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本书是考虑建设、运营和应急的全周期云服务数据中心集群设计的著作，从建设选址、运营管理和应急响应等三个方面切入相应的优化决策，开展既具有基础性又具有可应用性的设计研究。本书结合云服务产业实际，探索考虑建设选址、运管管理和应急响应的全生命周期云服务数据中心集群设计，开展应用性基础研究，尝试补足既有学术研究与产业实际进展

本书总结了一系列模型水印方法。将水印植入到目标模型中，以便模型所有者在模型被窃取时，可以提取预定义的水印来声明所有权。模型水印方法采用后门训练、多任务学习、决策边界分析等常用技术来生成构成模型水印或仅为模型所有者所知的指纹的秘密条件。本书涵盖了使用水印保护机器学习模型的动机、基本原理、技术和协议。此外，还展示了模型水印

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