"**团队深度编撰。作者韩宇星长期执教于清华大学，杨强荣膺加拿大工程院及加拿大皇家学院院士，是国际联邦学习研究的引领者。他们结合多年的学术研究与一线工程实践经验，系统呈现联邦学习从基础理论到前沿应用的完整框架，让读者站在国内外领先专家的视角深入理解这一隐私保护机器学习范式。

理论与实践无缝衔接。全书涵盖联邦学习的定义、系统模型与威胁模型、个性化与非独立同分布问题、贡献度评估、联邦大模型、拜占庭安全等关键技术板块，层层剖析核心原理；同时配以医疗、金融、边缘计算、推荐系统等真实案例，帮助读者将抽象算法与具体应用紧密结合，既打牢理论基础，又能快速落地工程实践。

易学易用的教学设计。遵循“知其然、知其所以然”的教学理念，全书结构清晰、章节衔接紧凑，大量图表与示意图直观呈现复杂体系，循序渐进地引导读者掌握联邦学习技术，零基础读者也能逐步突破门槛。

全方位应用场景覆盖。重点探讨联邦学习在医疗诊断、金融风控、智能推荐、物联网、自动驾驶等多个领域的典型应用，展示技术创新与工程实践的结合路径，帮助读者了解**研究动向，打造面向未来的隐私保护型智能系统解决方案。

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