高维计算（HDC）是用于数据表示和学习的范式，起源于计算神经科学。HDC将数据表示为高维，低精度向量，可用于学习或召回等各种信息处理任务。高维空间的映射是HDC中的一个基本问题，现有方法在输入数据本身是高维时会遇到可伸缩性问题。在这项工作中，我们探索了一个基于哈希的流媒体编码技术。我们正式表明，这些方法在学习应用程序的性能方面具有可比的保证，同时比现有替代方案更有效。我们在一个流行的高维分类问题上对这些结果进行了实验验证，并表明我们的方法很容易扩展到非常大的数据集。
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如今，各种机器学习（ML）应用程序在无线网络边缘提供连续数据处理和实时数据分析。分布式ML解决方案受到资源异质性严重挑战，特别是所谓的脱柱效应。为了解决此问题，我们设计一种用于设备的新设备到设备（D2D）辅助编码联合学习方法（D2D-CFL），用于在特征隐私泄漏时跨设备负载平衡。所提出的解决方案捕获系统动态，包括数据（时间依赖学习模型，数据到达的各种强度），设备（不同的计算资源和培训数据量）和部署（各种位置和D2D图连接）。我们得出了最佳压缩速率，以实现最小处理时间并建立与收敛时间的连接。由此产生的优化问题提供了次优压缩参数，其提高了总培训时间。我们所提出的方法有利于实时协同应用，用户不断地生成培训数据。
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