کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The Metaverse, a burgeoning collective virtual space merging augmented reality and persistent virtual worlds, necessitates advanced artificial intelligence (AI) and communication technologies to support immersive and interactive experiences. Federated learning (FL) has emerged as a promising technique for collaboratively training AI models while preserving data privacy. However, FL faces challenges such as high communication overhead and substantial computational demands, particularly for neural network (NN) models. To address these issues, we propose an integrated federated split learning and hyperdimensional computing (FSL-HDC) framework for emerging foundation models. This novel approach reduces communication costs, computation load, and privacy risks, making it particularly suitable for resource-constrained edge devices in the Metaverse, ensuring real-time responsive interactions. Additionally, we introduce an optimization algorithm that concurrently optimizes transmission power and bandwidth to minimize the maximum transmission time among all users to the server. The simulation results based on the MNIST dataset indicate that FSL-HDC achieves an accuracy rate of approximately 87.5%, which is slightly lower than that of FL-HDC. However, FSL-HDC exhibits a significantly faster convergence speed, approximately 3.733x that of FSL-NN, and demonstrates robustness to non-IID data distributions. Moreover, our proposed optimization algorithm can reduce the maximum transmission time by up to 64% compared with the baseline.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
متاور ، یک فضای مجازی در حال رشد در حال ادغام واقعیت افزوده و دنیای مجازی مداوم ، نیاز به هوش مصنوعی پیشرفته (AI) و فن آوری های ارتباطی برای حمایت از تجربیات همهجانبه و تعاملی دارد.یادگیری فدرال (FL) به عنوان یک تکنیک امیدوار کننده برای آموزش مشترک مدل های هوش مصنوعی در ضمن حفظ حریم خصوصی داده ها ظاهر شده است.با این حال ، FL با چالش هایی مانند سربار ارتباطی بالا و تقاضای محاسباتی قابل توجهی ، به ویژه برای مدل های شبکه عصبی (NN) روبرو است.برای پرداختن به این موضوعات ، ما یک چارچوب یادگیری تقسیم شده فدرال و محاسبات بیش از حد (FSL-HDC) را برای مدلهای بنیاد نوظهور پیشنهاد می کنیم.این رویکرد جدید هزینه های ارتباطی ، بار محاسبه و خطرات حریم خصوصی را کاهش می دهد ، و آن را به ویژه برای دستگاه های لبه محدود شده در منابع در متاور مناسب می کند و از تعامل پاسخگو در زمان واقعی اطمینان می دهد.علاوه بر این ، ما یک الگوریتم بهینه سازی را معرفی می کنیم که همزمان قدرت انتقال و پهنای باند را بهینه می کند تا حداکثر زمان انتقال در بین همه کاربران به سرور به حداقل برسد.نتایج شبیه سازی بر اساس مجموعه داده MNIST نشان می دهد که FSL-HDC به میزان دقت تقریباً 87.5 ٪ دست می یابد ، که کمی پایین تر از FL-HDC است.با این حال ، FSL-HDC سرعت همگرایی به طور قابل توجهی سریعتر ، تقریباً 3.733 برابر FSL-NN را نشان می دهد و استحکام توزیع داده های غیر IID را نشان می دهد.علاوه بر این ، الگوریتم بهینه سازی پیشنهادی ما می تواند حداکثر زمان انتقال را تا 64 ٪ در مقایسه با پایه کاهش دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
