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Diese Studie bewertet die Effektivität von mit chatGPT generierten Untertiteln bei der Identifizierung von gesponsertem Inhalt.

Synthetic Data bietet vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Forschung über krebskranke Jugendliche.

Diese Studie untersucht Methoden zur Wahrung der Privatsphäre bei Aufgaben der Sprachverarbeitung.

Untersuchen von föderierten Lernprotokollen, um die Privatsphäre zu verbessern und gleichzeitig die Modellgenauigkeit zu steigern.

Untersucht das wettbewerbliche Gleichgewicht und das Nash-Wohlfahrtskonzept bei fairer Ressourcenverteilung.

Dieser Artikel schaut sich an, wie soziale Gruppen in städtischen Gebieten getrennt werden.

Methoden erkunden, um Fairness in Klassifikationssystemen zu erreichen, ohne die Leistung zu opfern.

Künstliche Daten bieten kostengünstige Lösungen und sorgen gleichzeitig für Datenschutz und weniger Vorurteile.

Optimierung von Geräuschgenerierungsmethoden für besseren Datenschutz in Streaming-Anwendungen.

Ein neues Modell untersucht, wie Unsicherheit das Entscheidungsverhalten beeinflusst.

Eine neue Methode, die Privatsphäre und Textqualität in Sprachmodellen ausbalanciert.

Empfehlungssysteme müssen sowohl auf Nutzerengagement als auch auf echten Nutzen achten, um bessere Erfahrungen zu bieten.

Lern, wie Caching-Strategien die Datenabrufgeschwindigkeit erhöhen und die Netzwerkbelastung reduzieren können.

Ein neues Modell schlägt eine Gewinnbeteiligung für Urheberrechtsinhaber in der generativen KI vor.

Diese Studie analysiert, wie vergangene Entscheidungen die sozialen Wohlfahrtsfunktionen der Entscheidungsträger offenbaren.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Impedanz in unausgeglichenen Niederspannungsnetzen.

Eine Methode, um Texte umzuschreiben und dabei die Privatsphäre von Personen zu schützen.

Erforscht, wie die Spieltheorie die Zusammenarbeit von Agenten in komplexen Systemen verbessert.

Ein neuer Ansatz zur Messung von Fairness bei Hochschulzulassungen und Kreditbewertungen.

Aktive Materiesysteme werden von Energie angetrieben und zeigen durch Interaktionen einzigartige Verhaltensweisen.

Ein Blick darauf, wie Delegation die Entscheidungsfindung zwischen Prinzipalen und Agenten beeinflusst.

Neue Methoden verbessern die Privatsphäre und Kohärenz mithilfe von Kollokationen in Sprachdaten.

Eine neue Methode zum Umschreiben von Text, die Privatsphäre gewährleistet und die Bedeutung beibehält.

Dieser Artikel untersucht die Risiken, die mit LLMs verbunden sind, und schlägt Wege vor, um die Sicherheit zu verbessern.

Erforschen von Methoden, um die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig Netzwerkdaten effektiv zu teilen.

Verbesserung der Kalibrierungseffizienz in mobilen Robotern durch fortschrittliche Messauswahltechniken.

Dieses Verfahren verbessert die Datenauswahl in der Bayes'schen Optimierung und steigert die Effizienz und Ergebnisse.

Herausforderungen und Fortschritte beim Schutz sensibler Daten, während deren Nützlichkeit erhalten bleibt.

Ein neues Framework bewertet Methoden zur Anonymisierung biometrischer Daten, um die Privatsphäre zu verbessern.

Entdecke, wie synthetische Daten Einzelhändlern helfen, die Privatsphäre der Kunden zu schützen und gleichzeitig Einblicke zu gewinnen.

Eine neue Skala hilft dabei, Nutzererfahrungen in erklärbaren KI-Systemen zu messen.

Ein Blick auf Bietmechanismen für Waren und Dienstleistungen.

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

Das X-Fake-Framework verbessert die Qualität von simulierter SAR-Bildern für bessere Deep-Learning-Anwendungen.

Techniken untersuchen, um die Privatsphäre zu schützen, während aufgezeichnete Gespräche analysiert werden.

Erforschen von Quantenlokaler Differentialprivatsphäre zum Schutz von quanten Daten.

Dieser Artikel erklärt das Konzept von Geduld und ihren Einfluss auf wirtschaftliche Entscheidungen.

Ein neuer Ansatz für die Ressourcenallokation in sozialen Programmen priorisiert Bedürfnisse und Bewertungen.

Ein Blick auf die Einkommensteuer, Fairness und soziale Auswirkungen.

Wie Social-Media-Influencer Ehrlichkeit und Profit bei Produktempfehlungen jonglieren.