Performance evaluation; Distributed databases; Training data; Statistical distributions; Machine learning; Collaborative work; Search problems;
机译:私人数据分布式和联合学习模型的性能分析
机译:联邦学习和隐私:在分散数据上构建机器学习和数据科学的隐私保存系统
机译:实现异质性:IOT的自组织联邦学习框架
机译:节能聚类以解决联邦学习中的数据异质性
机译:通过元数据植入和逐步演化来解决联合数据库中的语义异质性
机译:联合学习在没有数据共享的情况下提高了多中心深度学习的现场性能
机译:在大型智能手机数据上表征异质性对联合学习的影响