Lixin fan (53 risultati)
Da: butzle, Buttenwiesen, DE, Germaniabutzle
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Condizione: Sehr gut. Standard Version. B1039-133 4061229007504 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 500 DVD, Maße: 19.2 cm x 13.5 cm x 1.5 cm.
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 78,57
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Condizione: New. In.
Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020-11 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: Chiron Media, Wallingford, , Regno UnitoChiron Media
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PF. Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 86,23
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer 2023
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Da: moluna, Greven, , Germaniamoluna
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New.
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop, FL 2022, Held in Conjunction with IJCAI 2022, held in Vienna, Austria, during July 23-25, 2022.The 11 full papers presented in this book were carefully reviewed an…d selected from 12 submissions. They are organized in three topical sections: answer set programming; adaptive expert models for personalization in federated learning and privacy-preserving federated cross-domain social recommendation.
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Da: preigu, Osnabrück, Germaniapreigu
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EUR 70,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Trustworthy Federated Learning | First International Workshop, FL 2022, Held in Conjunction with IJCAI 2022, Vienna, Austria, July 23, 2022, Revised Selected Papers | Randy Goebel (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | x | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031289958 | Verantw…ortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Lingua: Inglese
Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 127,19
EUR 3,48 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Condizione: New. 1st ed. 2020 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Da: Buchpark, Trebbin, , GermaniaBuchpark
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EUR 38,45
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Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop, FL 2022, Held in Conjunction with IJCAI 2022, held in Vienna, Austria, during July 23-25, 2022. The 11 full papers presented in this book were carefully re…viewed and selected from 12 submissions. They are organized in three topical sections: answer set programming; adaptive expert models for personalization in federated learning and privacy-preserving federated cross-domain social recommendation.
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: Revaluation Books, Exeter, , Regno UnitoRevaluation Books
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EUR 140,44
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Paperback. Condizione: Brand New. 286 pages. 9.25x6.10x0.55 inches. In Stock.
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Editore: Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: preigu, Osnabrück, Germaniapreigu
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EUR 81,70
EUR 70,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Federated Learning | Privacy and Incentive | Qiang Yang (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | x | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030630751 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]…com | Anbieter: preigu.
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Editore: Springer, Springer 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 500, Libro 1 di 5. Libro 1 di 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive and self-contained introduction to federated learning, ranging from the basic knowledge and theories to various key applications. Privacy and incentive issues are the focus of this book. It is timely as federated… learning is becoming popular after the release of the General Data Protection Regulation (GDPR). Since federated learning aims to enable a machine model to be collaboratively trained without each party exposing private data to others. This setting adheres to regulatory requirements of data privacy protection such as GDPR.This book contains three main parts. Firstly, it introduces different privacy-preserving methods for protecting a federated learning model against different types of attacks such as data leakage and/or data poisoning. Secondly, the book presents incentive mechanisms which aim to encourage individuals to participate in the federated learning ecosystems. Last but not least, this book also describes how federated learning can be applied in industry and business to address data silo and privacy-preserving problems. The book is intended for readers from both the academia and the industry, who would like to learn about federated learning, practice its implementation, and apply it in their own business. Readers are expected to have some basic understanding of linear algebra, calculus, andneural network. Additionally, domain knowledge in FinTech and marketing would be helpful.'.
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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EUR 159,88
EUR 2,30 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 151,55
EUR 13,81 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New. In.
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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EUR 167,46
EUR 2,30 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 151,53
EUR 17,30 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New.
- Rilegato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Usato - Come nuovo
EUR 167,77
EUR 17,30 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer 2024
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Da: moluna, Greven, , Germaniamoluna
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 153,73
EUR 48,99 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer 2023
- Rilegato
Da: moluna, Greven, , Germaniamoluna
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 153,73
EUR 48,99 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New.
- Brossura
Da: preigu, Osnabrück, Germaniapreigu
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EUR 157,95
EUR 70,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Digital Watermarking for Machine Learning Model | Techniques, Protocols and Applications | Lixin Fan (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811975561 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sp…ringer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Da: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, GermaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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EUR 189,90
EUR 39,95 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Softcover. Condizione: gut. 2023. Trustworthy Federated Learning In deutscher Sprache. pages.
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 236,24
EUR 3,48 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Condizione: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
Contatta il venditoreVenditore con 4 stelleCondizione: Nuovo
EUR 239,28
EUR 3,48 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Condizione: New. 2023rd edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 188,90
EUR 61,88 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed wate…rmarks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
- Rilegato
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 190,49
EUR 62,68 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks…into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
