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面向算力物联网的联邦学习系统及其设计研究进展
目录
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3本文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、面向算力物联网的联邦学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1物联网概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2算力物联网概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3联邦学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、联邦学习系统设计原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1联邦学习架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2模型安全传输与加密技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.3模型训练算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
四、算力物联网环境下的联邦学习系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1.1硬件架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1.2软件架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2节点选择与通信协议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3模型训练策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.4安全性与隐私保护机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
五、联邦学习系统设计研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.1模型压缩与加速．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2异构设备协同训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3基于区块链的联邦学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.4跨域数据融合与共享．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.5联邦学习与云计算的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
六、实验与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
6.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
6.2性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
6.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
七、案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
7.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
7.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
7.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
8.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
8.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
一、内容描述
随着物联网技术的快速发展，算力物联网（IoT）已经成为当前研究的热点。在算力物联网领域
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