Wir verwenden Cookies und Analyse-Tools, um die Nutzerfreundlichkeit der Internet-Seite zu verbessern und für Marketingzwecke. Wenn Sie fortfahren, diese Seite zu verwenden, nehmen wir an, dass Sie damit einverstanden sind. Zur Datenschutzerklärung.
Federated Learning in the Age of Foundation Models - FL 2024 International Workshops
CHF 71.10
Auf Lager
SKU
5HE3L2ENKNV
Geliefert zwischen Mo., 02.02.2026 und Di., 03.02.2026
Details
This LNAI volume constitutes the post proceedings of International Federated Learning Workshops such as follows:
FL@FM-WWW 2024, FL@FM-ICME 2024, FL@FM-IJCAI 2024 and FL@FM-NeurIPS 2024. This LNAI volume focuses on the following topics:
Efficient Model Adaptation and Personalization, Data Heterogeneity and Incomplete Data, Integration of Specialized Neural Architectures, Frameworks and Tools for Federated Learning, Applications in Domain-Specific Contexts, Unsupervised and Lightweight Learning, and Causal Discovery and Black-Box Optimization.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783031822391
- Genre Information Technology
- Editor Han Yu, Xiaoxiao Li, Irwin King, Randy Goebel, Zenglin Xu
- Lesemotiv Verstehen
- Anzahl Seiten 196
- Größe H235mm x B155mm x T11mm
- Jahr 2025
- EAN 9783031822391
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 3031822390
- Veröffentlichung 04.03.2025
- Titel Federated Learning in the Age of Foundation Models - FL 2024 International Workshops
- Untertitel FL@FM-WWW 2024, Singapore, May 14, 2024; FL@FM-ICME 2024, Niagara Falls, ON, Canada, July 15, 2024; FL@FM-IJCAI 2024, Jeju Island, South Korea, August 5, 2024; and FL@FM-NeurIPS 2024, Vancouver, BC, Canada, December 15, 2024, Revised Select
- Gewicht 306g
- Herausgeber Springer International Publishing
- Sprache Englisch
Bewertungen
Schreiben Sie eine Bewertung