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數(shù)據(jù)孤島問題已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的主要阻礙。在此背景下,聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning)作為一種新興的機器學(xué)習(xí)技術(shù)范式,憑借其突出的隱私保護能力,展示出在諸多業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用價值。本書從聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識出發(fā),深入淺出地介紹了中央服務(wù)器優(yōu)化和聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)的算法體系,詳細闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)中涉及的加密通信模

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本書融入了近些年數(shù)據(jù)中心新的建設(shè)理念和創(chuàng)新技術(shù)，從數(shù)據(jù)中心的背景形勢開始，介紹了國內(nèi)外數(shù)據(jù)中心發(fā)展歷程和演進趨勢，數(shù)據(jù)中心全生命周期內(nèi)規(guī)劃、建設(shè)、運營階段的內(nèi)容，數(shù)據(jù)中心及內(nèi)部各系統(tǒng)基礎(chǔ)知識、建筑節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、空調(diào)節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、電源節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、智能化節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)等內(nèi)容，并結(jié)合各種節(jié)能技術(shù)分析多種適用

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