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Evaluation of Bio-Inspired Models for Energy Efficiency in Network Traffic Prediction under Different Learning Environments
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内容提要
本研究评估了脉冲神经网络和回声状态网络在蜂窝流量预测中的能效，尤其是在集中和联邦学习环境下。结果表明，这些生物启发模型在保持预测准确性的同时，能够显著节约能源，特别是在分散系统中，展现出可持续性和保护隐私的潜力。
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关键要点
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本研究评估了脉冲神经网络和回声状态网络在蜂窝流量预测中的能效。
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研究重点在集中和联邦学习环境下的表现。
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生物启发模型在保持预测准确性的同时，能够显著节约能源。
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特别是在分散系统中，这些模型展现出可持续性和保护隐私的潜力。
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