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Wir präsentieren CryptoTrade, ein System für smarteren Kryptowährungshandel mit innovativer Datenanalyse.

Ein Überblick über neuronale Netze, ihre Struktur und Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Innovative Techniken verbessern QUBO-Formulierungen für quantenoptimierungsaufgaben.

Neuer Algorithmus erzielt geringes Bedauern in dynamischen Lernumgebungen ohne Vorwissen.

Ein Leitfaden zu Yuls Rolle in Ethereum Smart Contracts.

Die Vorteile eines Offline-Digital-Euro für sichere Transaktionen erkunden.

AFIND+ verbessert dezentrales föderiertes Lernen, indem es die Nachbarnauswahl und die Update-Aggregation optimiert.

AFPNet bietet eine verbesserte Erkennung von Schwachstellen in Smart Contracts mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Ein Blick auf die Fortschritte von GNNs und ihre Interpretiertbarkeit.

Neue Tools für arabische Dialekte verbessern die Bankkommunikation und den Kundenservice.

IdentityChain vereint Datenschutz und Compliance für sicheres Identitätsmanagement.

Neues Typsystem sorgt dafür, dass Smart Contracts reibungslos laufen, ohne Gasprobleme.

CrudiTEE führt wirtschaftliche Anreize für die sichere Verwaltung von Kryptowährungs-Schlüsseln ein.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und die Kommunikation im föderierten Lernen.

Eine neue Methode sorgt für sicheres Namensmatching und schützt dabei sensible Daten.

Zero-Knowledge-Beweise steigern den Datenschutz und die Sicherheit bei modernen digitalen Transaktionen.

Restaking bietet neue Verdienstmöglichkeiten, bringt aber auch erhebliche Risiken für Node-Betreiber mit sich.

Erforschung von LLMs zur Identifizierung von Anomalien in Zeitreihendaten.

Diese Studie bewertet KANs für effektive Betrugserkennung in verschiedenen Branchen.

Dieser Artikel untersucht die prädiktive Multiplikation in KGE-Modellen und schlägt Abstimmungsmethoden vor, um Konflikte zu reduzieren.

Celtibero bietet starken Schutz gegen Angriffe in föderierten Lernsystemen.

Ein neuer Ansatz, um die Modellgenauigkeit zu verbessern, indem man minderwertige Datenquellen identifiziert.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und sorgt gleichzeitig für eine starke Modellleistung im föderierten Lernen.

In diesem Artikel geht's um Fortschritte beim Schutz von Smart Contracts vor Schwachstellen und finanziellen Verlusten.

Verbesserung der Q-Learning-Leistung bei fehlerhaften Rückmeldungen in realen Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen im Machine Learning mit speziellen Modellen.

Diese Studie verbessert die Schlüssel-Infos-Extraktion mit einem neuen Modell für unstrukturierte Dokumente.

Ein neuer Ansatz verbessert, wie KI Unsicherheit in Vorhersagen einschätzt.

Ein neuer Ansatz zum Clustern, der die Effizienz steigert und die Qualität in verteilten Umgebungen aufrechterhält.

Die Kombination aus globalen und lokalen Eingaben verbessert föderierte Lernmodelle und schützt gleichzeitig die Datensicherheit.

FLeNS verbessert das föderierte Lernen, indem es Lernspeed und Kommunikations-effizienz ausgleicht.

Ein neuer Ansatz, um Tensor-Daten in verschiedenen Bereichen effektiv zu klassifizieren.

Federated Learning bietet ne Möglichkeit, Daten zu schützen, während man über Geräte hinweg zusammenarbeitet.

SR-MCTS kombiniert traditionelle Regeln mit maschinellem Lernen für eine bessere Betrugserkennung.

FGAT bietet eine schlauere Möglichkeit, Verbindungen in komplexen Netzwerken vorherzusagen.

Erforschen, wie Quantencomputing die Fähigkeiten des maschinellen Lernens verbessert.

Ein neues Modell verbessert Echtzeit-Wirtschaftsvorhersagen mithilfe von Zahlungsdaten und Branchennetzwerken.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Betrugserkennung mithilfe von Graph-Neuronalen Netzen.

Ein neuer Ansatz für Regel-Listen verbessert die Transparenz bei maschinell generierten Entscheidungen.

Entdeck, wie XAI und NMA die Entscheidungsprozesse von KI klarer machen.