用于切片感知移动鲁棒性优化
提出了一种基于深度强化学习的切片感知移动性鲁棒性优化 (SAMRO) 方法，该方法通过优化按切片特定的移动参数来提高移动性能，并进一步保证了每个切片的服务质量。与传统的移动性鲁棒性优化算法相比，SAMRO 能显著改善移动性能，提高了在不同切
PDF2 years ago
KDD利用大规模运动数据预测 COVID-19 传播
基于电信数据的 Hawkes 模型为公共卫生决策者提供了一个可扩展的预警系统，可有效预测新冠疫情的传播趋势并优于基准方法。
PDF3 years ago
IJCAI深度神经网络对轮椅行为的识别，用于可视化人行道无障碍通行
本论文介绍了使用三轴加速度计通过电动轮椅的行为估计人行道可达性的方法，通过使用深度神经网络从轮椅加速度中提取知识，通过有监督和弱监督方法对道路表面条件进行分类，并通过无监督变分自编码器评估轮椅使用者的人行道障碍，从而估计行人道可达性。
PDF3 years ago
MM毫米波和太赫兹波下的网络巨型 MIMO 传输：提高移动性和缓解阻塞
本文提出了一种基于网络巨型多输入多输出信号传输的方案，用于解决毫米波和太赫兹带宽下行传输中的移动性和堵塞问题，其包括对信道多普勒和延迟散射效应的处理和对基站的优化，通过符合信道状态信息最大化网络总速率来实现。数值结果表明，该方案有效地减轻了
PDF4 years ago
MM利用移动智能：延迟优化的车联网雾计算卸载
本文回顾了 Vefn 中任务卸载的现有技术，并阐述了车辆的高移动性既是时限约束的障碍，也可助于延迟表现。文章进一步探讨了机器学习和编码计算作为关键的支持技术，并提供案例以演示如何在变化的 Vefn 环境中适应学习算法，并利用车辆的移动性来实
PDF5 years ago
MM移动无人机（UAV）用于节能物联网通信
本文研究了多个无人机高效部署和移动的问题，并提出了一种用于同时优化三维位置部署、设备与无人机的关联和上行功率控制的新框架，以提高能源效率和系统可靠性。
PDF7 years ago