存储可执行代码（程序指令）。：存储全局变量和静态变量（已初始化和未初始化）。：用于动态内存分配，由程序员管理。：存储函数调用中的局部数据（局部变量、参数、返回地址）。

然而，在实际情况中，这些气温数据并不是独立同分布的。这种方式可以减少通信开销，提高计算效率，但可能会导致模型参数的不一致性，因为各个节点的参数更新是独立进行的。FedSGD的一种典型的实现方式：C=1（非SGD），学习率η固定，每一个客户端算出自己所有数据损失的梯度（平均梯度），然后传递给中央服务器，中央服务器整合所有梯度，来更新全局的参数Wi。因此，对于这种非独立同分布的数据，我们需要采用一些特

在这个应用中，区块链和联邦学习的关系：区块链可以增强联邦学习的安全性、隐私性和可信度。1. 数据隐私和安全性：区块链使用加密算法和分布式存储，可以确保数据在传输和存储过程中的安全性。参与方可以在不暴露原始数据的情况下，将加密的模型参数或梯度上传到区块链上进行共享和更新。2. 去中心化的信任机制：区块链的去中心化特性消除了中心化机构的需求，使得参与方可以直接进行交互和合作，无需信任第三方。区块链记录

任务上传是指利用无线传输技术通过移动接入点把任务卸载至边缘服务器（这个边缘服务器往往是部署于移动蜂窝网的接入基站附近，也就是说不是固定的），任务上传要选择合适的通信技术。结果返回是在边缘服务器处理后，把处理结果通过接入节点返回至用户终端，一般返回数据远远小于上传数据（因为上传的是整个终端收集到的数据，而返回的只需要是个指令就可以），而且返回结果可能也不是同一个节点（因为终端是可以移动的，边缘服务器

通过利用异步更新机制，智能驾驶系统能够更及时地响应和适应动态变化的驾驶环境，充分利用分散资源，并提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而显著提升智能驾驶的整体性能和用户体验。- **车队管理**：在大规模车队管理中，各车辆可以独立训练和更新模型，系统通过异步机制整合各车的更新，提升车队整体的智能化水平。- **持续学习**：系统能够不断接受新数据和新场景，通过异步更新机制，模型可以持续学习和改进，适应不断

它们的结合可以带来更高效、更智能的系统和服务，同时提高数据处理和模型训练的效率。2. **联邦学习与知识蒸馏**：联邦学习可以用于在分布式设备上训练模型，而知识蒸馏可以用于从复杂的教师模型中提取知识，然后转移到简化的学生模型中。4. **知识蒸馏**：知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在通过从一个复杂模型（教师模型）中提取知识，然后将这些知识转移到一个更简单的模型（学生模型）中。在科研和应用中，边缘计

知识蒸馏是一种方法，在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，但是在部署中，我们尽量使用简单高效的模型，在保证性能的前提下减少模型的参数量。在本论文中，作者将问题限定在下，或者其他本质上属于分类问题的问题，该类问题的共同点是模型最后会有一个，其输出值对应了相应类别的概率值。

提高模型的泛化能力是机器学习中一个重要的目标，因为我们通常希望训练出的模型能够对各种不同的情况和数据都能够做出准确的预测或分类。总的来说，label skew、feature shift和real world settings都是影响模型性能和泛化能力的重要因素，研究人员和从业者需要注意这些问题并采取相应的策略来处理，以提高模型在实际应用中的效果。2. 简化模型：减少模型的复杂度，例如减少神经网络

知识蒸馏是一种方法，在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，但是在部署中，我们尽量使用简单高效的模型，在保证性能的前提下减少模型的参数量。在本论文中，作者将问题限定在下，或者其他本质上属于分类问题的问题，该类问题的共同点是模型最后会有一个，其输出值对应了相应类别的概率值。

它们的结合可以带来更高效、更智能的系统和服务，同时提高数据处理和模型训练的效率。2. **联邦学习与知识蒸馏**：联邦学习可以用于在分布式设备上训练模型，而知识蒸馏可以用于从复杂的教师模型中提取知识，然后转移到简化的学生模型中。4. **知识蒸馏**：知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在通过从一个复杂模型（教师模型）中提取知识，然后将这些知识转移到一个更简单的模型（学生模型）中。在科研和应用中，边缘计