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聯邦學習實戰

為了解決tbd英文的問題，作者楊強 這樣論述：

資料孤島和隱私保護已經成為制約人工智慧發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在資料不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智慧領域備受關注的熱點。 本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。 全書由五部分共19 章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python 和FATE 進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python 代碼實現，部分案例採用FATE 實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級

知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。 本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。  

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國軍網路社群公關策略— 以陸、海、空三軍臉書粉專經營為例

為了解決tbd英文的問題，作者楊國胤 這樣論述：

在新媒體蓬勃發展的現今,如何透過網路社群,建立與民眾之關係、暢通溝通管道,乃是政府機關之重要課題。為凝聚全體國防共識,同時掌握民意動態,我國國防部及各軍種相繼成立臉書粉絲專頁。綜觀過去研究,分析國軍臉書發文策略,較少針對各軍種之研究,同時,陸軍司令部有別於過往,改以專任人員執行臉書經營,其公關與發文策略與以兼任方式執行臉書管理之軍種是否有所差異?故而本研究將以陸、海、空三軍粉絲專頁為研究主體,探究各軍種臉書行銷策略之差異。 研究發現,在整體經營成效及發文策略上,陸、海軍成績較佳,同時透過深度訪談發現,除了陸軍以專任人員執行臉書經營之外,海軍亦有編制專業人員協助臉書管理。問卷調查

結果也發現,以專任、專業模式經營臉書之陸、海軍,其粉絲專頁的互動性較佳。最後,本研究綜整整體研究成果,針對各軍種臉書之經營策略,提出五點實務建議,以做為未來國軍臉書社群經營之參考。