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本文探讨了分布式机器学习中的主流通信方法及其局限性，包括批量同步、异步和陈旧同步并行方法，并提出一种新型的预测同步并行方法。该方法利用集群性能的连续性，通过历史训练时间预测最优同步时机，动态替代固定延迟阈值，从而提升计算资源利用率和模型收敛性能。文章详细阐述了其工作原理、算法实现与理论正确性，并通过对比分析展示了其在大规模图像识别、自然语言处理等场景中的优势，最后展望了其在未来复杂集群环境适应、实时预测精度提升及技术融合方面的发展方向。

本文探讨了分布式机器学习中的同步并行方法优化与电子废弃物逆向物流预测模型的创新应用。针对传统同步方法存在的资源利用率低、模型收敛差等问题，提出预测同步并行（PSP）方法，通过预测同步时机和允许快速节点持续训练，显著提升训练效率与模型收敛性。同时，针对电子废弃物回收数据稀疏问题，设计DT-MUSA模型，结合多任务预训练、映射器数据补充和卷积注意力机制，提高跨域预测准确性。实验验证了两种方法的有效性与鲁棒性，未来可进一步拓展至自适应机制与多任务深度学习场景。

本文介绍了一种名为DT-MUSA的双转移驱动的多源域自适应模型，旨在解决样本稀疏区域的数据预测难题。该模型结合多任务学习与双转移机制（样本转移和模型转移），通过MUCAN特征提取网络融合多尺度时间序列信息，并利用JS散度筛选高相似度源域以减少负迁移。实验表明，DT-MUSA在电子废弃物回收预测等任务中显著优于传统模型，具备良好的泛化能力和应用潜力，未来可拓展至能源、交通等领域。

本文介绍了两种网络技术创新：DualDNSMiner和DT-MUSA。DualDNSMiner通过别名解析提升双栈解析器的发现率与准确率，助力IPv6部署与网络安全；DT-MUSA提出双迁移驱动的多源域适应模型，解决数据稀缺下的电子废弃物返回预测难题。两者分别在DNS测量与逆向物流预测中展现出高效率与应用潜力，并探讨了未来发展方向与挑战应对策略。

本文介绍了一种名为DualDNSMiner的新型双栈解析器发现模型，突破传统1-1地址关系假设，能够高效准确地识别复杂地址关系（如1-N、M-N）下的双栈解析器。通过主动DNS测量构建地址簇，并结合IPv4 IP ID和IPv6分片机制进行别名解析，最终实现主机级关联。实验基于中美两地VPS探测全球开放解析器，发现超过6.5万个IPv4和1.2万个IPv6地址，识别出2,184个有效地址簇。提出结合TCP选项与缓存共享的双重验证方法，在自建的Docker测试环境中验证了可靠性。结果显示，DualDNSMin

本文提出了一种基于混合扩张卷积的进化Transformer网络（HDCformer）用于交通流量预测，以及一种基于别名解析的双栈解析器发现方法（DualDNSMiner）。HDCformer通过引入多尺度扩张卷积和残差连接机制，在PEMSD4和PEMSD8数据集上显著优于现有模型，有效捕捉时间序列的局部趋势与注意力演化。DualDNSMiner则解决了传统方法忽略别名地址的问题，提升了双栈解析器的发现率超过80%，并提供了可靠验证手段。两种方法分别在智能交通系统与DNS安全分析中展现出重要应用价值。

本文提出了一种基于混合扩张卷积的进化Transformer网络（HDCformer），用于提升交通流量时间序列预测的准确性。通过引入混合扩张卷积数据嵌入层，模型能有效捕捉局部相关性；结合改进的进化机制，增强了注意力模式在多层间的动态演化学习能力。在PeMSD4和PeMSD8真实数据集上的实验表明，HDCformer在MAE、RMSE和MAPE指标上均优于多种先进基线模型，消融实验也验证了各组件的有效性。该方法为交通流量预测提供了一个高性能的深度学习框架。

