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Ein Blick auf das Gleichgewicht zwischen Privatsphäre und Funktionalität in robotischen Systemen.

Ein Blick darauf, wie Forscher die Privatsphäre in Umfragedaten schützen, während sie Erkenntnisse teilen.

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

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Ein neuer Ansatz verbessert die Sicherheit im föderierten Lernen, indem er sich auf die Abwehrmassnahmen auf der Client-Seite konzentriert.

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