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在不同学习环境下评估生物启发模型在网络流量预测中的能效
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了生物启发模型在蜂窝流量预测中的能源效率，结果表明这些模型在保持预测准确性的同时，能够显著节约能源，尤其适用于分散系统，具备可持续性和隐私保护的潜力。
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关键要点
- 本研究探讨生物启发模型在蜂窝流量预测中的能源效率。
- 研究对象包括脉冲神经网络和回声状态网络。
- 模型在集中和联邦设置下的效果和能耗被分析。
- 研究发现模型在保持预测准确性的同时显著节约能源。
- 这些模型特别适用于分散系统，具备可持续性和隐私保护的潜力。
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