本文探讨了联邦边缘学习（FEEL）框架，强调数据隐私保护和能效优化。通过在边缘设备上进行本地模型训练，提出了节能策略和带宽分配方法，以提高学习性能和资源利用率。研究表明，优化策略能有效提升弱信道设备的同步更新和整体能效。