研究提出了一种新的联邦多臂老虎机问题，通过通信网络合作。算法FEDEXP3可以在不交换代理之间选择的手臂编号或损失序列的情况下得到次线性遗憾。数值评估证明了该算法的有效性。

该文介绍了一种利用联合感知和通信网络实现信息交换的方法，通过卷积神经网络对目标进行分类，采用自适应聚类算法更有效地分组检测到的目标，并应用多目标跟踪算法估计目标状态。该框架在保持通信服务降低的条件下，提供了显著的感知性能。

该论文综述了基于不同类型的深度学习模型在通信网络中建模网络拓扑结构的方法，并创建了一个公共的 GitHub 存储库以追踪后续研究。