It covers state-of-the-art results in software engineering, including machine learning, artificial intelligence, and other related fields. The book also discusses federated learning, a distributed machine learning paradigm that enables collaboration among agents while preserving data privacy. However, with the massive volume of heterogeneous data from various clients, the server faces challenges such as data imbalance, data corruption, and data irrelevance, leading to security risks that affect the effectiveness of learning. To address these issues, the book proposes the Heterogeneity Index-Based Clustering (HIC) approach, which dynamically clusters clients based on their heterogeneity level using an affinity propagation method. This approach scales data heterogeneity and dynamic clustering to create a resilient learning system against backdoor attacks, outperforming existing works on FL robustness. Software Engineering and Management Vol 16: A Comprehensive Guide to Technological Advancements and Their Impact on Humanity As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is essential to understand the process of technological advancements and their impact on humanity.

Он охватывает современные результаты в разработке программного обеспечения, включая машинное обучение, искусственный интеллект и другие смежные области. В книге также обсуждается федеративное обучение, парадигма распределенного машинного обучения, которая обеспечивает совместную работу агентов при сохранении конфиденциальности данных. Однако с огромным объемом разнородных данных от различных клиентов сервер сталкивается с такими проблемами, как дисбаланс данных, повреждение данных и неактуальность данных, что приводит к рискам безопасности, которые влияют на эффективность обучения. Чтобы решить эти проблемы, в книге предлагается подход кластеризации на основе индекса гетерогенности (Heterogeneity Index-Based Clustering, HIC), который динамически кластеризует клиентов на основе их уровня гетерогенности с использованием метода распространения сродства. Этот подход масштабирует неоднородность данных и динамическую кластеризацию, чтобы создать устойчивую систему обучения против атак бэкдора, превосходя существующие работы по надежности FL. Разработка и управление программным обеспечением Том 16: Всеобъемлющее руководство по технологическим достижениям и их влиянию на человечество Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологических достижений и их влияние на человечество.

Il couvre les résultats actuels dans le développement de logiciels, y compris l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et d'autres domaines connexes. livre traite également de l'apprentissage fédéral, un paradigme de l'apprentissage automatique distribué qui assure la collaboration des agents tout en préservant la confidentialité des données. Cependant, avec une grande quantité de données hétérogènes provenant de différents clients, le serveur est confronté à des problèmes tels que le déséquilibre des données, la corruption des données et le manque de pertinence des données, ce qui entraîne des risques de sécurité qui affectent l'efficacité de la formation. Pour résoudre ces problèmes, le livre propose une approche de clustering basée sur l'indice d'hétérogénéité (Heterogeneity Index-Based Clustering, HIC), qui regroupe dynamiquement les clients en fonction de leur niveau d'hétérogénéité en utilisant la méthode de propagation de l'affinité. Cette approche met à l'échelle l'hétérogénéité des données et le clustering dynamique pour créer un système d'apprentissage durable contre les attaques de backdoor, dépassant les travaux de fiabilité FL existants. Développement et gestion de logiciels Volume 16 : Un guide complet des progrès technologiques et de leur impact sur l'humanité Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre le processus des progrès technologiques et leur impact sur l'humanité.

Cubre los resultados modernos en el desarrollo de software, incluyendo aprendizaje automático, inteligencia artificial y otras áreas relacionadas. libro también discute el aprendizaje federado, un paradigma de aprendizaje automático distribuido que asegura que los agentes colaboren mientras mantienen la confidencialidad de los datos. n embargo, con una enorme cantidad de datos heterogéneos de diferentes clientes, el servidor se enfrenta a problemas como desequilibrios de datos, corrupción de datos e irrelevancia de datos, lo que conduce a riesgos de seguridad que afectan la eficiencia del aprendizaje. Para resolver estos problemas, el libro propone un enfoque de clustering basado en el índice de heterogeneidad (HIC, Heterogeneidad Index-Based Clustering) que agrupa dinámicamente a los clientes en función de su nivel de heterogeneidad utilizando el método de propagación de afinidad. Este enfoque escala la heterogeneidad de los datos y la agrupación dinámica para crear un sistema de aprendizaje sostenible contra los ataques de la puerta trasera, superando los trabajos de fiabilidad FL existentes. Desarrollo y gestión de software Volumen 16: Guía integral sobre los avances tecnológicos y su impacto en la humanidad A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante comprender el proceso de avances tecnológicos y su impacto en la humanidad.

