书目信息 |
| 题名： |
联邦学习
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| 作者： | 路德维希 ， 巴拉卡尔多 著 ；刘璐 ， 张玉君 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2025.03 |
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| 页数： | XII, 474页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-67943-1 | |
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| 306 | @a由德国施普林格公司授权出版 | |
| 312 | @a原文题名取自版权页 | |
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| 330 | @a本书阐述了联邦学习的最新研究进展和最先进的发展成果, 包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了全面、深入地了解这个领域, 研究人员从不同的角度探讨了联邦学习: 机器学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系, 以及解决这些挑战的前沿方法。 | |
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| 联邦学习/(美) 海科·路德维希, 娜塔莉·巴拉卡尔多著/刘璐, 张玉君译.-北京：清华大学出版社，2025.03 |
| XII, 474页：图；24cm |
| ISBN 978-7-302-67943-1：CNY128.00 |
| 本书阐述了联邦学习的最新研究进展和最先进的发展成果, 包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了全面、深入地了解这个领域, 研究人员从不同的角度探讨了联邦学习: 机器学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系, 以及解决这些挑战的前沿方法。 |
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正题名：联邦学习
索取号：TP181/L875
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