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Un nuevo marco mejora las recomendaciones mientras protege la privacidad del usuario.

Descubre cómo el aprendizaje federado está transformando la investigación alimentaria a través de la privacidad de datos y la colaboración.

Mejorando la eficiencia del HVAC y el confort usando métodos de aprendizaje federado.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje personalizado para modelos de lenguaje grandes.

Explorando la sinergia entre el aprendizaje federado y la inteligencia de enjambre para mejorar la IA.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado para datos multimodales a pesar de la falta de información.

P3GNN mejora la detección de APT mientras protege la privacidad de los datos en redes SDN.

Explorando la sinergia entre los Modelos de Fundación y el Aprendizaje Federado para mejorar las aplicaciones de IA.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al usar solo una imagen para entrenar.

Dos robots mejoran la navegación en laberintos a través de experiencias de aprendizaje compartidas, manteniendo la privacidad de los datos.

Nuevo método combina aprendizaje federado con modelos de difusión para la generación de imágenes centrada en la privacidad.

Un método para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje federado eliminando influencias de datos específicas.

Fed-RAA mejora el aprendizaje federado adaptándose a los recursos de los clientes para un entrenamiento más rápido.

Un nuevo enfoque en el aprendizaje federado captura las dependencias de los datos mientras garantiza la privacidad.

Explorando tecnologías que protegen la privacidad en el análisis de imágenes médicas.

Un enfoque nuevo permite que dispositivos más débiles contribuyan en el aprendizaje federado.

Tempora-Fusion mejora los acertijos de bloqueo temporal para cálculos seguros y verificables.

FedBiOT mejora los modelos de lenguaje grandes mientras mantiene los datos privados y el uso de recursos bajo.

Cómo el aprendizaje federado enfrenta las amenazas a la privacidad mientras lucha por la seguridad de los datos.

Un nuevo método promete una eliminación de datos eficiente sin afectar el rendimiento del modelo.

FedMap mejora la eficiencia del Aprendizaje Federado mientras garantiza la privacidad de los datos.

Las antenas fluidas mejoran la comunicación y el entrenamiento de modelos en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora los modelos de IA mientras protege la privacidad de los pacientes.

Entrenamiento colaborativo de algoritmos médicos mientras se protege la privacidad del paciente.

Un nuevo método mejora la frescura de los datos para vehículos inteligentes usando algoritmos innovadores.

Este artículo explora los beneficios de usar FP8 en el aprendizaje federado.

Venomancer es un ataque sigiloso de puerta trasera en sistemas de aprendizaje federado.

Un sistema de detección mejora la seguridad del vehículo contra amenazas cibernéticas usando técnicas avanzadas.

Zero-X mejora la ciberseguridad de los vehículos conectados contra amenazas emergentes.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en el aprendizaje federado en el borde al optimizar recursos y datos.

Mejorando la seguridad de la red inteligente usando honeypots y enfoques de aprendizaje federado.

FedSat aborda los desafíos de datos en el aprendizaje federado, asegurando privacidad y mejor rendimiento.

Un nuevo método para mejorar el muestreo en aprendizaje automático con mayor privacidad.

Nuevo método mejora el rendimiento del modelo en datos no vistos.

AFIND+ mejora el aprendizaje federado descentralizado al optimizar la selección de vecinos y la agregación de actualizaciones.

Explorando el potencial de los KAHMs en el aprendizaje federado para mejorar la privacidad y la eficiencia.

Un nuevo enfoque mejora el Aprendizaje Federado al generar datos sintéticos y proteger la privacidad.

pFedDIL mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras se adapta a nuevas tareas.