El aprendizaje federado transforma el aprendizaje automático mientras protege datos sensibles.
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
― 7 minilectura
Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
El aprendizaje federado transforma el aprendizaje automático mientras protege datos sensibles.
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
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Combinando modelos personalizados con insights globales para mejorar la privacidad en el intercambio de datos.
Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai
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FedPAW utiliza el aprendizaje federado para mejorar las predicciones de velocidad de los vehículos mientras se garantiza la privacidad.
Yuepeng He, Pengzhan Zhou, Yijun Zhai
― 8 minilectura
N nuevos métodos combinan la computación cuántica y el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos.
Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia
― 7 minilectura
Descubre cómo el aprendizaje federado entrena la IA mientras protege los datos personales.
Dun Zeng, Zheshun Wu, Shiyu Liu
― 5 minilectura
El Aprendizaje Federado transforma el intercambio de datos mientras protege la información personal.
Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi, Saba Asaad
― 8 minilectura
FedMetaMed transforma la atención médica personalizada a través de técnicas innovadoras de colaboración de datos.
Jiechao Gao, Yuangang Li
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Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado, haciéndolo más ágil y eficiente.
Ivan Čilić, Anna Lackinger, Pantelis Frangoudis
― 7 minilectura
Una mirada a las técnicas de aprendizaje federado en línea y privacidad.
Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay
― 8 minilectura
Explora cómo el aprendizaje federado equilibra la privacidad y la colaboración.
Shivam Pal, Aishwarya Gupta, Saqib Sarwar
― 5 minilectura
Descubre cómo la automatización transforma la creación de funciones mientras asegura la privacidad de los datos.
Tom Overman, Diego Klabjan
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Una mirada a la fusión de FL y QDSNNs para un procesamiento de datos más inteligente y privado.
Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique
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Predecir el uso de datos móviles con aprendizaje federado asegura eficiencia y privacidad.
Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Selim F. Yilmaz
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Un marco innovador que asegura la eficiencia energética en el Aprendizaje Federado para dispositivos IoT.
Zehao Ju, Tongquan Wei, Fuke Shen
― 10 minilectura
Descubre cómo el Unlearning Federado mejora la privacidad de los datos al entrenar modelos de IA.
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
― 7 minilectura
Una mirada a estrategias para el juego limpio en el aprendizaje federado.
Dimitar Chakarov, Nikita Tsoy, Kristian Minchev
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Descubre cómo los LLM están cambiando las telecomunicaciones mientras enfrentan desafíos con las alucinaciones.
Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Ruichen Zhang
― 8 minilectura
El Aprendizaje Federado con Hiperredes ofrece nuevas formas de proteger la privacidad de los datos en el aprendizaje automático.
Pengxin Guo, Shuang Zeng, Wenhao Chen
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Mejorando la detección de enfermedades del maíz y cuidando la privacidad de los datos de los agricultores.
Thalita Mendonça Antico, Larissa F. Rodrigues Moreira, Rodrigo Moreira
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Aprende cómo el aprendizaje federado transforma las predicciones de tráfico mientras mantiene los datos privados.
Fermin Orozco, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Hongkai Wen
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RHFL+ aborda el ruido de datos y las diferencias de modelos en el aprendizaje federado.
Chun-Mei Feng, Yuanyang He, Jian Zou
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Un nuevo enfoque mejora la seguridad en el aprendizaje federado al centrarse en las defensas del lado del cliente.
Borja Molina-Coronado
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Descubre cómo las exclavas mejoran la privacidad y la integridad en los modelos de aprendizaje federado.
Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd
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Un nuevo enfoque mejora la colaboración en el Aprendizaje Federado mientras se preserva la privacidad de los datos.
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
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Los hospitales colaboran de manera segura usando FedCAR para mejorar la generación de imágenes médicas.
Minjun Kim, Minjee Kim, Jinhoon Jeong
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TRAIL mejora el aprendizaje federado al manejar clientes poco fiables de manera efectiva.
Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han
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C-FedRAG permite compartir datos de manera segura y garantiza la confidencialidad entre organizaciones.
Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan
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Una combinación de aprendizaje federado y mapas cognitivos difusos mejora la privacidad de los datos y la colaboración.
Jose L Salmeron, Irina Arévalo
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Aprende cómo los dispositivos colaboran sin compartir datos personales.
Junliang Lyu, Yixuan Zhang, Xiaoling Lu
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Un nuevo modelo para mejorar la seguridad de los datos en la nube contra usuarios maliciosos.
Kishu Gupta, Deepika Saxena, Rishabh Gupta
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FedPIA mejora el aprendizaje automático mientras protege la privacidad de los datos sensibles.
Pramit Saha, Divyanshu Mishra, Felix Wagner
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Un enfoque fresco para el aprendizaje federado que equilibra la privacidad y la eficiencia.
Dipam Goswami, Simone Magistri, Kai Wang
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Descubre cómo el Aprendizaje Federado Split mantiene los datos seguros mientras entrena modelos inteligentes.
Justin Dachille, Chao Huang, Xin Liu
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Conoce el impacto de DualGFL en la privacidad de datos y la eficiencia.
Xiaobing Chen, Xiangwei Zhou, Songyang Zhang
― 5 minilectura
El Aprendizaje Federado permite entrenar modelos manteniendo los datos de los usuarios privados y seguros.
Ozgu Goksu, Nicolas Pugeault
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Descubre cómo FLAMe mejora la detección de caídas en las ciudades inteligentes mientras garantiza la privacidad.
Byeonghun Kim, Byeongjoon Noh
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Los investigadores innovan en la automatización de la revisión de código usando tecnología avanzada y aprendizaje federado.
Jahnavi Kumar, Sridhar Chimalakonda
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Modelos innovadores inspirados en la biología reconfiguran la predicción del tráfico de red eficiente en energía.
Theodoros Tsiolakis, Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis
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FedDP mejora las predicciones de defectos de software mientras garantiza la privacidad de los datos.
Yuying Wang, Yichen Li, Haozhao Wang
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FedLEC mejora el rendimiento del aprendizaje federado al abordar eficazmente los sesgos de etiquetas.
Di Yu, Xin Du, Linshan Jiang
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