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本发明涉及联邦学习算法框架、动态稀疏训练和脉冲神经网络的交叉领域，公开了一种动态稀疏脉冲神经网络优化的联邦学习方法及架构，所述方法包括：采用云边端分层架构，在边缘设备上通过脉冲神经网络对本地数据进行训练；边缘设备接收的全局模型和稀疏掩码，生...
该专利属于浙江工商大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江工商大学授权不得商用。

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