CoMB-CS: Contribution-aware and multi-armed bandit-based client selection in federated learning for DER forecasting
1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- CoMB-CS: Contribution-aware and multi-armed bandit-based client selection in federated learning for DER forecasting
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Wuhan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Cyber Science and Engineering Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Wuhan University et Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing — School of Cyber Science and Engineering.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Energy Load and Power ForecastingTraffic Prediction and Management TechniquesAdvanced Technologies in Various Fields