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FedPID mejora la segmentación de tumores mientras protege los datos del paciente.

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Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo ante diferentes distribuciones de datos.

Investigadores desarrollan métodos para enseñar a las computadoras a procesar facturas mientras protegen la privacidad.

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QuanCrypt-FL mejora la seguridad en el Aprendizaje Federado usando técnicas avanzadas.

Este sistema mejora la detección de DR mientras mantiene la privacidad del paciente.

Esta investigación destaca métodos innovadores para la privacidad en el aprendizaje automático colaborativo.

Nuevas tecnologías mejoran el diagnóstico y tratamiento de hemorragias intracraneales.

El aprendizaje federado mejora la imagenología médica mientras protege la privacidad del paciente.

Un método para mejorar el Aprendizaje Federado ajustando las contribuciones de los clientes para obtener mejores resultados.

Una nueva estrategia de defensa mejora la privacidad del modelo sin sacrificar el rendimiento.

ClipFL mejora el aprendizaje federado al eliminar dispositivos ruidosos para un mejor rendimiento.

Combinando el aprendizaje federado y las GNNs para mejorar la evaluación de derrames cerebrales, asegurando la privacidad del paciente.

Un nuevo método combina eficiencia y precisión en el Aprendizaje Federado.

Este artículo revisa estrategias para mejorar el aprendizaje profundo en diversos entornos de imágenes médicas.

Abordando la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de métodos innovadores.

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Un nuevo enfoque para evaluar los crecimientos pancreáticos mientras se protege la privacidad del paciente.

Nuevo método mejora la clasificación de lesiones en la piel mientras protege los datos del paciente.

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Las antenas móviles mejoran el intercambio de datos mientras protegen la privacidad en el aprendizaje federado.

Un nuevo método permite un análisis seguro de datos para estudios de salud.

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Evaluando las vulnerabilidades en la privacidad del aprendizaje federado mediante ataques de inferencia de atributos.

Explorando la intersección de Auto-ML y Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos.

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Un nuevo método mejora la predicción del tráfico y reduce la congestión.

Un nuevo enfoque para predecir las necesidades de energía mientras se mantiene la privacidad de los datos.

FedRAV permite que los vehículos autónomos aprendan de manera colaborativa manteniendo los datos privados.

Nuevos métodos abordan los desafíos para identificar clases débiles en el aprendizaje federado.