Federated learning framework for mobile edge computing networks (Englisch)
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In:
CAAI Transactions on Intelligence Technology
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5
, 1
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15-21
;
2020
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ISSN:
- Aufsatz (Zeitschrift) / Elektronische Ressource
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Titel:Federated learning framework for mobile edge computing networks
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Beteiligte:Fantacci, Romano ( Autor:in ) / Picano, Benedetta ( Autor:in )
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Erschienen in:CAAI Transactions on Intelligence Technology ; 5, 1 ; 15-21
-
Verlag:
- Neue Suche nach: The Institution of Engineering and Technology
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Erscheinungsdatum:01.03.2020
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Format / Umfang:7 pages
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ISSN:
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DOI:
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Medientyp:Aufsatz (Zeitschrift)
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Format:Elektronische Ressource
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Sprache:Englisch
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Schlagwörter:edge computing paradigm , sensitive data , popular application types , federated learning framework , application demand prediction problem , network edges , central unit , learning (artificial intelligence) , computer networks , neural nets , prediction demand , personal users , predicted applications demand , deep learning , data privacy , edge computing nodes , moving storage , smart devices , content requests , virtual machines , multiple users , mobile edge computing networks , local training process , mobile computing , learning procedures , classical prediction approaches , high accuracy levels
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Datenquelle:
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Inhaltsverzeichnis – Band 5, Ausgabe 1
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