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Eine neue Kompressionsmethode verbessert die Effizienz bei der Abfrage privater Daten.

Neue Methoden verbessern die sicheren Berechnungen in neuronalen Netzwerken und wahren gleichzeitig die Privatsphäre.

Erforschung von Hybrid-Homomorpher Verschlüsselung für sichere Datenverarbeitung in ML.

Ein Blick auf datenschutzfreundliche Berechnungen und deren Effizienz durch speicherzentrierte Designs.

Die Rolle von Federated Learning in der Verbesserung der medizinischen Bildgebung und dem Schutz der Privatsphäre von Patienten erkunden.

QuanCrypt-FL verbessert die Sicherheit im Föderierten Lernen mit fortschrittlichen Techniken.

Ein neues Framework verbessert die sichere Berechnung für Transformer und sorgt für Privatsphäre und Effizienz.

MOFHEI verwandelt maschinelles Lernen für bessere Privatsphäre und Effizienz.

Neue Techniken zielen darauf ab, die Leistung von homomorpher Verschlüsselung durch In-Memory-Verarbeitung zu verbessern.

TETRIS ermöglicht sichere Datenanalyse und schützt dabei die persönliche Privatsphäre.

Ein neuartiges Framework verbessert die IoT-Sicherheit durch den Einsatz von KI und homomorpher Verschlüsselung.

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