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摘要
车联网技术的发展可以推动智能交通、智慧城市等领域的发展,具有广泛的应用前
景和巨大的经济价值。联邦学习是车联网服务的一种关键技术,能够有效缓解数据流通
和多样化智能应用中的隐私问题。然而,在高速移动环境中车联网场景应用联邦学习仍
然面临计算效率低的问题。同样,在密集区域环境中车联网场景应用联邦学习也面临计
算效率低的问题。本文提出敏捷聚合联邦学习算法AAFL(AgileAggregationFederated
Learning)和分压聚合联邦学习算法DPPFL(Distributes
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