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公开(公告)号:CN118153668A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410490999.6
申请日:2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种鲁棒的联邦学习方法,属于通信技术领域,包括以下步骤:S1:构建能够减小因节点间数据异构导致的模型性能损失的联邦学习算法,以及具有不可靠通信链路的边缘网络间通信模型与计算模型;S2:根据鲁棒的联邦学习与信道条件的分析结果,提高训练完成后的联邦学习模型性能,满足在资源有限的边缘网络中进行部署,构建联邦学习性能优化问题;S3:在数学假设下推导在不可靠通信链路影响下联邦学习算法的理论收敛边;S4:将所述联邦学习性能优化问题转为二分图的最大匹配问题,利用匈牙利算法寻找每一轮训练中的最佳节点选择与信道资源分配策略。
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公开(公告)号:CN221007399U
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202322868402.0
申请日:2023-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 本实用新型公开了一种基于STM32的微型湿度传感器,本实用新型采用的印制电路板的尺寸为110×10×1.2mm,其厚度满足操作空间小于2mm的极端环境,同时简化了外部引脚电路,外部引脚电路包括四个接口,通过该四个接口连接STM32Mini开发板,由电脑端USB对STM32Mini开发板供电从而启动传感器的湿度检测及读取,从而实现湿度传感检测。其在标准条件下无需进行校准,能够在0℃到100℃环境下进行工作,电源电压为1.6‑3.6V,湿度工作范围为0‑100%,最大消耗功率为2.7uW。
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