邁向永續聯邦式學習與無線資源優化;Toward Sustainable Federated Learning and Wireless Resource Optimization

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題名:	邁向永續聯邦式學習與無線資源優化;Toward Sustainable Federated Learning and Wireless Resource Optimization
作者:	古孟霖
貢獻者:	國立中央大學通訊工程學系
關鍵詞:	聯邦式學習;無人機;反向散射通訊;空中計算;可重構智慧表面;凸優化;深度神經網路;飛行軌跡;用戶選擇;資料量控制;波束成形;發射功率控制;相位控制;穩健設計;Federated learning (FL);unmanned aerial vehicle (UAV);backscatter communication;over-the-air computation (OAC);reconfigurable intelligent surfaces (RIS);convex optimization;deep neural networks;flight trajectory;user selection;data volume control;beamforming;transmit power control;phase control;robust design
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:15:04 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫研究邁向永續聯邦式學習與無線資源優化，聚焦於將多項新興技術（包括：無人機通訊、反向散射通訊、空中計算與可重構智慧表面）融入聯邦式學習和無線資源管理中。在學術方面，研究將推動分散式學習理論、優化演算法及從永續觀點探討多項目標的優化策略，為聯邦式學習中的收斂精度、功耗最小及計算誤差等問題提供理論基礎。在國家發展層面，通過提高聯邦式學習在無線通訊環境中的效率和穩健性，實現更高效節能的6G通訊網路，響應永續發展目標，使國家在智慧通訊科技與人工智慧產業能即早掌握核心關鍵技術。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[通訊工程學系] 研究計畫

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