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01635nam0 2200325 450
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CAL 0120217313663
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20250327102322.62
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@achi
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@a联邦学习@Alian bang xue xi@e原理与算法@d= Federated learning@efundamentals and algorithms@f王健宗[等]著@FWang Jian Zong[Deng]Zhu@zeng
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@a北京@c人民邮电出版社@d2021.11
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@a280页@c图@d26cm
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@a题名页题其余责任者: 李泽远, 何安珣, 王伟
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@a王健宗, 博士, 美国佛罗里达大学人工智能博士后, 高级工程师, 某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人。李泽远, 某大型金融集团科技公司高级AI产品经理, CCF YOCSEF深圳AC委员。何安珣, 某头部互联网公司高级产品经理。王伟, 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室助理研究员, 信息安全博士。
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@a有书目 (第273-280页)
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@a本书从联邦学习的基础知识出发, 深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系, 详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块, 以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系及提升方式, 并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析, 可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。
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@n河南城建学院图书馆
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@aFederated learning@efundamentals and algorithms@zeng
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP181@v5
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@a李泽远@Ali ze yuan@4著
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@a何安珣@Ahe an xun@4著
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@a王伟@Awang wei@4著
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@a王健宗@Awang jian zong@4著
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@a王健宗@AWang Jian Zong@4著
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@aCN@c20220906
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eW220@f1
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| 联邦学习：原理与算法= Federated learning：fundamentals and algorithms/王健宗[等]著.-北京：人民邮电出版社，2021.11 |
| 280页：图；26cm |
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| ISBN 978-7-115-57532-6：CNY128.00 |
| 本书从联邦学习的基础知识出发, 深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系, 详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块, 以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系及提升方式, 并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析, 可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。 |
| ● |
正题名：联邦学习
索取号：TP181/W220
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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1554844
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215548441
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计算机与数据科学学院资料室/
[索取号:TP181/W220]
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在馆
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2
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1564401
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215644015
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自科库301/301自科库 39排2列2层/
[索取号:TP181/W220]
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在馆
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