摘要（Abstract）：

本文研究了在分布式机器学习中，如何通过拆分学习（SL）优化资源受限设备的训练过程，提出了一个联合优化客户端-助手分配和调度的策略，以最小化训练的最大时间（makespan）。实验结果表明，该策略能显著减少训练时间，提高了并行SL的效率。

引言（Introduction）：

文献综述（Literature Review）：

方法论（Methodology）：

结果（Results）：

结论（Conclusion）：

个人反思（Personal Reflection）：

附录（Appendix）：

1.Split Learning(划分学习）是一种分布式机器学习方法，其核心思想是将机器学习模型架构在客户端和服务器之间分离，从而实现在不共享原始数据的情况下共同训练一个完整的模型。这种方法特别适用于资源受限的环境，因为它允许在客户端只运行模型的一部分，从而减少处理负载。