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在可靠性和通信限制下的传感器网络中的一致性分布式远程推断
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了一种分布式在线贪心（DOG）算法，旨在从大型传感器网络中选择最有用的传感器。该算法在满足次模性条件下，提供强理论无悔保证，具有低通信需求和良好扩展性。实证研究表明其在真实感知任务中的有效性。
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关键要点
- 提出了一种分布式在线贪心（DOG）算法，用于从大型传感器网络中选择最有用的传感器。
- 该算法在效用函数满足次模性条件下，提供强理论无悔保证。
- DOG算法具有极低的通信要求，并可扩展到大型传感器网络中。
- 实证研究表明，DOG算法在多个真实感知任务中表现出有效性。
❓
延伸问答
DOG算法的主要功能是什么？
DOG算法用于从大型传感器网络中选择最有用的传感器，以获取最有价值的信息。
DOG算法在什么条件下提供理论无悔保证？
当效用函数满足次模性条件时，DOG算法提供强理论无悔保证。
DOG算法的通信需求如何？
DOG算法具有极低的通信要求，适合大规模传感器网络。
DOG算法的实证研究结果如何？
实证研究表明，DOG算法在多个真实感知任务中表现出有效性。
DOG算法的扩展性如何？
DOG算法可扩展到大型传感器网络中，适应不同规模的应用。
次模性在DOG算法中有什么重要性？
次模性确保了DOG算法在选择传感器时能够实现递减收益特性，从而提供理论保证。
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