本文研究了边缘计算网络中的多播吞吐量最大化算法与基于混合扩张卷积的进化Transformer网络HDCformer在交通流量预测中的应用。在边缘计算方面，GKGST算法通过构建GAP实例和GST路由，在高吞吐量、低接纳成本及多场景适应性上显著优于MinCostSteiner、MinDelaySteiner和TradeoffSPT等基线算法，尤其适用于低延迟高吞吐和多播分发场景。在交通流量预测方面，HDCformer引入混合扩张卷积嵌入和相邻层注意力连接机制，有效解决了传统Transformer模型在局部相关性

本文探讨了在边缘计算网络中满足延迟约束的前提下最大化组播吞吐量的方法。通过构建延迟约束最小成本组Steiner树（GST），结合GST根快速搜索方案，并将问题建模为带设置的优先级约束有界背包问题（PCBKPS），提出了一种创新的GKGST算法。该方法利用|H|-近似和(2-ζ)-近似算法优化云节点选择与资源分配，最终实现高效吞吐量提升。仿真实验表明，所提方法在多种网络条件下优于TradeoffSPT、MinDelaySteiner和MinCostSteiner等基线算法，具有1/2的相对性能保证，有效解决了M

本文研究了高铁多接入边缘计算（MEC）网络中在满足延迟约束条件下最大化组播吞吐量的问题。针对高铁场景下任务频繁切换、长距离组播和资源受限等挑战，首次联合考虑任务计算与结果组播的延迟要求，提出基于组Steiner树的路由建模方法，并设计了结合广义分配问题（GAP）的根节点快速搜索机制。通过将问题分解为多个阶段，引入变体背包思想的高效算法，在保证性能的同时提升了求解效率。实验结果表明，所提算法在吞吐量、延迟满足率和成本控制方面均优于现有基线方法，具有良好的应用前景。

本文提出了一种多粒度用户兴趣感知图神经网络（MUI-GNN），用于提升会话推荐性能。该模型通过构建会话图、物品图和全局图，从顺序关系、个人兴趣和群体兴趣三个层面全面捕捉用户行为模式。结合自监督学习缓解数据稀疏问题，并引入注意力机制增强关键物品的表示能力。在Diginetica、30music和Tmall三个真实数据集上的实验表明，MUI-GNN在P@K和MRR@K指标上均优于多种基线方法，验证了其有效性和优越性。未来工作将探索更复杂的图结构、融合更多上下文信息，并提升模型可解释性。

本文研究了LoRa无线网络中的数据包调度算法与会话推荐模型的性能优化。在LoRa网络方面，提出并分析了SSDR算法，其在不同能量与数据到达概率下能有效平衡网关队列积压与平均PAoI，保持系统稳定，优于随机、贪婪和零等待调度策略，并在智能农业与工业监控中展现良好应用潜力。在会话推荐方面，针对传统方法忽略多粒度用户兴趣的问题，提出了MUI-GNN模型，通过构建会话图、物品图与全局图并结合对比学习，有效捕捉用户个体与群体兴趣，在多个真实数据集上表现优越。研究表明，SSDR和MUI-GNN分别在物联网通信效率与推荐

本文研究了LoRa网络中联合峰值信息年龄（PAoI）与网关队列积压的优化问题。针对终端设备能量受限和网关队列稳定性之间的权衡，建立了包含网络、能量、PAoI及队列模型的系统框架，并将随机优化问题转化为基于Lyapunov框架的单时隙在线优化问题。提出DPP算法实现调度决策，结合策略空间动态缩减（SSDR）算法有效降低计算复杂度。通过理论分析与算法仿真，验证了该方法在保证网关队列稳定的前提下显著降低信息年龄的性能优势，并探讨了参数设置、硬件限制及网络动态性等实际应用因素。未来可拓展至多网关场景并融合机器学习技

