Gupta / Garg / Agarwal Federated Learning Based Intelligent Systems to Handle Issues and Challenges in IoVs (Part 1)


1. Auflage 2024
ISBN: 978-981-5313-02-4
Verlag: Bentham Science Publishers
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Englisch, Band 3, 245 Seiten

Reihe: Federated learning for Internet of Vehicles: IoV Image Processing, Vision and Intelligent Systems

ISBN: 978-981-5313-02-4
Verlag: Bentham Science Publishers
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection



Federated Learning Based Intelligent Systems to Handle Issues and Challenges in IoVs (Part 1) examines how federated learning can address key challenges within the Internet of Vehicles, from data security to routing efficiency. This volume explores how federated learning, a decentralized approach to machine learning, enables secure and adaptive IoV systems that enhance road safety, optimize traffic flow, and support reliable data sharing.
Chapters cover essential topics, including technologies to address IoV routing issues, secure data exchange using blockchain, privacy-preserving methods, and NLP applications for vehicle safety. By combining theoretical insights with practical solutions, the book highlights how federated learning fosters scalable, resilient IoV systems that respond dynamically to the demands of connected vehicles.
Key Features:
- Addresses data privacy, secure communication, and adaptive solutions in IoV
- Explores federated learning applications in real-time IoV systems
- Combines practical examples with theoretical foundations in IoV technology
- Includes emerging research areas in IoV federated learning frameworks
Readership:
Ideal for people in R&D industry, manufacturing and automation sectors, IoV engineers, university libraries, researchers, and graduate students.

Gupta / Garg / Agarwal Federated Learning Based Intelligent Systems to Handle Issues and Challenges in IoVs (Part 1) jetzt bestellen!


Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.