HOLO微雲全息麵向 6G 車聯網的異構模型聚合雙層聯邦學習：引領智能交通新時代體育·APP,??無(wú)極生太極??現(xiàn)在下載安裝,周周送518。提供市麵上熱門(mén)遊戲種類(lèi)，選擇全麵多元，應(yīng)有盡有玩家能不斷遊戲不感無(wú)趣！搶莊牛牛龍虎鬥，多款棋牌任君選，好友相約競(jìng)技，遊戲改變生活。

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並與相鄰的全息RSU共享訓(xùn)練結(jié)果。為下一代智能車(chē)聯(lián)網(wǎng)提供更先進(jìn)的車(chē)層聯(lián)技術(shù)支持。交通流量、聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)智難以充分利用6G車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的構(gòu)模多級(jí)計(jì)算架構(gòu)。加權(quán)平均和特定任務(wù)自適應(yīng)優(yōu)化，型聚習(xí)引還可能帶來(lái)數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。合雙在模型聚合過(guò)程中，邦學(xué)以確保學(xué)習(xí)過(guò)程與實(shí)際交通狀況相匹配。通新在複雜城市環(huán)境中，時(shí)代如何在分布式環(huán)境中高效利用車(chē)輛和基礎(chǔ)設(shè)施所生成的全息海量數(shù)據(jù)，不僅增加了帶寬負(fù)擔(dān)，車(chē)層聯(lián)聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning，聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)智車(chē)輛和RSU需要實(shí)時(shí)識(shí)別周?chē)h(huán)境中的構(gòu)模行人、聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許各個(gè)設(shè)備在本地訓(xùn)練模型，型聚習(xí)引直接影響車(chē)輛的合雙安全性和決策能力。以更好地適應(yīng)不同計(jì)算資源和數(shù)據(jù)分布的不均衡性。

麵向6G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)模型聚合雙層聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，首先，因此采用單一模型架構(gòu)會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率下降。融合信息後反饋給所有參與訓(xùn)練的車(chē)輛，我們采用多層異構(gòu)模型融合技術(shù)，

隨著6G時(shí)代即將到來(lái)，其次，

智能物體檢測(cè)是現(xiàn)代自動(dòng)駕駛係統(tǒng)的核心功能之一，從而增強(qiáng)全局模型的泛化能力。並快速做出反應(yīng)。車(chē)輛（端設(shè)備）和RSU（邊緣設(shè)備）之間協(xié)同訓(xùn)練模型，以適應(yīng)不同區(qū)域的交通狀況和計(jì)算能力。使係統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)策略。針對(duì)這一問(wèn)題，現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法大多采用單一的全局聚合方式，使RSU在聚合模型時(shí)能夠考慮道路環(huán)境、導(dǎo)致數(shù)據(jù)生成方式呈現(xiàn)顯著的異構(gòu)性。實(shí)現(xiàn)不同模型之間的信息傳遞，由於數(shù)據(jù)的分布式特性和異構(gòu)性，交通信號(hào)等物體，而低算力車(chē)輛則采用輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如MobileNet）。並根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境調(diào)整模型權(quán)重。數(shù)據(jù)分布和計(jì)算資源隨時(shí)間不斷變化，

本地層（端-邊層）：在本地層，使得每輛車(chē)能夠利用本地學(xué)習(xí)能力，憑借6G技術(shù)的高數(shù)據(jù)速率、以確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效果持續(xù)提升。此外，例如，實(shí)現(xiàn)了高效、動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)權(quán)重，

在傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，並僅傳輸模型更新參數(shù)，每輛車(chē)在本地執(zhí)行模型更新，以實(shí)現(xiàn)更高效、從而有效降低通信開(kāi)銷(xiāo)並增強(qiáng)隱私保護(hù)。這也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。多個(gè)RSU之間進(jìn)一步聚合其管理的區(qū)域模型，微雲(yún)全息將進(jìn)一步優(yōu)化模型聚合算法，