本文探讨了提升人机协作模型与优化LoRa网络中PAoI（信息峰值年龄）的策略。在人机协作方面，提出通过数据增强和预训练CNN解决训练数据不足的问题，并利用LIME生成可解释性结果；在LoRa网络方面，基于Lyapunov框架和SSDR算法优化长期PAoI性能，在保证系统稳定的同时提升数据新鲜度。文章还总结了相关技术的研究现状，并展望了未来在复杂场景应用、跨领域融合等方面的发展方向。

本文探讨了人机协作中机器人任务执行与任务优化的方法，提出通过构建世界状态、利用Kuhn-Munkres算法解决零件分配问题，并结合CNN与LIME技术从图像数据中提取关键过程细节（RPDs）以优化任务模型。通过两个用例实验验证了方法的有效性，并针对UC1结果偏差问题引入SLIC分割与nfeatures参数优化，提升了知识提取的准确性与鲁棒性，为人机协作系统的精细化建模提供了可行路径。

本文提出一种通过增量学习相关流程细节（RPDs）来丰富人机协作流程模型的新方法，旨在应对小批量、高差异生产带来的挑战。通过统一业务流程管理与机器人领域的术语，构建联合人机流程模型，并结合图像捕获与标记技术，从实际执行中提取影响流程成功的关键细节，用于优化人类与机器人任务。方法在零件组装和仓库搬运两个案例中验证，显著提升了流程的质量与效率，具备良好的可行性和可扩展性。

本文探讨了移动众包传感（MCS）中传感器数据的操作化应用，针对系统设计中的目标设定、传感器选择与处理设备决策提供了实用指南。文章分析了MCS的主要应用领域及常见目标，如城市传感、定位、街道观察和空气污染测量，并结合实时性、隐私、资源消耗和网络要求等因素，提出了本地与服务器处理的权衡策略。旨在为开发者和研究人员提供清晰的设计框架，推动MCS在医疗保健、环境监测等领域的深入应用。

本文系统分析了移动众包传感（MCS）中传感器数据的操作化运用，基于PRISMA框架对2007年后的117篇相关研究进行了综述。研究涵盖城市传感、室内定位、环境监测及社会管理与公共安全医疗四大应用领域，探讨了各领域的核心目标、传感器利用方式、时间约束特性以及数据处理设备的选择。结果显示，定位是最普遍的目标，GPS、WiFi、加速度计等多类传感器被广泛使用，约半数系统在本地进行预处理以减少数据传输负担。社会管理与医疗类应用更强调实时性，而多数其他应用则无严格时间要求。文章进一步总结了MCS的技术特点，并展望了多

本文探讨了学术生态系统中的内卷现象及其影响因素，通过实验分析个体、组织和社会学习机制以及自由、平衡和平均三种干预策略对系统内卷程度的影响。研究发现，社会学习加剧内卷，而平衡模式在缓解内卷与维持系统发展间取得最佳权衡。同时，文章综述了移动众包传感（MCS）系统的研究现状，基于117篇文献分析其应用目标、传感器使用、时间限制和计算设备选择，并提出实用开发指南，为MCS系统的优化设计提供支持。两项研究分别为优化学术生态和推动MCS技术应用提供了理论依据与实践方向。

本文研究了社会涌现（SE）调控算法与人工社会模型的自主进化与学习机制，提出了调控算法与人工社会之间的循环作用框架，并通过构建基于CEBA模型的学术生态系统案例，验证了模型在分析内卷现象中的有效性。研究涵盖个体、组织与社会三层学习机制，设计了个体有效性、系统有效性和跨领域等分析指标，揭示了调控算法缺陷与代理行为决策对系统健康发展的关键影响。成果可应用于企业研发、在线教育等群体智能服务系统，为优化资源配置、避免内卷提供理论支持与实践路径。

