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图书信息
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可信联邦学习
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| ISBN： | 9787121524776 |
定价： | ￥98.00 |
| 作者： | 杨强[等]著 |
出版社： | 电子工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年04月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 14,245页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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37
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库区13/样本13
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2026-07-02
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其它供货商库存合计
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660
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2026-07-02
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图书简介 | | 本书围绕可信联邦学习的基本理论、核心算法和实际应用展开，重点介绍可信联邦学习在隐私安全、模型效用、训练效率中的前沿技术理论研究，以及隐私计算、差分隐私、安全多方计算、区块链等技术在联邦学习中的应用，同时针对三者之间的权衡，提出了一系列的理论，包括不可能三角、多目标优化、概率近似正确学习、博弈均衡等前瞻性研究工作。同时，本书深入讨论了可信联邦学习和大模型技术的交集，提出多种联邦大模型架构及算法。本书还围绕可信联邦学习的模型版权保护与模型定价进行了阐述。书中不仅涵盖了理论分析，还结合可信联邦学习在医疗、金融、营销推荐、视觉等领域的应用提供实践案例，并展望了可信联邦学习未来的发展趋势，以帮助读者更好地理解和应用可信联邦学习技术。每章结尾配有习题，方便读者巩固所学内容。 |
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