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Cross-device Federated Recommendation, Fachbücher von Xiangjie Kong
Das Buch "Cross-device Federated Recommendation" bietet eine umfassende Einführung in die aktuellen Bereiche der Empfehlungssysteme und des geräteübergreifenden föderierten Lernens. Es beleuchtet die neuesten Fortschritte und Perspektiven in Bezug auf die föderierte Empfehlung, die als datenschutzorientiertes, verteiltes Rechenparadigma fungiert. Dieses Konzept ermöglicht eine kollaborative Intelligenz über mehrere Geräte hinweg, während die Sicherheit lokaler Daten gewährleistet bleibt. In diesem Kontext sind allgegenwärtige Empfehlungsdienste eine wesentliche Anwendung der KI auf Geräteebene. Das Buch ist so strukturiert, dass jedes Kapitel unabhängig verstanden werden kann, und organisiert bestehende Bemühungen in der föderierten Empfehlung aus drei verschiedenen Perspektiven: Lernparadigmen, Datenschutz-Computing und föderierte Herausforderungen. Die Perspektive der Lernparadigmen umfasst statistisches maschinelles Lernen, tiefes Lernen, verstärkendes Lernen und Meta-Lernen, während die Datenschutz-Perspektive Techniken wie homomorphe Verschlüsselung und differenzielle Privatsphäre behandelt. Die Diskussion über föderierte Probleme umfasst Kommunikationsoptimierung und Fairnesswahrnehmung, die in der geräteübergreifenden verteilten Umgebung von grosser Bedeutung sind. Am Ende werden potenzielle Herausforderungen und vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschungen erörtert.
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Skylum Luminar Cross-DeviceSkylum Luminar Cross-Device: Was Sie über die neue Foto-Bearbeitung wissen müssen Skylum Luminar Cross-Device revolutioniert die Art und Weise, wie Fotografen ihre Bilder bearbeiten. Stellen Sie sich vor: Sie beginnen mit der Bearbeitung eines Fotos auf dem Smartphone während der Pendlerfahrt und setzen die Arbeit später nahtlos auf Ihrem Desktop-Computer fort ? genau das ermöglicht das neue Luminar-Ökosystem. Diesen Herbst führt Skylum das Luminar Ecosystem ein, eine Erweiterung zu Luminar Neo, die es Nutzern erlaubt, Fotos plattformübergreifend zu bearbeiten, zu restaurieren und zu teilen ? ob auf Mobilgeräten, Desktop oder im Web. Das Besondere daran: Die Vorbestellung ist aktuell mit bis zu 67% Rabatt möglich. Früher in diesem Jahr hat Skylum Luminar Neo bereits seine Reichweite erweitert und Apps für Android sowie ChromeOS veröffentlicht, wodurch nun al...109,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Skylum Luminar Neo Cross-Device - DowndloadkeyLuminar Neo Cross-Device ist ein leistungsstarker Fotoeditor, der Ihre Bearbeitungsmöglichkeiten mit KI-Tools der nächsten Generation erweitert – jetzt mit Desktop-, Mobil- und geräteübergreifender Bearbeitung. Luminar Neo Cross-Device wird per E-Mail als Download-Key versendet. Produktbilder zeigen optionales Zubehör und Anwendungsbeispiele. - Skylum Kamerazubehör131,97 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Knowledge Recommendation Systems with Machine Intelligence Algorithms, Fachbücher von Jarosław ProtasiewiczDas Buch "Knowledge Recommendation Systems with Machine Intelligence Algorithms" bietet eine umfassende Untersuchung des Themas der Wissensempfehlungssysteme, die auf Algorithmen der Maschinenintelligenz basieren. In einer Zeit, in der die Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften und Innovatoren stetig wächst, wird die Notwendigkeit solcher Systeme immer deutlicher. Dieses Fachbuch beleuchtet die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der effektiven Verwaltung von Informationen und Ressourcen ergeben. Es führt die Leser durch verschiedene Anwendungsbeispiele, darunter die Empfehlung von Gutachtern für akademische Manuskripte und die Unterstützung von Innovationen durch die gezielte Bereitstellung relevanter Informationen. Darüber hinaus wird erläutert, wie Algorithmen zur Datenverarbeitung eingesetzt werden, um aus Daten wertvolle Informationen und Wissen zu generieren, die in Informationssystemen verwendet werden können.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Security and Privacy in Federated Learning, Fachbücher von Shui Yu, Lei CuiDas Buch "Security and Privacy in Federated Learning" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der Sicherheit und Privatsphäre von föderierten Lernsystemen. Die Autoren beleuchten die wichtigsten Angriffe und Gegenmassnahmen, die in diesem dynamischen und sich schnell entwickelnden Bereich relevant sind. Themen wie Inferenzangriffe, Datenvergiftung, generative gegnerische Netzwerke, differenzielle Privatsphäre, sichere Mehrparteienberechnungen, homomorphe Verschlüsselung und Shuffle-Techniken werden detailliert behandelt. Das Buch richtet sich sowohl an Forschende, die neu in diesem Gebiet sind, als auch an erfahrene Fachleute, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen in diesem unerschlossenen Terrain auseinandersetzen möchten. Jeder Abschnitt ist so strukturiert, dass er unabhängig gelesen werden kann, was es zu einer wertvollen Ressource für Masterstudierende, fortgeschrittene Bachelorstudierende, Doktorand*innen und praktizierende Ingenieur*innen macht.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Federated Learning Systems, Fachbücher von Mohamed Medhat Gaber, Muhammad Habib ur Rehman
