Integrated differential privacy learning system for edge computing in iot networks

dc.contributor.authorZhu Yinqiang
dc.description.abstractAs a result of the significant growth of the Internet of Things (IoT), a large nmnber of smart devices are being deployed around the world in various industries, from smart homes and smart cities to industrial automation and connected healthcare. These devices, such as portable health monitors, smart vehicles, and industrial sensors, form a vast network, generating a continuous and massive stream of data. This data provides an unprecedented opportunity to use machine learning to create intelligent applications that can provide accurate predictions and highly personalized services.
dc.identifier.citationZhu Yinqiang Integrated differential privacy learning system for edge computing in iot networks / Yinqiang Zhu, Yuriy Skorin (Scientific Supervisor) // Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції, присвяченої 30-річчю кафедри маркетингу, управління репутацією та клієнтським досвідом ДБТУ, 23 жовтня 2025 р. / Держ. біотехнологічний універси-тет. – Харків, 2025. – С. 157–158.
dc.identifier.urihttps://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38549
dc.language.isoen
dc.subjectanalys
dc.subjectdeveloped
dc.subjectsoftware
dc.subjectmethod
dc.subjectmodeling
dc.subjectsystem
dc.titleIntegrated differential privacy learning system for edge computing in iot networks
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Тези_Zhu Yinqiang_секція_2.pdf
Розмір:
33.72 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: