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题名:
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社交车联网与联邦学习关键技术 she jiao che lian wang yu lian bang xue xi guan jian ji shu / 赵鹏程著 , |
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ISBN:
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978-7-5221-4115-2 价格： CNY88.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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189页 图 21cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国原子能出版社 出版日期： 2025 |
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内容提要:
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本书针对智慧城市建设中社交车联网这一新定义和新范式, 在实际部署和应用过程中面临的网络服务效率低, 跨车辆间交互质量难保障等问题, 以联邦学习架构作为该新范式中基础研究内容, 深入探索社交车联网范式概念、联邦学习梯度压缩算法、车辆簇构建方法等关键技术。全书分为四大部分, 第一部分介绍了社交车联网的演化过程和范式内容, 以及由此引发的关键问题和挑战。第二部分, 具体描述车辆簇的构建机制和梯度压缩联邦学习方法。第三部分, 在自适应车辆簇构建的基础上, 介绍联邦动态时间规划方法。第四部分, 对车辆簇中簇头选择和联邦知识蒸馏方法详细介绍。 |
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主题词:
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机器学习 应用 |
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中图分类法:
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U469-39 版次： 5 |
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主要责任者:
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赵鹏程 zhao peng cheng 著 |
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附注:
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2023年度龙门实验室前沿探索项目 (项目编号: LMQYTSKT034) 2025年度河南省重点研发计划 (科技) 项目 (项目编号: 252102210158) 2025年度中国博士后科学基金面上项目 (项目编号:2025M773400) |
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责任者附注:
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赵鹏程, 就职于河南科技大学软件学院, 任大数据技术与工程教研室主任。主要从事数据量化与分析、知识推演、数据安全共享等方面的教学与科研工作。 |
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索书号:
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U469-39/4026 |