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[学位论文] 作者：屈志昊,,
来源：南京大学 年份：2004
随着移动流媒体服务的日益普及和移动用户对视频质量的追求日趋提高,无线网络上视频流量呈现指数级增长趋势。在传统的集中式服务模式下,每一个移动设备经由蜂窝网基站独立从...
[期刊论文] 作者：赵罗成,屈志昊,谢在鹏,
来源：计算机科学 年份：2022
现有的联邦学习模型同步方法大多基于单层的参数服务器架构,难以适应当前异构无线网络场景,同时存在单点通信负载过重、系统延展性差等问题.针对这些问题,文中提出了一种面向边缘混合无线网络的联邦学习高效模型同步方法.在混合无线网络环境中,边缘移动终端将本......
[期刊论文] 作者：陈瑞锋,谢在鹏,朱晓瑞,屈志昊,
来源：小型微型计算机系统 年份：2021
联邦学习致力于在保证用户数据隐私安全的同时,通过多用户共建的方式提升机器学习模型的泛化性能.为此,在用户利用本地数据训练模型后,参数服务器需要聚合多个用户的模型参数并使用户基于聚合后参数继续本地训练.指数滑动平均是一种被广泛使用的参数聚合更新方......
[期刊论文] 作者：屈志昊, 叶保留, 陈贵海, 唐斌, 郭成昊,,
来源：大数据 年份：2019
以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备产生的数据。针对这一问题,以"数据处理应更靠近数据源头"为核心理念的边缘计算模型应运而生。...
[期刊论文] 作者：苑晨宇,谢在鹏,朱晓瑞,屈志昊,徐媛媛,
来源：计算机科学 年份：2021
卷积在统计学、信号处理、图像处理、深度学习等领域有着广泛的应用,且起到了至关重要的作用。在深度神经网络中,使用卷积运算对输入信息进行特征提取的方法是实现神经网络的...
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