联邦学习赋能6G网络综述

基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径,已成为6G的重要研究方向。为此,首先分析了在未来6G,特别是物联网(IoT,internet of things)场景中引入分布式AI的必要性,以此为基础论述了FL在满足相关6G指标要求的潜力,并从架构设计、资源利用、数据传输、隐私保护、服务提供角度综述了FL如何赋能6G网络,最后给出了FL赋能6G研究存在的一些关键挑战和未来有价值的研究方向。

土壤污染成因及防治技术措施

经济进步在带动社会建设进程的同时,也改变了人们传统的生活方式,城市化进程与社会工业建设的大力开展,在提升人们生活品质的同时,也使得整个城市的环境受到了严重的破坏。土壤污染是当前工业建设工作开展期间较为觉见的问题,文章通过土壤污染成因及防治技术措施分析,了解当前土壤污染概况及其主要影响,土壤污染现象产生的主要成因解析,制定土壤污染成因防治的有效策略,使土壤污染问题得到有效的防治,为整个城市建设与工业建设工作有序地开展提供强大的助力。