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文献总结_空间信息网
Bmgu
创建于2024-01-05
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【文献总结】One-Shot Federated Learning for LEO Constellations that Reduces Convergenc
由于卫星和地面站之间的连接高度零星和不规则,卫星间联邦学习可能需要几天甚至几周的时间。本文提出了一种一次性卫星联邦学习方法,通过合成数据生成、知识蒸馏和虚拟模型再训练实现卫星与地面站之间的一次性通信。
【文献总结】Convergence-Efficient Satellite-Ground Federated Learning for LEO Mega Con
一篇小论文,比较短,只有3页。名字太长了,标题放不下,完整名称见参考文献。提出了一种高效的星地融合联邦学习框架,通过快速收敛参数来减少训练时间。仿真结果表明,该算法能够提高全局聚合速度。
【文献总结】AsyncFLEO: Asynchronous Federated Learning for LEO Satellite Constellation
为解决卫星网络中联邦学习存在的空闲等待和模型陈旧问题,加速模型聚合,提出了一种新的异构联邦学习架构,引入星环拓扑结构、模型分层中继、分组聚合与陈旧折扣,提高模型收敛速度与准确率。
【论文总结】基于网络安全属性的空间信息网络威胁分析综述
从网络安全属性的角度对空间信息网中的网络威胁进行分析,仅看威胁部分,具体解决方案感觉还是得具体看论文,光看综述啥都学不到。
【论文总结】天地网络安全保障技术研究
对《天地网络安全保障技术》这篇论文进行总结,加深自己对文章的理解。个人感觉虽然是同一个作者,但这篇论文比上一篇更加清晰,我想一方面是作者在进步,另一方面是该领域也在不断成熟,研究方向更加清晰。