Neuste Artikel für Datenschutz

Die Vorteile und Risiken von föderiertem, parameter-efficient Fine-Tuning untersuchen.

HAI-DEF bietet Tools, um die KI-Entwicklung für Gesundheitsanwendungen zu vereinfachen.

Ein neuer Datensatz und ein Modell zielen darauf ab, die Generierung medizinischer Bilder für KI-Anwendungen zu verbessern.

Verwendet umformulierte klinische Notizen, um synthetische Daten für Gesundheitsmodelle zu erstellen.

Eine Studie zeigt, dass Datenschutzhinweise die Nutzung von elektronischen Gesundheitsakten bei Patienten verbessern.

Erfahre, wie das Modell der linearen Transformation den Datenschutz während der Analyse schützt.

FedGR verbessert das föderierte Lernen, indem es verrauschte Labels verfeinert für eine bessere Zusammenarbeit.

Federated Learning schützt Hirndaten und verbessert die Klassifizierung von motorischen Vorstellungen.

Lern, wie Confidential Computing sensible Informationen in der digitalen Welt von heute schützt.

TruncFormer macht private Inferenz für grosse Sprachmodelle schneller und hält die Daten sicher.

Erforsche, wie wichtig es ist, die Nutzung von KI-Modellen verantwortungsbewusst zu leiten.

Entdecke, wie EnFed die Aktivitätsüberwachung verbessert, während es die Privatsphäre schützt und die Batterielebensdauer schont.

Lern, wie Maschinen unnötige Daten vergessen können, um die Privatsphäre zu verbessern.

KI-Agenten lernen gemeinsam und behalten dabei ihre individuellen Techniken für bessere Ergebnisse.

Ein Blick auf das föderierte Lernen und seine Rolle im Datenschutz.

Neue Methoden sorgen dafür, dass der Datenschutz gewahrt bleibt, während Machine Learning genutzt wird.

Entdecke, wie föderiertes Lernen deine Daten schützt und gleichzeitig die Technik verbessert.

Federated Learning verändert das maschinelle Lernen und schützt dabei sensible Daten.

Untersuche, wie L2-Regularisierung die Privatsphäre in KI-Modellen verbessern kann.

Lern, wie der Shapley-Wert bei der Verteilung von Beiträgen in der Datenanalyse hilft.

Personalisierte Modelle mit globalen Einblicken kombinieren, um die Privatsphäre beim Datenaustausch zu verbessern.

FedPAW nutzt föderiertes Lernen, um die Geschwindigkeitsvorhersagen von Fahrzeugen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren.

Ein neuer Ansatz zum Schutz sensibler Gesundheitsdaten, während gleichzeitig wertvolle Einblicke gewonnen werden.

Neue Methoden sollen sensible Daten schützen und trotzdem nützlich halten.

Neue Methoden kombinieren Quantencomputing und föderiertes Lernen, um den Datenschutz zu verbessern.

SupportBot bietet einen technologiegestützten Ansatz, um psychische Gesundheitsprobleme zu überwinden.

Erkunde, wie Datenaustausch die Bedingungen für Gig-Arbeiter verbessern kann.

Lern, wie föderiertes Lernen KI trainiert und dabei persönliche Daten schützt.

Innovative Methoden sorgen dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während realistische synthetische Daten erzeugt werden.

Federated Learning verändert den Datenaustausch und schützt dabei persönliche Informationen.

FedMetaMed verwandelt die personalisierte Gesundheitsversorgung durch innovative Datenkooperationstechniken.

Argos macht voll homomorphe Verschlüsselung schneller und sicherer für den Einsatz in der echten Welt.

Ein neues Framework verbessert das federierte Lernen und macht es reaktionsschneller und effizienter.

Ein Blick auf Online-Föderiertes Lernen und Datenschutztechniken.

Die Fallstricke und Vorurteile von KI-Systemen in verschiedenen Bereichen unter die Lupe nehmen.

Erfahre, wie synthetische Daten die klinischen QA-Systeme verändern, um die Patientenversorgung zu verbessern.

Ein Blick auf die Fusion von FL und QDSNNs für smartere, private Datenverarbeitung.

Die Vorhersage des mobilen Datenverbrauchs mit föderiertem Lernen sorgt für Effizienz und Datenschutz.

Dieser Artikel spricht über die Herausforderungen, die Patientenprivacy und Fairness in der Gesundheitstechnologie aufrechtzuerhalten.

Lern, wie Speicherinhalte zu versteckten Schwachstellen in modernen Geräten führen können.