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
As an emerging technology, digital twin (DT) can provide real-time status and dynamic topology mapping for Internet of Things (IoT) devices. However, DT and its implementation within industrial IoT networks necessitates substantial, distributed data support, which often leads to ``data silos'' and raises privacy concerns. To address these issues, we develop a dynamic resource scheduling algorithm tailored for the asynchronous federated learning (FL)-based lightweight DT empowered IoT network. Specifically, our approach aims to minimize a multi-objective function that encompasses both energy consumption and latency by optimizing IoT device selection and transmit power control, subject to FL model performance constraints. We utilize the Lyapunov method to decouple the formulated problem into a series of one-slot optimization problems and develop a two-stage optimization algorithm to achieve the optimal transmission power control and IoT device scheduling strategies. In the first stage, we derive closed-form solutions for optimal transmit power on the IoT device side. In the second stage, since partial state information is unknown, e.g., the transmitting power and computational frequency of IoT device, the edge server employs a multi-armed bandit (MAB) framework to model the IoT device selection problem and utilizes an efficient online algorithm, namely the client utility-based upper confidence bound (CU-UCB), to address it. Numerical results validate our algorithm's superiority over benchmark schemes, and simulations demonstrate that our algorithm achieves faster training speeds on the Fashion-MNIST and CIFAR-10 datasets within the same training duration.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
به عنوان یک فناوری نوظهور ، دوقلو دیجیتال (DT) می تواند وضعیت واقعی و نقشه برداری توپولوژی پویا را برای دستگاه های اینترنت اشیاء (IoT) فراهم کند.با این حال ، DT و اجرای آن در شبکه های صنعتی IoT نیاز به پشتیبانی داده های قابل توجهی و توزیع شده دارد ، که اغلب منجر به "سیلوهای داده" می شود و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را ایجاد می کند.برای پرداختن به این موضوعات ، ما یک الگوریتم برنامه ریزی منابع پویا متناسب با یادگیری فدراسیون ناهمزمان (FL) مبتنی بر شبکه IoT با وزن سبک IoT را تهیه می کنیم.به طور خاص ، رویکرد ما با هدف به حداقل رساندن یک عملکرد چند هدف که شامل مصرف انرژی و تأخیر با بهینه سازی انتخاب دستگاه IoT و انتقال کنترل قدرت ، با توجه به محدودیت های عملکرد مدل FL است.ما از روش Lyapunov برای جدا کردن مشکل فرموله شده در یک سری از مشکلات بهینه سازی یک شکاف استفاده می کنیم و یک الگوریتم بهینه سازی دو مرحله ای را برای دستیابی به کنترل بهینه کنترل قدرت انتقال و استراتژی های برنامه ریزی دستگاه IoT ایجاد می کنیم.در مرحله اول ، ما برای برق بهینه انتقال بهینه در سمت دستگاه IoT ، راه حل های بسته بسته را به دست می آوریم.در مرحله دوم ، از آنجا که اطلاعات جزئی جزئی ناشناخته است ، به عنوان مثال ، قدرت انتقال و فرکانس محاسباتی دستگاه IoT ، سرور Edge از یک چارچوب راهزن چند مسلح (MAB) برای مدل سازی مشکل انتخاب دستگاه IoT استفاده می کند و از یک الگوریتم آنلاین کارآمد استفاده می کند، یعنی اعتماد به نفس بالایی مبتنی بر ابزار مشتری (CU-UCB) ، برای پرداختن به آن.نتایج عددی برتری الگوریتم ما را نسبت به طرح های معیار تأیید می کند ، و شبیه سازی ها نشان می دهد که الگوریتم ما در همان مدت آموزش به سرعت آموزش سریعتر در مجموعه داده های مد و cifar-10 می رسد.
📚 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
