Adaptation Diffusion Strategy Over Wireless Fading Channels

A. Ali

doi:10.1109/SmartNets55823.2022.9994028

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

28 апреля 2026 г.

Почему слабые участники соревнований сдаются - и как это изменить

Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Анастасия Анцыгина разработала модель распределения призов, которая максимально стимулирует активность участников соревнований. Она предложила пересмотреть классический принцип «победитель получает все» и в некоторых случаях предлагать небольшую награду даже проигравшему. По ее мнению, это может повысить мотивацию участников и сделать соревнование более конкурентным. Результаты исследования опубликованы в журнале Economic Theory.

28 апреля 2026 г.

Исследователи НИУ ВШЭ собрали научную базу данных для изучения пищевых привычек у детей

Созданная в Высшей школе экономики база данных может стать основой для изучения пищевых привычек у детей. Об этом говорится в исследовании «Влияние возрастных, гендерных и социально-ролевых факторов на соответствие пищевого выбора детей возрастным нормам: экспериментальное исследование с веб-приложением Dish-I-Wish». Работа выполнена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Исследование было представлено в рамках XXVI Апрельской международной научной конференции.

27 апреля 2026 г.

«Уезжаешь с чемоданом новых идей и гипотез»

Апрельская международная научная конференция ежегодно привлекает молодых исследователей из разных регионов России. С 2019 года они могут принять участие в конкурсе, организованном НИУ ВШЭ, по итогам которого им компенсируются расходы на проезд и проживание в Москве. В этом году на конкурс поступило 17 заявок, было отобрано 8. Своими впечатлениями от конференции поделились его победители.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Adaptation Diffusion Strategy Over Wireless Fading Channels

P. 1–4.

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Federated learning CTA FEDAVG diffusion strategies ATC IID non-IID

В книге

2022 International Conference on Smart Applications, Communications and Networking (SmartNets)

IEEE, 2022.

Methods with Local Steps and Random Reshuffling for Generally Smooth Non-Convex Federated Optimization

Demidovich Y., Petr Ostroukhov, Malinovsky G. и др., , in: The Thirteenth International Conference on Learning Representations: ICLR 2025.: ICLR, 2025.

Добавлено: 15 июля 2025 г.

Efficient Conformal Prediction under Data Heterogeneity

Plassier V., Kotelevskii N., Rubashevskii A. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 4879–4887.

Добавлено: 30 мая 2024 г.

Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning

Leconte L., Jonckheere M., Самсонов С. В. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 1711–1719.

Добавлено: 26 мая 2024 г.

Концептуально-теоретический анализ: история, подходы, методики

Кощеев Д. А., Исопескуль О. Ю., М.: ИНФРА-М, 2024.

Монография представляет собой одно из первых исследований концептуально-теоретического анализа как теоретико-методической области, составляющей основу обзорных научных работ. Впервые проведена систематизация методики и практики концептуально-теоретического анализа за период 1900-2022 гг., выделены основные подходы, представлены этапы их развития, а также описаны сильные и слабые стороны. Разработан авторский системно-критериальный подход к концептуально-теоретическому анализу, нивелировавший основные недостатки подходов-предшественников. Приведена ...

Добавлено: 18 февраля 2024 г.

Federated Learning Strategies Over Wireless Channels

Али А., , in: 22nd International Conference, NEW2AN 2022, Tashkent, Uzbekistan, December 15–16, 2022, Proceedings. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. LNCS, volume 13772Issue 13772.: Springer, 2023. P. 525–533.

Добавлено: 18 мая 2023 г.

АДАПТАЦИЯ СТРАТЕГИЯ ДИФФУЗИИ ПО БЕСПРОВОДНЫМ КАНАЛАМ С ЗАМИРАНИЕМ

Али А., Кучерявый Е. А., Эбрахим А., В кн.: Инновационные, информационные и коммуникационные технологии. Сборник трудов XIX Международной научно-практической конференции.: М.: Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. проф. Жуковского, 2022. С. 38–42.

Добавлено: 22 февраля 2023 г.

Decentralized personalized federated learning: Lower bounds and optimal algorithm for all personalization modes

Sadiev A., Borodich E., Безносиков А. Н. и др., EURO Journal on Computational Optimization 2022 Vol. 10 Article 100041

Добавлено: 28 октября 2022 г.

Federated Learning in Named Entity Recognition

Efim Luboshnikov, Макаров И. А., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. Ch. 8 P. 90–101.

This article is devoted to the implementation of the federated approach to named entity recognition. The novel federated approach is designed to solve data privacy issues. The classic BiLSTM-CNNs-CRF and its modifications trained on a single machine are taken as baseline. Federated training is conducted for them. Influence of use of pretrained embedding, use of ...

Добавлено: 24 марта 2021 г.