Federated Learning Applications in the Industrial Internet of Everything (IoE)
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer, 2025
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a comprehensive exploration of federated learning and its transformative potential across industries, focusing on privacy-preserving, decentralized AI solutions. It introduces novel frameworks and applications in healthcare, smart transportation, energy optimization, and Industry 4.0, emphasizing real-world use cases and addressing key challenges in privacy, scalability, and collaboration. By bridging theory and practice, the book provides actionable insights into implementing federated learning for dynamic, interconnected ecosystems like the Industrial Internet of Everything (IoE). Aimed at researchers, practitioners, and policymakers, it offers cutting-edge strategies to enhance efficiency, security, and innovation in diverse industrial domains. 287 pp. Englisch.
Codice articolo 9783031992698
- Titolo
- Federated Learning Applications in the Industrial Internet of Everything (IoE)
- Autore
- Rajni Mohana
- Editore
- Springer, Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031992695
- ISBN 13
- 9783031992698
- Dimensioni
- 235x155x35 mm
This book presents a comprehensive exploration of federated learning and its transformative potential across industries, focusing on privacy-preserving, decentralized AI solutions. It introduces novel frameworks and applications in healthcare, smart transportation, energy optimization, and Industry 4.0, emphasizing real-world use cases and addressing key challenges in privacy, scalability, and collaboration. By bridging theory and practice, the book provides actionable insights into implementing federated learning for dynamic, interconnected ecosystems like the Industrial Internet of Everything (IoE). Aimed at researchers, practitioners, and policymakers, it offers cutting-edge strategies to enhance efficiency, security, and innovation in diverse industrial domains.
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Dalla quarta di copertina
This book presents a comprehensive exploration of federated learning and its transformative potential across industries, focusing on privacy-preserving, decentralized AI solutions. It introduces novel frameworks and applications in healthcare, smart transportation, energy optimization, and Industry 4.0, emphasizing real-world use cases and addressing key challenges in privacy, scalability, and collaboration. By bridging theory and practice, the book provides actionable insights into implementing federated learning for dynamic, interconnected ecosystems like the Industrial Internet of Everything (IoE). Aimed at researchers, practitioners, and policymakers, it offers cutting-edge strategies to enhance efficiency, security, and innovation in diverse industrial domains.
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