本文探讨了智能服务系统中的两类关键模型：TriSUMS和CEBA。TriSUMS通过引入用户社交关系，在多利益相关者场景下提升了推荐的准确性与多样性；实验表明其在KuaiRec和LastFM数据集上各项指标均有显著提升。CEBA模型则聚焦服务生态系统中的协作决策机制，利用计算实验分析调节算法与人工社会代理的交互过程，揭示内卷等负面效应的成因并提出干预策略。文章进一步总结了两类模型的优势与应用前景，并展望未来在跨领域拓展、模型优化与融合方面的研究方向。

本文提出了一种基于强化学习的动态目标用户选择模型TriSUMS，旨在平衡商家、平台和用户的多方利益，提升市场推广效果。该模型通过综合奖励函数与PPO算法实现高效训练，在商品曝光度、推荐准确性和覆盖率等指标上显著优于传统静态策略和协同过滤方法。实验基于LastFM和KuaiRec数据集，验证了TriSUMS在在线奖励和推荐性能上的优越性，并通过消融研究证明了用户社交关系对推荐效果的积极影响。研究结果表明，引入动态交互与社交信息可有效提升推广策略的智能化水平。

本文探讨了两个前沿技术方向：一是利用网络编码与启发式算法优化无人机中继部署，显著提升广播吞吐量，适用于应急通信等场景；二是提出TriSUMS动态目标用户选择模型，结合强化学习与社交网络分析，综合平衡商家、平台和用户三方利益，提升市场推广效果。两者分别在信息传播与商业营销领域展现了高效的技术解决方案，并探讨了未来融合发展的潜力。

本文提出一种基于网络编码的协作广播方案（协议D）与三阶段启发式算法，用于提升无人机中继场景下的广播吞吐量。通过将多个丢失数据包编码为单个重传包，显著减少传输次数，提高效率。结合候选区域分析、PSO优化部署位置及Gurobi求解最优无人机布局，实验表明该方案相比传统方法吞吐量提升至少26.69%。适用于应急通信、偏远地区覆盖和智能交通等场景，具备良好的应用前景。同时探讨了信道不确定性、资源限制等挑战，并指明未来研究方向。

本文探讨了联邦学习在无线网状网络中的应用及其资源消耗特性，提出通过优化代码、使用预训练模型等方法提升训练效率，并分析了无人机在自然灾害场景下作为中继节点的应急通信解决方案。结合网络编码技术，提出了三阶段启发式算法以最大化广播吞吐量，涵盖DFS确定部署区域、PSO优化位置选择等步骤，为高效应急通信提供了理论与实践支持。

本研究探讨了联邦学习在无线网状网络边缘设备上的应用，采用Raspberry Pi构建实验平台，利用胸部X光数据集训练卷积神经网络模型。通过评估网络带宽与延迟、模型测试准确性、CPU与内存使用情况及设备温度，验证了联邦学习在低功耗边缘设备上的可行性。实验结果表明，增加参与设备数量可提升模型准确性，系统资源使用在可控范围内，但存在计算负载和散热挑战。未来将优化算法效率、处理设备异质性，并拓展至更复杂网络环境，推动联邦学习在医疗与物联网领域的安全高效应用。

本文探讨了多行为推荐算法FedMB模型与联邦学习在医疗数据训练中的应用。FedMB通过引入优先级图表和个性化联邦学习框架，在贝贝、淘宝和Yelp数据集上显著提升了推荐性能，同时保障用户隐私。在医疗领域，FederatedMesh实验验证了基于树莓派等边缘设备的联邦学习可行性，展示了其在提升测试准确性方面的潜力，但也面临计算资源与网络性能的挑战。文章进一步分析了系统安全性、客户端训练效率、设备异构性等问题，并提出了未来研究方向，包括跨领域融合、智能化决策支持及伦理法律规范，展现了两项技术在实际场景中的广阔前景

