Neuste Artikel für Föderiertes Learning

Ein neuer Ansatz verbessert das Modelltraining und schützt dabei die Datenprivatsphäre.

Ressourcenzuweisung optimieren durch dezentralisierte Strategien und gleichzeitig gekoppelte Einschränkungen managen.

FedDM verbessert das föderierte Lernen für Diffusionsmodelle und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Datenvergiftung gefährdet die Zuverlässigkeit des Stromnetzes angesichts steigender Komplexität.

Föderiertes Lernen verbessert maschinelles Lernen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz in der Industrie.

Ein Blick auf Föderiertes Lernen und seine Rolle beim Schutz von Nutzerdaten.

Die Rolle von UAVs bei der Verbesserung von maschinellem Lernen durch bessere Kommunikation erkunden.

PUFFLE bietet eine Lösung für Datenschutz-, Nutzungs- und Fairnessherausforderungen im maschinellen Lernen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der medizinischen Bildklassifikation, während die Privatsphäre der Patienten gewahrt bleibt.

Ein neues System verbessert die Sicherheit für Fahrzeuge im 6G-Zeitalter.

Föderiertes Lernen bietet ne Möglichkeit, Daten zu nutzen und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Diese Studie untersucht die Datenschutzunterschiede zwischen dezentralem und zentralisiertem föderierten Lernen.

Ein Framework verbessert die Sicherheit in vernetzten Fahrzeugen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

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.