Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/138368698X |
| Titel | Addressing data heterogeneity, scarcity, and training efficiency in privacy-preserving federated learning / Haokun Chen ; Betreuer: Volker Tresp |
| Person(en) |
Chen, Haokun (Verfasser) Tresp, Volker (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | München : Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, München, Ludwig-Maximilians-Universität, 2025 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:19-360975 DOI: 10.5282/edoc.36097 |
| URL | https://edoc.ub.uni-muenchen.de/36097/ (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen* ; Computersicherheit* ; Datenschutz* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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