联邦边缘学习中联合资源分配策略的全面调查
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对联邦边缘学习（FEL）中，传统资源分配方案无法满足复杂应用场景下越来越高的计算和通信需求的问题，提出了联合资源优化的新思路。通过系统回顾FEL中不同资源的联合分配策略，研究显示这种方法能有效提升系统效率、减少延迟和增强资源利用率，同时有助于隐私保护。这项工作为联邦学习系统的资源管理提供了理论支持，并为实际应用场景的最优部署提供了创新思路。
本研究提出了一种新的联合资源优化方法，解决联邦边缘学习中传统资源分配的不足。通过回顾不同资源的联合分配策略，研究发现这种方法可以提高系统效率、减少延迟、增强资源利用率，并有助于保护隐私。该研究为联邦学习系统的资源管理提供了理论支持，并为实际应用提供了创新思路。
