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史洪玮; 王志超; 施连敏; 杨迎尧;
宿迁学院信息工程学院;
宿迁学院产业技术研究院;
中国矿业大学信息与控制工程学院;
苏州大学计算机科学与技术学院;
武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室;
联邦学习; 线性编码; 边缘计算; 调度策略;
机译:数据对神经网络和学习系统由联邦大学的研究人员圣卡塔琳娜州(自适应实际的非线性模型预测控制的回声状态网络模型)
机译:圣卡塔琳娜州联邦大学的报告描述了神经网络和最新进展学习系统(回声状态网络实际的非线性模型预测控制未知动态系统)
机译:社会空间特征对联邦理工学院的HND统计学生的学习成绩的非线性影响
机译:SU-NET:脑肿瘤细分联邦学习的高效编码器 - 解码器模型
机译:使用新的线性编码框架进行多会话网络编码表征。
机译:沿运动速度学习的动力学的线性超一般化揭示了运动适应的各向异性增益编码原语
机译:深度学习与线性非线性级联对神经编码的比较
机译:速率1/2线性卷积编码器的未知约束长度和编码器多项式的恢复
机译:用于联邦推荐系统的联邦学习服务器和方法
机译:学习和研究俄罗斯联邦的行政区域结构和俄罗斯联邦的主体的指南
机译:联邦学习中的机器学习组件管理
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