Es umfasst aktuelle Erkenntnisse in der Softwareentwicklung, darunter maschinelles rnen, künstliche Intelligenz und andere verwandte Bereiche. Das Buch diskutiert auch Federated arning, ein verteiltes maschinelles rnparadigma, das die Zusammenarbeit von Agenten unter Wahrung des Datenschutzes ermöglicht. Bei der enormen Menge an heterogenen Daten von verschiedenen Clients steht der Server jedoch vor Herausforderungen wie Datenungleichgewicht, Datenbeschädigung und Datenverfälschung, was zu cherheitsrisiken führt, die sich auf die Effektivität des Trainings auswirken. Um diese Probleme zu lösen, schlägt das Buch einen heterogenitätsindexbasierten Clustering-Ansatz (Heterogenity Index-Based Clustering, HIC) vor, der Clients basierend auf ihrem Heterogenitätsgrad mithilfe einer Affinitätsverbreitungsmethode dynamisch clustert. Dieser Ansatz skaliert die Datenhomogenität und das dynamische Clustering, um ein nachhaltiges rnsystem gegen Backdoor-Angriffe zu schaffen, das die bestehenden Arbeiten zur FL-Zuverlässigkeit übertrifft. Softwareentwicklung und -management Band 16: Ein umfassender itfaden für technologische Fortschritte und ihre Auswirkungen auf die Menschheit Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den Prozess des technologischen Fortschritts und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen.

''

Makine öğrenimi, yapay zeka ve diğer ilgili alanlar dahil olmak üzere yazılım geliştirmedeki modern sonuçları kapsar. Kitap ayrıca, ajanların veri gizliliğini korurken birlikte çalışmasını sağlayan dağıtılmış bir makine öğrenme paradigması olan federe öğrenmeyi de tartışıyor. Bununla birlikte, farklı istemcilerden gelen çok miktarda heterojen veri ile sunucu, veri dengesizliği, veri bozulması ve veri ilgisizliği gibi sorunlarla karşı karşıya kalır ve bu da eğitim etkinliğini etkileyen güvenlik risklerine yol açar. Bu sorunları ele almak için, kitap, bir afinite yayılma yöntemi kullanarak istemcileri heterojenlik seviyelerine göre dinamik olarak kümeleyen bir Heterojenlik İndeksi Tabanlı Kümeleme (HIC) yaklaşımı önermektedir. Bu yaklaşım, arka kapı saldırılarına karşı sağlam bir öğrenme sistemi oluşturmak için veri heterojenliğini ve dinamik kümelenmeyi ölçeklendirir ve FL güvenilirliği ile ilgili mevcut çalışmaları aşar. Yazılım Geliştirme ve Yönetimi Cilt 16: Teknolojik Gelişmeler ve İnsanlık Üzerindeki Etkileri için Kapsamlı Bir Rehber Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ettikçe, teknolojik gelişmelerin sürecini ve insanlık üzerindeki etkilerini anlamak önemlidir.

يغطي النتائج الحديثة في تطوير البرامج، بما في ذلك التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والمجالات الأخرى ذات الصلة. يناقش الكتاب أيضًا التعلم الفيدرالي، وهو نموذج موزع للتعلم الآلي يمكّن الوكلاء من العمل معًا مع الحفاظ على خصوصية البيانات. ومع ذلك، مع وجود كمية هائلة من البيانات غير المتجانسة من عملاء مختلفين، يواجه الخادم مشكلات مثل اختلال توازن البيانات، وفساد البيانات، وعدم أهمية البيانات، مما يؤدي إلى مخاطر أمنية تؤثر على فعالية التدريب. لمعالجة هذه القضايا، يقترح الكتاب نهج التكتل القائم على مؤشر عدم التجانس (HIC) الذي يجمع العملاء ديناميكيًا بناءً على مستوى عدم التجانس لديهم باستخدام طريقة انتشار التقارب. يوسع هذا النهج نطاق عدم تجانس البيانات والتجميع الديناميكي لإنشاء نظام تعلم قوي ضد الهجمات الخلفية، متجاوزًا العمل الحالي على موثوقية FL. تطوير البرمجيات وإدارتها المجلد 16: دليل شامل للتقدم التكنولوجي وتأثيرها على الإنسانية مع استمرار تقدم التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم عملية التقدم التكنولوجي وتأثيرها على البشرية.