该文章介绍了一种分散式算法，解决基于认知无线电网络的多人多臂赌博问题。通过构建通信协议并动态设置，证明了该模型可实现对数性后悔的增长。

本文提出了一种高效的分散式和异步算法，满足强隐私要求，用于个性化模型的学习。算法保护个人数据集的信息披露，实验结果表明，在隐私约束下，可以显著改进独立学习中的模型。

本文提出了一种高效的分散式和异步算法，用于个性化模型的学习，并满足强隐私要求。算法保护个人数据集的信息披露，实验结果表明，在隐私约束下，可以显著改进在独立学习中得到的模型。