联邦学习技术及应用

图书信息

作者：章辉,祝好,陈宏铭编著编

出版社：化学工业出版社

定价：79.00

ISBN：9787122486707

出版时间：2025-10-01

分类：图书,行业职业,计算机,软硬件技术

商品介绍

目录

第1章 联邦学习简介

1.1 联邦学习的背景

1.2 联邦学习技术的发展阶段

1.2.1 早期探索阶段

1.2.2 技术成熟阶段

1.2.3 应用拓展阶段

1.3 联邦学习的定义

1.4 联邦学习的特点

1.5 联邦学习的模型架构及训练过程

1.5.1 联邦学习模型架构概述

1.5.2 本地模型

1.5.3 中央服务器

1.5.4 通信网络

1.5.5 模型聚合算法

1.5.6 训练过程

1.5.7 其他模型架构

……

内容简介

本书系统阐释联邦学习这一新兴技术的理论与应用。开篇详解联邦学习的背景、发展阶段、模型架构及分类，深入剖析其隐私保护技术与安全挑战。继而探讨联邦学习在移动边缘网络优化、通信成本降低、资源分配策略及激励机制设计等方面的创新应用，揭示其与物联网、区块链、大模型等技术的融合路径。最后，结合通信、金融、医疗、交通等多行业场景，展现联邦学习在网络性能优化、用户行为分析、安全通信等领域的实践价值。

全书兼具理论深度与实践指导，为读者提供从基础原理到行业解决方案的全面参考，助力解决数据隐私、通信效率等核心问题。

本书适合通信行业从业者，人工智能、大数据、云计算领域的研究人员及工程师学习使用，也可用作高等院校相关专业的师生教学用书。

作者简介

章辉，副研究员，毕业于北京邮电大学，分别获得理学学士学位和工学博士学位。2010年7月至今任教于南开大学，曾在英国南安普顿大学从事新一代移动通信系统博士后研究。入选2014年科技部“中韩青年科学家交流计划”，韩国科学技术院博士后研究员。曾任国家自然科学基金委国际合作局中德中心流动业务主管。担任通信学报青年编委，2025 IEEE ICC等多个通信领域国际学术会议技术程序委员会委员。

祝好，咨询总监，高级工程师，注册信息安全工程师（CISP），系统集成项目管理工程师。毕业于北京邮电大学，通信与信息系统专业，硕士。曾先后任职于中国移动通信集团设计院有限公司和中移数智科技有限公司，主导重量和中国移动集团级重点战略项目，聚焦移动网络与IT支撑、党政军领域数智化转型咨询及海外业务方向。担任国务院国资委2024年度“揭榜挂帅”研究课题课题组组长，课题入选由国务院国资委、新华通讯社指导的第七届中国企业论坛优秀成果集。荣获5项重量、省部级工程设计咨询类奖项，在《计算机工程与应用》《电信科学》《电信工程技术与标准化》等核心期刊发表论文数篇。

陈宏铭，俄罗斯工程院外籍院士，美国国家人工智能科学院通讯院士，重量高层次人才，现任浙江海洋大学海天智能物联网实验室主任。担任南开大学讲座教授、中国计算机学会集成电路设计专委会执行委员、浙江省航空航天学会理事等多项职务。长期致力于人工智能加速器与RISC - V处理器芯片设计、物联网技术与应用的教学和科研工作。发表SCI/EI论文50余篇，中文科技期刊70余篇，授权专利16项、软件著作权2项，出版2本RISC - V处理器、2本鸿蒙软硬件系统开发与1本Java编程等学术专著。担任“创客中国”浙江赛区暨“浙江好项目”等多项创新创业大赛评委，并指导研究生获2021年“创青春”江苏青年创新创业大赛一等奖。