📖 书目详情
联邦学习技术及应用
| 著者 | 章辉，祝好，陈宏铭编著 |
| ISBN | 9787122486707 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 化学工业出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2025 |
| 页码 | 220页 |
| 价格 | ¥79.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8.8/10
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📝 内容简介
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。
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