車両IoTにおけるフェデレーテッド・ラーニングを用いた協調型情報処理基盤
本研究では，車両IoT情報処理基盤における処理量の増加と品質向上を同時に実現するために，フェデレーテッド・ラーニング（Federated Learning: FL）手法を導入し，複雑で多様な動的環境にも対応できる車両間協調と自己進化型制御手法を開発する．既存のFLを飛躍的に高性能化させるため，以下の4つの手法にチャレンジする：(1) 深層…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
名古屋大学 科研費の研究 1件（ブロックチェーン・ステーブルコインとフィンテック）
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Kurage 論文トラッカー › ブロックチェーン・ステーブルコインとフィンテック › 村瀬 勉
本研究では，車両IoT情報処理基盤における処理量の増加と品質向上を同時に実現するために，フェデレーテッド・ラーニング（Federated Learning: FL）手法を導入し，複雑で多様な動的環境にも対応できる車両間協調と自己進化型制御手法を開発する．既存のFLを飛躍的に高性能化させるため，以下の4つの手法にチャレンジする：(1) 深層…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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