Core Concepts
ITSにおけるフェデレーテッドラーニングの重要性と利点を明らかにする。
Abstract
ITSの発展とフェデレーテッドラーニングの関連性を解説。
交通流予測、交通標的認識、車両エッジコンピューティングにおけるFLの適用方法を詳細に説明。
モデル圧縮やクライアント選択など、通信効率向上策が提案されている。
資源最適化やセキュリティ強化など、FLの改善方法が示されている。
Quotes
"ITSにおけるフェデレーテッドラーニングは、ユーザーのプライバシー保護を確実にします。"
"FLは持続可能で調和の取れた都市交通システムを実現するための強力なツールです。"