联合学习（FL）是一种有效的学习框架，可帮助由于隐私和监管限制无法与集中式服务器共享数据时，帮助分布式机器学习。 FL使用基于预定义体系结构的学习的最新进展。然而，考虑到客户端的数据对服务器和数据分布是不可相同的客户端，在集中设置中发现的预定义体系结构可能不是FL中所有客户端的最佳解决方案。在这项工作中受到这项挑战的动机，我们介绍了蜘蛛，这是一种旨在搜索用于联合学习的个性化神经结构的算法框架。蜘蛛是根据两个独特特征设计的：（1）交替地以通用的方式优化一个架构 - 均匀的全球模型（Supernet），一个架构 - 异构本地模型，由基于重量共享的正则化连接到全球模型（2通过新颖的神经结构搜索（NAS）方法实现架构异构本地模型，其可以使用对准确值的操作级别扰动来逐渐选择最佳子网。实验结果表明，蜘蛛优于其他最先进的个性化方法，搜索的个性化架构更加推理效率。
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深度强化学习（DRL）使用多样化的非结构化数据，并使RL能够在高维环境中学习复杂的策略。基于自动驾驶汽车（AVS）的智能运输系统（ITS）为基于政策的DRL提供了绝佳的操场。深度学习体系结构解决了传统算法的计算挑战，同时帮助实现了AV的现实采用和部署。 AVS实施的主要挑战之一是，即使不是可靠和有效地管理的道路上的交通拥堵可能会加剧交通拥堵。考虑到每辆车的整体效果并使用高效和可靠的技术可以真正帮助优化交通流量管理和减少拥堵。为此，我们提出了一个智能的交通管制系统，该系统处理在交叉路口和交叉点后面的复杂交通拥堵场景。我们提出了一个基于DRL的信号控制系统，该系统根据当前交叉点的当前拥塞状况动态调整交通信号。为了应对交叉路口后面的道路上的拥堵，我们使用重新穿线技术来加载道路网络上的车辆。为了实现拟议方法的实际好处，我们分解了数据筒仓，并将所有来自传感器，探测器，车辆和道路结合使用的数据结合起来，以实现可持续的结果。我们使用Sumo微型模拟器进行模拟。我们提出的方法的重要性从结果中体现出来。
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