Muhammad Al-Zafar Khan

Eine Studie über Quanten-Maschinenlernmethoden zur Verbesserung der Betrugserkennung in der Finanzwelt.

Die Kombination von Quantenstatus-Tomographie mit maschinellem Lernen verbessert die Genauigkeit und Effizienz.

Ein neuartiger Ansatz zur Verbesserung der Erkennung von Finanzbetrug mithilfe von Quanten-Graph-Neuronalen Netzwerken.

KI verbessert die Genauigkeit bei der Diagnose von Hirntumoren mit Quanten-Neuralnetzen.

Kombination von Quantencomputing und föderiertem Lernen für verbesserte Datensicherheit.

LLMs bieten sowohl Lösungen als auch Risiken im Kampf gegen Malware-Bedrohungen.

Deep-Learning-Modelle haben fette Sicherheitsprobleme, die angegangen werden müssen, um sie sicher nutzen zu können.

Forschung zeigt, wie wichtig Machine Learning für die frühe Erkennung von CHD ist.

GeogGNN nutzt geografische Daten, um die Vorhersage und Klassifikation von Cyberkriminalität zu verbessern.

Forschung nutzt Quantentechniken, um die Sicherheit des Strandwassers in Durban zu bewerten.