FLeS: A Federated Learning-Enhanced Semantic Communication Framework for Mobile AIGC-Driven Human Digital Twins
Notice bibliographique
Résumé
Innovative mobile artificial intelligence-generated content (AIGC) can support the evolution and updating processes of virtual twins (VTs) in human digital twin (HDT) systems. With a reliable and efficient automatic data generation process, the requirement for a timely physical-to-virtual synchronization in HDT can be satisfied. While such an AIGC-enabled HDT system can facilitate modelling high fidelity VTs, generating content that represents the true states in the physical environment and providing timely customized services, it may suffer from a poor understanding of contexts, a lack of creativity, and various security and privacy concerns. In this paper, we propose a novel framework, which integrates federated learning (FL) and semantic communication (SemCom) to enhance performance in the AIGC-enabled HDT system while improving accuracy and convergence properties. First, we present a holistic architectural framework for the proposed FL-enhanced SemCom (FLeS) solution for mobile AIGC-enabled HDT systems and discuss its design requirements and challenges. We later present key technologies necessary to realize the FLeS solution, followed by elaborating on important technical issues to suggest future directions. Experimental results demonstrate that FLeS not only facilitates reliable and personalized content generation but also shows better performance when compared to existing solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».