Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Jiang, Bingqing"'
To satisfy the expected plethora of computation-heavy applications, federated edge learning (FEEL) is a new paradigm featuring distributed learning to carry the capacities of low-latency and privacy-preserving. To further improve the efficiency of wi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.00491
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Acta Radiologica; Jan2024, Vol. 65 Issue 1, p33-40, 8p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Wireless Networks. 28:949-963
The topology management classifiers consist of several methods, such as the typical clustering-based method excelled in wireless network partitioning. However, most algorithms appear load unbalanced in the application of irregular network, resulting
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hua, Xiang, Dong, Zhaoxin, Yao, Hongjuan, Wang, Zhao, Li, Baohua, Jiang, Bingqing, Liang, Hongtao
Publikováno v:
Wireless Networks (10220038); Feb2022, Vol. 28 Issue 2, p949-963, 15p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.