摘要：
在轨迹数据中结合联邦学习、强化学习和课程学习进行训练，可以有效地保留用户隐私，同时通过强化学习策略学习轨迹数据的时空特征，并利用课程学习优化训练过程。以下是一个整合这些方法的框架和步骤，突出时间和空间特征的处理： 1. 联邦学习 (Federated Learning) 框架 目标：在多个分布式客户 阅读全文
摘要：
Tutorials https://sumo.dlr.de/docs/Tutorials/index.html net.xml (道路设置) 和 route.xml (车类型设置 + 车流量设置) + .sumocfg (综合前两个xml文件) 十字路口的例子 https://sumo.dlr.de 阅读全文