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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 75,83
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 73,83
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 71,25
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 75,81
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 75,69
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 93,88
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 96,05
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 82,70
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things (Hardcover)
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 80,77
Convertir monedaEUR 34,60 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Federated Learning (FL) is a new collaborative learning method that allows multiple data owners to cooperate in ML model training without exposing private data. Split Learning (SL) is an emerging collaborative learning method that splits an ML model into multiple portions that are trained collaboratively by different entities. FL and SL, each have unique advantages and respective limitations, may complement each other to facilitate effective collaborative learning in the Internet of Things (IoT). The rapid development of edge-cloud computing technologies enables a distributed platform upon which the FL and SL frameworks can be deployed. Therefore, FL and SL deployed upon an edge-cloud platform in an IoT environment have formed an active research area that attracts interest from both academia and industry. This reprint of the special issue "Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things" aims to present the latest research advances in this interdisciplinary field of edge-cloud computing and federated-split learning. This special issue includes twelve research articles that address various aspects of edge-cloud computing and federated-split learning, including technologies for improving the performance and efficiency of FL and SL in edge-cloud computing environments, mechanisms for protecting the data privacy and system security in FL and SL frameworks, and exploitation of FL/SL-based ML methods together with edge/cloud computing technologies for supporting various IoT applications. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 117,08
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 125,31
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 123,94
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things (Hardcover)
Librería: Grand Eagle Retail, Mason, OH, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 73,58
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Federated Learning (FL) is a new collaborative learning method that allows multiple data owners to cooperate in ML model training without exposing private data. Split Learning (SL) is an emerging collaborative learning method that splits an ML model into multiple portions that are trained collaboratively by different entities. FL and SL, each have unique advantages and respective limitations, may complement each other to facilitate effective collaborative learning in the Internet of Things (IoT). The rapid development of edge-cloud computing technologies enables a distributed platform upon which the FL and SL frameworks can be deployed. Therefore, FL and SL deployed upon an edge-cloud platform in an IoT environment have formed an active research area that attracts interest from both academia and industry. This reprint of the special issue "Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things" aims to present the latest research advances in this interdisciplinary field of edge-cloud computing and federated-split learning. This special issue includes twelve research articles that address various aspects of edge-cloud computing and federated-split learning, including technologies for improving the performance and efficiency of FL and SL in edge-cloud computing environments, mechanisms for protecting the data privacy and system security in FL and SL frameworks, and exploitation of FL/SL-based ML methods together with edge/cloud computing technologies for supporting various IoT applications. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 82,01
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Federated Learning (FL) is a new collaborative learning method that allows multiple data owners to cooperate in ML model training without exposing private data. Split Learning (SL) is an emerging collaborative learning method that splits an ML model into multiple portions that are trained collaboratively by different entities. FL and SL, each have unique advantages and respective limitations, may complement each other to facilitate effective collaborative learning in the Internet of Things (IoT). The rapid development of edge-cloud computing technologies enables a distributed platform upon which the FL and SL frameworks can be deployed. Therefore, FL and SL deployed upon an edge-cloud platform in an IoT environment have formed an active research area that attracts interest from both academia and industry. This reprint of the special issue 'Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things' aims to present the latest research advances in this interdisciplinary field of edge-cloud computing and federated-split learning. This special issue includes twelve research articles that address various aspects of edge-cloud computing and federated-split learning, including technologies for improving the performance and efficiency of FL and SL in edge-cloud computing environments, mechanisms for protecting the data privacy and system security in FL and SL frameworks, and exploitation of FL/SL-based ML methods together with edge/cloud computing technologies for supporting various IoT applications.
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,78
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Edge-Cloud Computing and Federated-Split Learning in the Internet of Things
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 131,98
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