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• 200 1_ |a 联邦学习 |A lian bang xue xi |e 原理与算法 |d = Federated learning |e fundamentals and algorithms |f 王健宗 ... [等] 著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2021

• 215 __ |a 280页 |c 图 |d 26cm

• 304 __ |a 题名页题其余责任者：李泽远、何安珣、王伟

• 320 __ |a 有书目 (第273-280页)

• 330 __ |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的相关知识，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，还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法，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。

• 510 1_ |a Federated learning |e fundamentals and algorithms |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 王健宗 |A wang jian zong |4 著

• 701 _0 |a 李泽远 |A li ze yuan |4 著

• 701 _0 |a 何安珣 |A he an xun |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20211221

• 905 __ |a JHUD |d TP181/181

• 920 __ |a 242450 |z 1

• 998 __ |a NMU