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随着移动设备的广泛应用和大数据的快速增长,联邦学习作为一种在分散数据环境中进行机器学习的新兴范式,吸引了越来越多的关注。同时,5G/6G均将大规模物联网场景作为其核心场景之一,以通过实现大规模设备连接来完成未来海量分散数据的实时传输。因此,6G大规模物联网可以为联邦学习中海量终端的数据处理提供有力支撑。多址技术是6G大规模物联网实现海量连接的关键,现有研究提出了多种面向大规模物联网的新型多址方案,其中资源跳跃多址方案考虑信道资源的跳跃,通过给不同用户分配不同的资源跳跃图案从而实现海量用户接入。提出了资源跳跃多址与联邦学习的结合方案,将联邦学习客户端的通信信道划分为多个子信道,然后根据其数据特征和计算资源分配资源跳跃图案。结果表明,所提出的结合方案不仅能够提高联邦学习模型的训练速度,而且能够有效保护用户数据的隐私。 相似文献
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曾与18X号段一同预留给3G的15X号段,自年初开始在各地悄悄普及。从年初到现在中国移动的新增用户很多都开始使用158和159打头的号码,据运营商解释,15X号段的应用最直接的原因就是随着用户的激增,以往的13X号段已经瓜分殆尽,趋于饱和,需要另辟“新大陆”。[第一段] 相似文献
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种种迹象表明,3G势必成为我国移动通信产业升级的必经之路,并且,为了该行业内国有资产的保值增值,3G牌照也将发放给现有的固网运营商,使之成为全电信业务运营商。国家以出资人的名义,意欲在不远的将来打造3~4艘世界级电信运营巨舰,这意味着3G时代更加激烈的市场竞争将要到来。在激烈的市场竞争中,渠道竞争尤为重要。对于现有的固网运营商而言,虽然通过经营小灵通获得了一定的移动通信渠道经验,但其渠道规模和效率与移动运营商相比仍然不可同日而语;即使是现有的移动运营商,面对3G时代的到来,其渠道体系仍有一些重大的缺陷,例如覆盖过于集中,渠道手段单一,现有渠道无法更好地体现客户服务价值,无法获取更多的市场用户信息等。另一方面,3G将促进移动通信业务进一步差异化,因此,现有过于拥挤的渠道必然不适合甚至会限制3G产品的流通和3G业务的发展;同时,一些创新的营销方式以及其他行业的渠道将被引入到3G业务中来,从而形成一个立体的、全天候的、渗透性更强的渠道网络。 相似文献
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106.
107.
距离是影响热红外测温精度的主要因素.为研究不同距离下不同热源强度的热红外测温精度,设计野外实验,布设460K和505K两个热源温度,分别在20m的距离以间隔为1m的测温距离采集温度数据,通过函数拟合,分析不同距离下测温值与真实值之间的变化关系.结论 如下:1)随着距离的增加,红外测温值呈现先急剧下降,之后逐渐平缓至某一稳定状态的趋势,且当热源温度越高,达到这一稳定状态的距离就越长.2)通过比较多项式和指数拟合函数的相关系数,提出了基于指数函数的温度-距离拟合关系,相关系数最大为0.999.3)依据温度变化速率提出温度-距离的分段数学模型对测温数据进行误差补偿,经过补偿后红外测温值与真实值最大相对误差仅为0.59%. 相似文献
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110.