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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。