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面对不完全信息的大规模人群离散最优运输的联邦学习
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内容提要
本研究提出了一种离散最优运输框架，解决了传统模型在大规模异质人群中的扩展问题，显著提升了资源分配效率和隐私保护，具有重要的应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种离散最优运输框架。
- 解决了传统模型在大规模异质人群中的扩展问题。
- 显著提升了资源分配效率和隐私保护。
- 针对已知和未知目标类型分布提出全分布式算法和基于联邦学习的方法。
- 该方法在实施中表现出优良的性能，具有重要的实际应用价值。
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