Osama Wehbi, Sarhad Arisdakessian, Omar Abdul Wahab
, Hadi Otrok, Safa Otoum et Azzam Mourad
Communication écrite (2022)
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| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/74609/ |
|---|---|
| Nom de la conférence: | IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2022) |
| Lieu de la conférence: | Rio de Janeiro, Brazil |
| Date(s) de la conférence: | 2022-12-04 - 2022-12-08 |
| Maison d'édition: | Institute of Electrical and Electronics Engineers |
| DOI: | 10.1109/globecom48099.2022.10001251 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.1000125... |
| Date du dépôt: | 17 avr. 2026 17:08 |
| Dernière modification: | 17 avr. 2026 17:09 |
| Citer en APA 7: | Wehbi, O., Arisdakessian, S., Abdul Wahab, O., Otrok, H., Otoum, S., & Mourad, A. (décembre 2022). Towards Bilateral Client Selection in Federated Learning Using Matching Game Theory [Communication écrite]. IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2022), Rio de Janeiro, Brazil. https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.10001251 |
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