Neuste Artikel für Föderiertes Learning

Dieser Artikel behandelt Methoden des föderierten Lernens und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre und die Nützlichkeit des Modells.

Neuer synthetischer Datenansatz verbessert den Datenschutz im föderierten Lernen.

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit des Stromnetzes mit fortschrittlicher Prognose und lokalen Märkten zu erhöhen.

Eine neue Methode verbessert die Betrugserkennung und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Privatsphäre und Effizienz im föderierten Lernen mit Hilfe von Verfahren zweiter Ordnung.

FL-E2WS optimiert föderiertes Lernen in drahtlosen Netzwerken und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Untersuchung der Risiken und Strategien für Modellentführung in föderierten Lernsystemen.

Ein neuer Ansatz für föderiertes Lernen, der Privatsphäre und Effizienz verbessert.

FedLog verbessert das föderierte Lernen mit effizienter Kommunikation und Datenschutz.

Dieses Papier untersucht die Synergie zwischen Federated Learning und Steueranwendungen.

Lern, wie föderiertes Lernen Entscheidungen in der Landwirtschaft durch Datenschutz und Zusammenarbeit verbessert.

Ein Framework, das Blockchain und föderiertes Meta-Learning für benutzerzentriertes Modelltraining kombiniert.

Hier kommt ein Tool zur Bewertung von unüberwachten Anomalieerkennungsmethoden im föderierten Lernen.

Nutzung von Smart-Meter-Daten und Wetterinfos für ein besseres Energiemonitoring.

Ein neues Framework verbessert das federierte Lernen, indem es Probleme mit verrauschten Daten angeht.

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

Kombination von föderiertem Lernen und Blockchain für sicheres Teilen von Modellen.

FlexMod verbessert das föderierte Lernen, indem es die Ressourcenverteilung für unterschiedliche Datentypen optimiert.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Effizienz von föderiertem Lernen durch massgeschneiderte Submodelle.

Federated Learning verbessert die Krebsforschung, indem es Erkenntnisse teilt und gleichzeitig die Patientendaten schützt.

Ein neues Framework verbessert den Datenschutz und die Effizienz im föderierten Lernen.

Neue Methoden helfen Satelliten, Daten auszutauschen und die Verarbeitungskapazitäten zu verbessern.

Dieser Artikel beschreibt, wie Föderiertes Lernen Obdachlosenunterstützungsagenturen helfen kann.

Ein neues IDS verbessert die Fahrzeugsicherheit gegen wachsende Cyberbedrohungen.

Eine neue Methode verbessert die Kommunikation im föderierten Lernen durch optimales Update-Scheduling.

Innovative Technologie reduziert Wasserabfälle in der Landwirtschaft und im Gartenbau.

Ein neues Framework verbessert die Modellgenauigkeit, indem es das Datenungleichgewicht angeht und gleichzeitig die Privatsphäre sichert.

Erfahre, wie föderiertes Lernen die Erkennung kleiner Objekte verbessert und dabei den Datenschutz wahrt.

Ein Blick darauf, wie On-Device-Lernen die App-Leistung mit der Privatsphäre der Nutzer in Einklang bringt.

Ein neuer Ansatz zur Analyse komplexer Daten, der Privatsphäre und Effizienz garantiert.

Forscher schlagen eine Methode vor, um medizinische Modelle zu verbessern und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

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

Ein Blick auf die Herausforderungen und Vorteile, neue Klienten im föderierten Lernen hinzuzufügen.

Dieser Artikel behandelt, wie man Pre-Training nutzen kann, um die Privatsphäre und Leistung im Federated Learning zu verbessern.

Die Kombination von Modellpruning und Bandbreitenzuweisung steigert die Effizienz im föderierten Lernen.

Diese Studie analysiert FEWS und OEWS, um die Modellleistung in der Fertigung zu verbessern.

Federated Clustering hilft dabei, Daten zu analysieren, während sensible Informationen privat bleiben.

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

Dieser Artikel untersucht eine neue Methode zum besseren Zusammenführen von Machine Learning-Modellen.

Ein neues Framework verbessert die Audio-Klassifikation, indem es das Wissen von mehreren Geräten nutzt.