Neuste Artikel für Föderiertes Learning

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.

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

Celtibero bietet starken Schutz gegen Angriffe in föderierten Lernsystemen.

Ein Blick auf föderierte Analysen und Datenschutztechnologien für sensible Daten.

Erforsche den Ansatz von föderiertem Lernen zur Privatsphäre im maschinellen Lernen.

Entdecke, wie Federated Learning Daten privat hält und gleichzeitig Zusammenarbeit im IIoT ermöglicht.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Genauigkeit und Effizienz bei der Positionierung von Radiosignalen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit des föderierten Lernens, indem sie byzantinische Angriffe effektiv bekämpft.

Die Rolle von Secure Aggregation im Federated Learning im Gesundheitswesen erkunden.

RoLoRA verbessert federiertes Lernen mit robustem Feintuning und effizienter Kommunikation.

Ein neuer Ansatz, um die Modellgenauigkeit zu verbessern, indem man minderwertige Datenquellen identifiziert.

Die Erkundung von Blockchain-Technologie für sicheres Modelltraining in Roboterschwärmen.

Neuer Ansatz nutzt föderiertes Lernen, um mobile Aufgabenverlagerungsentscheidungen zu optimieren.

CoAst bietet eine innovative Bewertung von Beiträgen im föderierten Lernen, ohne dass Validierungsdaten nötig sind.

Wir stellen FedFT vor, eine Methode zur Verbesserung der Kommunikation im föderierten Lernen.

Eine Web-App, die föderiertes Lernen vereinfacht, um die Datensicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Eine Methode, um die Zusammenarbeit zu verbessern und gleichzeitig sensible Daten in Silos zu schützen.

Ein neues Framework kombiniert föderiertes Lernen und multimodale Modelle, um Privatsphäre und Leistung zu verbessern.

RC-FED senkt die Kommunikationskosten und hält gleichzeitig die Modellqualität beim föderierten Lernen hoch.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Herausforderungen unterschiedlicher Daten angeht.

Eine neue Methode verbessert die Diagnose von Hirntumoren und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Innovative synthetische Datenmethode verbessert die Genauigkeit von medizinischen Bildern und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, ControlNet zu trainieren und dabei die Benutzerdaten auf verschiedenen Geräten zu schützen.

Einfache Algorithmen für dezentrales Lernen erkunden, während Datenschutz gewahrt bleibt.

FedD2P bietet eine neue Möglichkeit für IoT, Modelle ohne grosse Ressourcen zu trainieren.

Erfahre, wie PQC das föderierte Lernen gegen Quantenbedrohungen stärkt.