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@a联邦学习@Alian bang xue xi@f(美) 海科·路德维希, 娜塔莉·巴拉卡尔多著@g刘璐, 张玉君译
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@a北京@c清华大学出版社@d2025.03
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@aXII, 474页@c图@d24cm
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@a由德国施普林格公司授权出版
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@a原文题名取自版权页
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@a有书目
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@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 |
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| 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
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1623528
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216235287
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自科库301/
[索取号:TP181/L875]
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在馆
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