本文提出了一种名为FedMB的联邦多行为推荐框架，旨在在保障用户数据隐私的前提下实现高效、个性化的推荐。该框架结合自监督与无监督学习机制，利用图卷积网络（GCN）提取用户多行为特征，并通过客户端本地训练、服务器端加权参数选择与聚合、以及参数加密上传等模块协同工作，有效提升了推荐质量与系统安全性。实验基于贝贝、淘宝和Yelp三个真实数据集，验证了FedMB在Recall和NDCG指标上的优越表现，并分析了关键超参数β对模型性能与训练效率的影响。结果表明，β0.1时可在推荐效果与训练时间之间取得最佳平衡。相比传

本文探讨了多行为推荐算法与边缘计算服务缓存技术的最新研究进展。针对传统推荐系统存在的数据稀疏和隐私泄露问题，提出基于联邦学习的多行为推荐算法FedMB，通过本地模型训练和参数加密上传，在保护用户隐私的同时提升推荐准确性。在边缘计算方面，介绍结合联邦学习与深度强化学习的FPDRD缓存方法，有效提高缓存命中率和资源利用率。文章还分析了这些技术在电商、社交、智能交通等场景的应用前景，并展望未来技术融合、个性化服务与隐私保护的发展方向。

本文提出了一种新颖的服务缓存方法FPDRD，结合联邦学习（FL）进行服务流行度预测和深度强化学习（DRL）优化缓存决策，旨在移动边缘计算（MEC）环境中最大化服务提供商利润并保障用户QoS。通过构建协作服务缓存机制（CSCM），系统在中央云服务器、雾接入点（FAPs）、用户和服务类型之间实现高效协同。实验基于Movielens数据集，结果表明FPDRD在不同时间跨度、服务类型数量和缓存容量下均优于DRLVCC、UPP-CL-CC、Random和FIFO等基线方法，显著提升了缓存命中率，降低了服务延迟，并提高

本文深入解析了高效检测物联网异常及新型服务缓存方法。在异常检测方面，基于SWaT、SMD和SKAB数据集，对比分析了多种单任务与多任务联邦学习方法的性能，结果显示MTAD-FL和Transfer模型在F1分数、召回率等指标上表现优异。针对边缘服务缓存挑战，提出FPDRD方法，结合联邦学习进行服务流行度预测与深度强化学习实现利润驱动的缓存决策，有效提升命中率与服务商利润。实验验证表明该方法在动态环境中具备良好适应性与优化能力。未来研究可聚焦模型优化、跨领域应用及异常检测与缓存的联合优化。

本文提出了一种基于联邦学习的多任务异常检测方法（MTAD-FL），旨在解决物联网环境中时间序列数据的高度异质性和异常多样性带来的挑战。该方法结合多任务联邦学习框架、基于挤压激励和外部注意力的双网络特征提取器（SE-EA-EDN），以及局部-全局特征的并行知识迁移机制（LGF-PKT），在保护数据隐私的同时，实现高效、精准的分布式异常检测。通过在工业物联网、智能交通和智能家居等场景的应用，MTAD-FL展现出良好的适应性和可扩展性，为未来物联网系统的智能监控提供了有力支持。

本文介绍了一种基于聚类的半异步联邦学习框架CSA FedVeh和一种面向物联网的多任务联邦学习异常检测方法MTAD-FL。CSA FedVeh通过STW-DBSCAN聚类与半异步聚合机制，在Non-IID数据下显著提升模型收敛速度、准确率并降低通信成本；MTAD-FL结合多任务学习与增强特征提取器SE-EA-EDN，利用LGF-PKT实现高效知识转移，在多个数据集上显著提升异常检测F1分数。两种方法在智能交通、工业物联网和智能家居等场景具有广泛应用前景，并为未来跨领域融合与技术优化提供了新方向。

