Neuste Artikel für Föderiertes Learning

FedBiOT verbessert grosse Sprachmodelle, während die Daten privat bleiben und der Ressourcenverbrauch niedrig ist.

Wie föderiertes Lernen Datenschutzbedrohungen begegnet, während es um Datensicherheit bemüht ist.

Neue Methode verspricht effizientes Löschen von Daten bei gleichzeitiger Beibehaltung der Modellleistung.

FedMap verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und gewährleistet dabei den Datenschutz.

Flüssige Antennen verbessern die Kommunikation und das Modelltraining im föderierten Lernen.

Ein neues Verfahren verbessert KI-Modelle und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Kollaboratives Training von medizinischen Algorithmen bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre der Patienten.

Eine neue Methode verbessert die Datenaktualität für smarte Fahrzeuge mit innovativen Algorithmen.

Dieser Artikel untersucht die Vorteile von FP8 im föderierten Lernen.

Venomancer ist ein heimlicher Hintertürangriff auf föderierte Lernsysteme.

Ein Erkennungssystem verbessert die Fahrzeugsicherheit gegen Cyber-Bedrohungen mithilfe fortschrittlicher Techniken.

Zero-X verbessert die Cybersicherheit für vernetzte Fahrzeuge gegen aufkommende Bedrohungen.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz im föderierten Edge Learning, indem es Ressourcen und Daten optimiert.

Die Sicherheit von Smart Grids verbessern mit Honeypots und föderierten Lernansätzen.

FedSat geht die Datenherausforderungen im föderierten Lernen an, sorgt für Datenschutz und bessere Leistung.

Eine neue Methode für verbessertes Sampling im maschinellen Lernen mit erhöhter Privatsphäre.

Neue Methode verbessert die Modellleistung bei unbekannten Daten.

AFIND+ verbessert dezentrales föderiertes Lernen, indem es die Nachbarnauswahl und die Update-Aggregation optimiert.

Die Möglichkeiten von KAHMs im föderierten Lernen für bessere Privatsphäre und Effizienz erkunden.

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen, indem er synthetische Daten generiert und dabei die Privatsphäre schützt.

pFedDIL verbessert das maschinelle Lernen, indem es Wissen behält und sich an neue Aufgaben anpasst.

LoRA verbessert die Leistung von grossen Sprachmodellen und spart dabei Ressourcen.

Eine neue Methode geht die Datenprobleme in der KI für das Gesundheitswesen an.

Diese Forschung behandelt die Rolle von föderiertem Lernen beim Schutz der Privatsphäre während der Datenanalyse.

Neue Methoden für statistische Tests bei gleichzeitiger Datenprivatsphäre durch föderiertes Lernen.

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit und Effizienz im verteilten maschinellen Lernen.

Ein Blick auf föderiertes Lernen, das Differenzialschutz und Blockchain für Datensicherheit kombiniert.

Eine Studie über föderierte Lernsysteme, die Blockchain für sichere Zusammenarbeit nutzen.

Erkunde die Grundlagen des Föderierten Lernens und seine Bedeutung für den Datenschutz.

Eine neue Methode für effiziente Daten-Deduplication im föderierten Lernen.

Eine Methode zur Verbesserung des Modelltrainings mit teilweise gekennzeichneten medizinischen Bildern.

Die Vorteile von Federated Learning zur Anomalieerkennung in IoT-Netzwerken erkunden.

EFVFL bietet eine stabile Methode für effiziente Kommunikation, ohne private Daten zu teilen.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen von Datenschutz und Integrität beim föderierten Lernen.

Eine neue Methode verbessert die KI-Leistung mit öffentlichen Datensätzen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Neue Methoden gehen Risiken für die Privatsphäre bei der Vorhersage von menschlichen Bewegungsdaten an.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit im föderierten Lernen gegen Backdoor-Angriffe.

Neue Methoden für föderiertes Lernen verbessern die Effizienz und Privatsphäre in IoT-Netzwerken.

MedUniverse verbessert medizinische Bildgebungstools und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Federated Learning verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.