P. Kairouz, H. B. McMahan, B. Avent, A. Bellet, M. Bennis, A. N. Bhagoji, K. A.
Bonawitz, Z. Charles, G. Cormode, R. Cummings, R. G. L. D'Oliveira,
H. Eichner, S. E. Rouayheb, D. Evans, J. Gardner, Z. Garrett,
A. Gascón, B. Ghazi, P. B. Gibbons, M. Gruteser, Z. Harchaoui, C. He,
L. He, Z. Huo, B. Hutchinson, J. Hsu, M. Jaggi, T. Javidi, G. Joshi,
M. Khodak, J. Konečný, A. Korolova, F. Koushanfar, S. Koyejo,
T. Lepoint, Y. Liu, P. Mittal, M. Mohri, R. Nock, A. Özgür,
R. Pagh, H. Qi, D. Ramage, R. Raskar, M. Raykova, D. Song, W. Song, S. U.
Stich, Z. Sun, A. T. Suresh, F. Tramèr, P. Vepakomma, J. Wang,
L. Xiong, Z. Xu, Q. Yang, F. X. Yu, H. Yu, and S. Zhao.
Advances and open problems in federated learning.
Foundations and Trends in Machine Learning, 14(1-2):1-210,
2021.
[ bib |
DOI |
http |
Alternate Version |
http ]
Back
This file was generated by
bibtex2html 1.92.