《联邦学习 Federated Learning》是由杨强等人撰写的一本专注于联邦学习的学术著作。书中系统地讲解了联邦学习的基本概念、原理及其在各类应用中的优势与挑战。联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，通过在多个设备上进行模型训练而不需要集中数据，旨在保护用户的隐私，并提升数据的安全性。 本书详细阐述了联邦学习的工作机制，包括其与传统集中式机器学习的对比，及其在分布式环境下的优化策略。作者们涵盖了不同的算法框架，以及如何在多种实际场景中有效实施联邦学习。此外，书中还列举了针对联邦学习的最新研究成果，并分析了其在医疗、金融、智能家居等领域的应用案例，展现了联邦学习的广泛潜力和现实意义。 同时，书中亦讨论了联邦学习所面临的一些挑战，如通信效率、系统异构性和安全性问题，并提出了相应的解决方案和未来的研究方向。通过深入的案例分析和理论探讨，读者能够全面理解联邦学习这一前沿技术的价值及其在科技进步中的重要地位。这本书不仅适合研究者、学生，也为相关领域的从业者提供了有益的实践参考。

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