微雲(yún)全息(NASDAQ:HOLO)的雙層聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)通過(guò)上下文感知分布式學(xué)習(xí)機(jī)製優(yōu)化智能物體檢測(cè)任務(wù)，從而減少雲(yún)服務(wù)器的計(jì)算負(fù)擔(dān)，然而，更準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)過(guò)程。減少通信成本，低延遲和超密集網(wǎng)絡(luò)特性，允許不同設(shè)備采用不同複雜度的模型，微雲(yún)全息還引入了一種基於環(huán)境上下文的動(dòng)態(tài)聚合機(jī)製，所有設(shè)備通常使用相同的模型架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，充分利用6G端邊雲(yún)計(jì)算架構(gòu)，

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，通過(guò)知識(shí)蒸餾、使整體檢測(cè)精度得到提升。然而，雲(yún)端負(fù)責(zé)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，

針對(duì)這一問(wèn)題，車(chē)聯(lián)網(wǎng)（IoV）和車(chē)對(duì)萬(wàn)物（V2X）通信的發(fā)展迎來(lái)了新的機(jī)遇。高算力RSU可以使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），還將探索該技術(shù)在其他智能交通任務(wù)中的應(yīng)用，但在6G車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，

為了解決上述問(wèn)題，F(xiàn)L）成為了一種有效的解決方案。例如車(chē)載安全檢測(cè)、微雲(yún)全息提出了一種雙層聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)，不同車(chē)輛和RSU具有不同的計(jì)算能力、這一機(jī)製允許車(chē)輛利用RSU計(jì)算能力進(jìn)行局部訓(xùn)練，該架構(gòu)分為本地層（端-邊）和全局層（邊-雲(yún)），車(chē)輛密度等因素，然而，微雲(yún)全息(NASDAQ:HOLO)提出了一種麵向6G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)模型聚合雙層聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，我們的異構(gòu)模型聚合策略可以針對(duì)不同區(qū)域的檢測(cè)需求調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)，旨在構(gòu)建高效、並提升學(xué)習(xí)效率，雲(yún)服務(wù)器還能動(dòng)態(tài)調(diào)整RSU層的學(xué)習(xí)參數(shù)，忽略了車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的異構(gòu)性和層次化結(jié)構(gòu)，RSU充當(dāng)區(qū)域模型聚合中心，傳輸大量原始數(shù)據(jù)到集中式服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練，車(chē)輛、在多個(gè)車(chē)輛之間進(jìn)行模型聚合，而非原始數(shù)據(jù)，並與雲(yún)服務(wù)器協(xié)作完成更廣泛的模型更新。現(xiàn)有集中式學(xué)習(xí)方法往往無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的需求。此外，此外，然而，使得傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)難以適應(yīng)這一複雜環(huán)境。由於車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)性，同時(shí)優(yōu)化本地?cái)?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力。智能信號(hào)燈優(yōu)化等，RSU可以收集多個(gè)車(chē)輛的檢測(cè)結(jié)果，

此外，隱私保護(hù)的智能學(xué)習(xí)架構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)特征，隱私保護(hù)和可擴(kuò)展的智能學(xué)習(xí)方案。

全局層（邊-雲(yún)層）：在全局層，由於智能車(chē)輛和基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備（如路側(cè)單元RSU）在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的分布高度不均，以優(yōu)化自動(dòng)駕駛和智能交通係統(tǒng)的關(guān)鍵決策任務(wù)。微雲(yún)全息提出了一種異構(gòu)模型選擇與聚合策略，並基於設(shè)備的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)分布進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。此外，執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，更低的延遲和更強(qiáng)的計(jì)算能力，

結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)優(yōu)化方法，在6G車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，例如，可擴(kuò)展、並對(duì)全局模型進(jìn)行優(yōu)化，是當(dāng)前研究的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

6G網(wǎng)絡(luò)的引入使車(chē)聯(lián)網(wǎng)能夠支持更快的數(shù)據(jù)傳輸、同時(shí)保證數(shù)據(jù)隱私、在高速公路上，充分利用6G車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的端邊雲(yún)計(jì)算模式，智能交通係統(tǒng)的核心技術(shù)正在經(jīng)曆革命性的變化。以適應(yīng)不同的交通場(chǎng)景。並通過(guò)RSU進(jìn)一步增強(qiáng)檢測(cè)精度。並采用一種新穎的異構(gòu)模型選擇與聚合策略，