Neuste Artikel für Datenschutz

Erforschen, wie SFL die Datenverarbeitung in zukünftigen Mobilfunknetzen verändern kann.

Umgang mit Datenschutzbedenken in Systemen, die sensible Daten verwalten.

Ein neues System verbessert die Erkennungsgenauigkeit und den Datenschutz für tragbare Technologie.

Asyn2F verbessert das asynchrone föderierte Lernen für eine bessere Modelltrainierung und Datenschutz.

Dieses Framework ermöglicht kollaboratives Training von Modellen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz und Integrität der Modelle.

Erforschung der Schnittstelle zwischen Blockchain und föderiertem Lernen für Datenschutz und Sicherheit.

Eine Methode, um die Privatsphäre zu schützen, während man Datenkenntnisse zwischen Gruppen teilt.

Eine neue Methode, um Modelle anzupassen und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Kombination von Quantencomputing und föderiertem Lernen für verbesserte Datensicherheit.

Dieser Artikel behandelt die Fusion von Fundamentmodellen und föderiertem Lernen im Gesundheitswesen.

Diese Studie untersucht die Rolle von Federated Learning bei der Dokumenten-Visuellen-Fragen-Beantwortung.

Ein neuartiger Ansatz verbessert das Zusammenführen von KI-Modellen für bessere Leistung und Effizienz.

Eine Methode für kollaboratives maschinelles Lernen, während die Daten privat bleiben.

Vergessen verbessert das Lernen bei Menschen und Maschinenmodellen, was Anpassungsfähigkeit und Leistung steigert.

Quanten-Maschinenlernen bietet neue Möglichkeiten, um sensible Daten zu schützen.

UGradSL bietet eine praktische Lösung, um sensible Informationen aus Machine-Learning-Modellen zu entfernen.

Maschinen-Unlearning bietet eine Möglichkeit, die Datensicherheit in Machine-Learning-Modellen zu verbessern.

Dieser Artikel spricht über Feature-Unlearning und dessen Auswirkungen auf Privatsphäre und Fairness im maschinellen Lernen.

Ein neues System erleichtert die private Nutzung von LLMs über HPC-Ressourcen.

Untersuchung von Risiken und Abwehrmassnahmen gegen Backdoor-Angriffe in KI-Modellen.

Dieser Artikel behandelt maschinelles Vergessen und seine Auswirkungen auf den Datenschutz.

Robuste Gray-Codes verbessern die Datenintegrität selbst in rauschhaften Umgebungen.

Eine Methode, um maschinelles Lernen zu verbessern und gleichzeitig die Datenprivatsphäre zu wahren.

Eine Studie in Norwegen, die Daten zu Alterung und Risikofaktoren für Demenz sammeln will.

Ein Blick darauf, wie Open-Source-Modelle im Vergleich zu kommerziellen Modellen bei biomedizinischen Aufgaben abschneiden.

Erforschen, wie sich Organisationen an grosse Sprachmodelle anpassen.

Die Überprüfung von Datenschutzrisiken bei Modellerklärungen und Strategien zur Verbesserung der Sicherheit.

Maschinen-Unlearning erkunden und deren Rolle bei der Verbesserung der Sicherheit und Privatsphäre von generativer KI.

FedTime kombiniert föderiertes Lernen und lokale Daten für bessere Vorhersagen und sorgt dabei für Datenschutz.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und schützt dabei die Datenprivatsphäre.

Untersuchen, wie synthetische Daten den Fortschritt im Gesundheitswesen unterstützen und wichtige Herausforderungen angehen.

Ein System für sicheres KI-Lernen im Gesundheitswesen, ohne Patientendaten zu teilen.

Erkunde die Bedeutung von Hebelwerten in der Datenanalyse und Privatsphäre.

Ein Blick auf die Vorteile und Herausforderungen von Crowd-Sensing, mit Fokus auf Privatsphäre und Nutzerengagement.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Maschinenproblemen, ohne die Datensicherheit zu gefährden.

Forscher können Gesundheitszustände untersuchen, ohne auf die einzelnen Patientenakten zuzugreifen.

Ein innovativer Ansatz zur Verbesserung des Ressourcenmanagements in IoT-Systemen.

KI-Chatbots verbessern die Genauigkeit bei der Diagnose von Depressionen durch fortgeschrittene Datenanalyse.

Erforschen, wie LLMs die Zukunft des Gesundheitswesens gestalten.

Untersuchung der Auswirkungen von KI-Technologie auf das Lernen und ihrer ethischen Implikationen.