CroSatFL: Energy-Efficient Federated Learning with Cross-Aggregation for Satellite Edge Computing

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Yang, Nan, Javadi, Bahman, Calheiros, Rodrigo Neves, Boland, David, Leong, Philip
Format:	Preprint
Publié:	2026
Sujets:	Distributed, Parallel, and Cluster Computing
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2604.15779