• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

Upp till 25% på utvalda nyheter →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing

    20th EAI International Conference, CollaborateCom 2024, Wuzhen, China, November 14–17, 2024, Proceedings, Part III

    AvHonghao Gao,Xinheng Wang

    Häftad, Engelska, 2025

    Del 626 i serien Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering

    952 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    The three-volume set LNICST 624, 625, 626 constitutes the refereed proceedings of the 20th EAI International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing, CollaborateCom 2024, held in Wuzhen, China, during November 14–17, 2024. The 62 full papers were carefully reviewed and selected from 173 submissions. They are categorized under the topical sections as follows:  Edge computing & Task schedulingDeep Learning and applicationBlockchain applicationsSecurity and Privacy ProtectionRepresentation learning & Collaborative workingGraph neural networks & Recommendation systemsFederated Learning and application

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2025-08-10
    • Mått:155 x 235 x 19 mm
    • Vikt:505 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering
    • Antal sidor:320
    • Förlag:Springer International Publishing AG
    • ISBN:9783031932564

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Databaser inom Data och IT
    • Hårdvara inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • Graph neural networks & Recommendation systems.- Time-aware Recommendations with Motif-Enhanced Graph Learning.- Spatial-Temporal Graph Attention Networks Based on Novel Adjacency Matrix For Weather Forecasting.- Repository-Level Code Generation Method Enhanced by Context-Dependent Graph Retrieval.- DGSR: Dual-Graph Sequential Recommendation with Gated and Heterogeneous GNNs.- Disentanglement-enhanced User Representation via Domain-level Clusters for Cross-Domain Recommendation.- Adaptive Web API Recommendation via Matching Service Clusters and Mashup Requirement.- Multi-channel Heterogeneous Graph Transformer based Unsupervised Anomaly Detection Model for IoT Time Series.- CBR-FIF: A Novel Dynamic Graph Node Embedding Computation Framework.- KG-ASI: A Knowledge Graph Enhanced Model-based Retriever for Document Retrieval.- Federated Learning and application.- Free-rider Attack Based on Data-free Knowledge Distillation in Federated Learning.- Client-Oriented Energy Optimization in Clustered Federated Learning with Model Partition.- FedUDA: Towards a Novel Unfairness Distribution Attack against Federated Learning Models.- Mal-GAT: A Method to Enhance Malware Traffic Detection with Graph Attention Networks.- A Federated Learning Framework with Blockchain and Cache Pools for Unreliable Devices in a Cloud-Edge-End Environment.- Model Similarity based Clustering Federated Learning in Edge Computing.- A Privacy-Preserving Edge Caching Algorithm Based on Permissioned Blockchain and Federated Reinforcement Learning.