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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,014 - 3,018 (5page)
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Digital twins, bridging the realms of reality and virtuality while harnessing simulations such as AI, get significant attention for their predictive capabilities in foreseeing the future. However, they encounter challenges in scalability due to simplistic predictions in specific domains. This paper proposes Multi-client collaborative inference scheme (MCCIS), a collaborative model training approach aimed at harmonizing and accelerating heterogeneous simulations within digital twins. The proposed method constructs a global fusion model based on similar pretrained models and trains it to excel in terms of training and inference costs, as well as accuracy, compared to conventional distributed model training methods.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System model
Ⅲ. Multi-client collaborative inference scheme
Ⅳ. Simulation Result
Ⅴ. Conclusion
참고문헌
참고문헌 (0)
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