Das Buch "Federated Learning Systems" bietet eine umfassende Analyse der aktuellen Entwicklungen und Anwendungen im Bereich des föderierten Lernens (FL). Es beleuchtet sowohl die praktischen Implementierungen in der Industrie als auch die neuesten Forschungsergebnisse, die die FL-Landschaft vorantreiben. FL ermöglicht eine dezentrale Modellierung, die den Datenschutz wahrt und die Sicherheit erhöht, ohne auf zentrale Datensätze angewiesen zu sein. Führende Unternehmen wie NVIDIA haben allgemeine FL-Plattformen entwickelt, die die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen verteilte Daten nutzen. Im medizinischen Bereich ermöglichen Plattformen wie FedBioMed die kollaborative Entwicklung von Modellen über verschiedene Gesundheitseinrichtungen hinweg, um erheblichen Mehrwert zu schaffen. Das Buch thematisiert auch die Fortschritte in den datenschutzfreundlichen Technologien (PETs), die sicherstellen, dass FL robust, sicher und skalierbar bleibt. Zukünftig könnte das föderierte Lernen die öffentliche Gesundheit transformieren, indem es eine globale Zusammenarbeit zur Krankheitsprävention ermöglicht und gleichzeitig die Privatsphäre der Einzelnen schützt. Von Empfehlungssystemen bis hin zu Anwendungen in der Cybersicherheit ist FL bereit, zahlreiche Bereiche zu revolutionieren und eine Zukunft zu gestalten, in der Zusammenarbeit und Datenschutz nahtlos koexistieren.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks, Fachbücher von Shuguang Cui, Mingzhe Chen
Das Fachbuch 'Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks' bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Federated Learning (FL) in drahtlosen Netzwerken. Es gliedert sich in drei Hauptteile: Zunächst werden die Grundlagen und Vorüberlegungen zu FL detailliert erläutert, wobei ein breiter Überblick über etablierte FL-Frameworks gegeben wird. Im zweiten Teil liegt der Fokus auf der Analyse und Optimierung von FL in realen drahtlosen Netzwerken. Hierbei werden wesentliche Techniken wie das Management von Funkressourcen, Quantisierung und Over-the-Air-Berechnungen vorgestellt, die zur Leistungssteigerung von FL beitragen. Der dritte Teil widmet sich den praktischen Anwendungen von FL in Bereichen wie der Steuerung autonomer Fahrzeuge und der Optimierung von Mobile Edge Computing. Das Buch integriert Ansätze aus der Optimierungstheorie, Graphentheorie und dem maschinellen Lernen, um innovative Lösungen für Herausforderungen in drahtlosen Netzwerken zu präsentieren. Es richtet sich an Fachleute und Forscher, die an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und drahtloser Kommunikation arbeiten, und bietet fundierte theoretische sowie praxisnahe Einblicke in die Optimierung von FL-Systemen.
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Cross-device Federated Recommendation, Fachbücher von Xiangjie KongDas Buch "Cross-device Federated Recommendation" bietet eine umfassende Einführung in die aktuellen Bereiche der Empfehlungssysteme und des geräteübergreifenden föderierten Lernens. Es beleuchtet die neuesten Fortschritte und Perspektiven in Bezug auf die föderierte Empfehlung, die als datenschutzorientiertes, verteiltes Rechenparadigma fungiert. Dieses Konzept ermöglicht eine kollaborative Intelligenz über mehrere Geräte hinweg, während die Sicherheit lokaler Daten gewährleistet bleibt. In diesem Kontext sind allgegenwärtige Empfehlungsdienste eine wesentliche Anwendung der KI auf Geräteebene. Das Buch ist so strukturiert, dass jedes Kapitel unabhängig verstanden werden kann, und organisiert bestehende Bemühungen in der föderierten Empfehlung aus drei verschiedenen Perspektiven: Lernparadigmen, Datenschutz-Computing und föderierte Herausforderungen. Die Perspektive der Lernparadigmen umfasst statistisches maschinelles Lernen, tiefes Lernen, verstärkendes Lernen und Meta-Lernen, während die Datenschutz-Perspektive Techniken wie homomorphe Verschlüsselung und differenzielle Privatsphäre behandelt. Die Diskussion über föderierte Probleme umfasst Kommunikationsoptimierung und Fairnesswahrnehmung, die in der geräteübergreifenden verteilten Umgebung von grosser Bedeutung sind. Am Ende werden potenzielle Herausforderungen und vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschungen erörtert.128,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks, Fachbücher von Shuguang Cui, Mingzhe ChenDas Fachbuch 'Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks' bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Federated Learning (FL) in drahtlosen Netzwerken. Es gliedert sich in drei Hauptteile: Zunächst werden die Grundlagen und Vorüberlegungen zu FL detailliert erläutert, wobei ein breiter Überblick über etablierte FL-Frameworks gegeben wird. Im zweiten Teil liegt der Fokus auf der Analyse und Optimierung von FL in realen drahtlosen Netzwerken. Hierbei werden wesentliche Techniken wie das Management von Funkressourcen, Quantisierung und Over-the-Air-Berechnungen vorgestellt, die zur Leistungssteigerung von FL beitragen. Der dritte Teil widmet sich den praktischen Anwendungen von FL in Bereichen wie der Steuerung autonomer Fahrzeuge und der Optimierung von Mobile Edge Computing. Das Buch integriert Ansätze aus der Optimierungstheorie, Graphentheorie und dem maschinellen Lernen, um innovative Lösungen für Herausforderungen in drahtlosen Netzwerken zu präsentieren. Es richtet sich an Fachleute und Forscher, die an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und drahtloser Kommunikation arbeiten, und bietet fundierte theoretische sowie praxisnahe Einblicke in die Optimierung von FL-Systemen.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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