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随着数据生成越来越多地发生在没有有线连接的设备上，机器学习（ML）与Tra FFI C相关的无线网络将无处不在。许多研究表明，传统的无线协议非常有用或不利于支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在本专着中，我们对最新的无线方法进行了综合审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，在文学，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理中有两个明确的主题。本调查介绍了这些方法，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。
无线用于机器学习：调查
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