资源高效的分布式递归高斯过程

英文标题：Resource-Efficient Distributed Recursive Gaussian Processes

该论文研究资源受限场景下的分布式递归高斯过程（Gaussian Processes, GPs）。摘要指出，GP 能够从含噪测量中学习未知函数，并量化预测不确定性，因此适用于多智能体系统中的估计任务。原始内容未提供完整摘要、实验数据或具体方法细节，尚无法确认其性能结论及对开发者的具体实现影响。

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