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XTab mejora el aprendizaje automático para conjuntos de datos tabulares diversos, aumentando la flexibilidad del modelo.

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SplitAMC mejora la privacidad de los datos y reduce la latencia en la clasificación de modulación.

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FLARE ayuda a los dispositivos IoT a manejar el cambio de concepto mientras garantiza la privacidad y la eficiencia.

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Un nuevo método mejora el intercambio de datos entre vehículos conectados usando aprendizaje federado.

Mejorando la eficiencia en el Aprendizaje Federado con estrategias de dispositivos que tienen en cuenta el riesgo.

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El Aprendizaje Federado mejora el entrenamiento de modelos manteniendo los datos de los usuarios en privado.

LEOShot permite procesar datos de satélite más rápido mientras asegura la privacidad.

El Aprendizaje Federado mejora la eficiencia de la traducción mientras garantiza la privacidad de los datos.

Un nuevo marco aumenta la eficiencia energética en redes de tecnología inteligente.

Explorando el Aprendizaje Federado Asincrónico Multi-Modelo para mejorar la eficiencia y la privacidad.

Scafflix mejora la comunicación en el Aprendizaje Federado mientras asegura la privacidad de los datos.

El aprendizaje federado mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de mama a través de una mejor recuperación de imágenes.

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WeiAvg mejora el aprendizaje federado al priorizar la diversidad de datos mientras protege la privacidad.

Explorando el aprendizaje federado y el método de puntos interiores para un entrenamiento de modelo efectivo.

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Examinando la interacción entre métodos de comunicación y privacidad en espacios virtuales.

Este artículo habla sobre el papel de los modelos de Equilibrio Profundo en el aprendizaje federado.

Un nuevo marco para el aprendizaje federado se adapta a los datos cambiantes mientras garantiza la privacidad.

El aprendizaje federado mejora el entrenamiento de modelos mientras mantiene los datos de los usuarios en privado.

Usando aprendizaje federado para mejorar el análisis de voz en el diagnóstico de Parkinson en diferentes idiomas.

Nuevos modelos mejoran la comunicación aire-tierra usando aprendizaje federado y redes neuronales generativas.

El marco UniFed mejora el análisis de neuroimágenes mientras garantiza la privacidad de los datos.

Examinando el potencial del Aprendizaje Federado en dispositivos IoT y de borde.

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Un enfoque novedoso para mejorar la seguridad en redes inalámbricas militares.

Un nuevo marco mejora el análisis de datos de teledetección mientras mantiene la privacidad.

Combinar el aprendizaje federado y MIMO mejora la privacidad y la eficiencia en los sistemas inalámbricos.

FedMSA mejora el aprendizaje federado al mejorar la comunicación y la eficiencia en el entrenamiento descentralizado.

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