文献类型:专著 浏览次数:4
  • 题名:联邦学习技术及应用
  • 责任者:章辉, 祝好, 陈宏铭编著
  • 出版社化学工业出版社
  • 出版年:2025.10
  • ISBN:978-7-122-48670-7
  • 定价:79.00
  • 载体形态项:220页 24cm
  • 个人责任者:章辉编著、祝好编著、陈宏铭编著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注:本书系统阐释联邦学习这一新兴技术的理论与应用。开篇详解联邦学习的背景、发展阶段、模型架构及分类, 深入剖析其隐私保护技术与安全挑战。继而探讨联邦学习在移动边缘网络优化、通信成本降低、资源分配策略及激励机制设计等方面的创新应用, 揭示其与物联网、区块链、大模型等技术的融合路径。最后, 结合通信、金融、医疗、交通等多行业场景, 展现联邦学习在网络性能优化、用户行为分析、安全通信等领域的实践价值。
  • 统一资源定位(URL):
总体评价(共0票) 评价
索书号 条码号 RFID 年卷期 馆藏地 排架号 书刊状态 流通状态

书籍封面

相关资源

图书馆微博二维码

图书馆微信公众号二维码