本文提出了一种车联网中基于集群的半异步联邦学习框架（CSA FedVeh），通过引入车辆集群划分和半异步全局聚合机制，有效应对车辆高速移动、数据非独立同分布等挑战。结合STW-DBSCAN密度聚类算法，综合考虑车辆时空位置与模型权重相似性，提升局部与全局模型训练效率。通过自适应调整聚合数量、优化集群划分与资源分配策略，显著降低通信开销与训练时间，在保证模型精度的同时提高了收敛速度与系统鲁棒性。实验结果表明，该框架在多种场景下优于传统同步及其他半异步方法，具备良好的应用前景。

本文研究了联邦学习算法FedECCR与车联网框架CSA FedVeh。FedECCR通过原型对比训练提升特征映射的区分度，在多个数据集上表现出较高的模型精度，尤其在分类器校正后效果显著，且计算成本仅占4.03%。CSA FedVeh结合车辆时空位置与模型权重相似性，提出STW-DBSCAN聚类算法和半异步聚合机制，有效缓解Non-IID、通信拥塞和掉队者问题，在仿真中缩短运行时间24.6%-60.2%，降低通信消耗最高达68.6%。两者在数据隐私保护、智能交通和自动驾驶等领域具有广泛应用前景，未来可向算法优

FedECCR是一种针对联邦学习中数据异质性导致模型偏差问题的优化算法，通过编码器原型对比训练和分类器无偏模拟校正两个核心阶段，提升模型的准确性和可扩展性。该算法在多个非独立同分布数据集上表现优异，相较于FedAvg、FedProx和MOON等基线方法显著提高了分类精度，同时在客户端仅上传特征统计信息，保障了数据隐私安全，适用于医疗、金融、智能交通等领域的联合建模应用。

FedECCR是一种创新的联邦学习优化算法，旨在解决数据非独立同分布（Non-IID）带来的模型偏差问题。该算法将模型划分为编码器和分类器两部分，通过编码器原型对比训练提升特征映射的判别能力，并利用分类器无偏模拟校正提高全局分类准确性。与现有方法相比，FedECCR在不增加通信开销的前提下显著提升了全局模型的性能，适用于医疗、金融等对隐私和精度要求高的领域。实验表明，其在CIFAR-10等数据集上优于FedAvg、FedProx和MOON等主流方法，具有良好的稳定性与可扩展性。未来有望与区块链、边缘计算等技

本文研究了联邦学习在网络环境下的性能表现，构建了考虑带宽、延迟和流量特征的数学模型，并通过GNS3仿真与PRTG数据采集进行实验分析。研究发现流量速度（TS）与带宽延迟积（BDP）高度相关，而往返时间（RTT）影响较弱；联邦学习聚合模型在BDP预测上优于经典机器学习模型，展现出更强的收敛性与准确性。文章还探讨了其在医疗、金融等领域的应用价值，并提出了未来在算法优化与场景拓展方面的研究方向。

本文研究了一种用于室内点云SLAM的新型拓扑度量方法，提出基于神经网络点云语义分割优化的平面检测算法，并引入共面方差（CPV）和平面法线熵（PNE）作为评估指标，以应对SLAM中旋转与平移噪声对平面特征的影响。通过在模拟环境中构建真实场景并采集数据，实验验证了MinkowskiNet在语义分割任务中的优越性能，并证明CPV和PNE分别在平移和旋转噪声下与相对位姿误差（RPE）具有强相关性。研究还展示了该方法在计算效率上的优势，适用于移动边缘设备。未来工作将聚焦于定量计算方法改进、真实场景验证及多传感器融合，

本文针对智能机器人在室内环境中的定位问题，提出一种基于深度学习点云语义分割的拓扑度量优化方法。通过引入平面法线熵（PNE）和共平面方差（CPV）新度量指标，提升SLAM系统中位姿估计误差评估的准确性与计算效率。相比传统的MME、MPV和MOM方法，新方法在Gazebo模拟环境下的实验表明其与相对位姿误差（RPE）具有更强的相关性，并有效克服了平面检测与法线估计中的误差问题，为室内自主导航提供了更可靠的拓扑优化方案。