DBFed busca reducir el sesgo en la IA mientras mantiene la privacidad de los datos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
DBFed busca reducir el sesgo en la IA mientras mantiene la privacidad de los datos.
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Examinando transformadores preentrenados para el aprendizaje multitarea y la eficiencia en la comunicación en entornos federados.
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Fed-CPrompt mejora el aprendizaje continuo federado mientras protege la privacidad del usuario.
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Descubre cómo el aprendizaje federado mejora la privacidad mientras hace más eficiente el aprendizaje automático.
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Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia del Aprendizaje Federado y el rendimiento del modelo.
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Un marco que mejora el aprendizaje federado para dispositivos móviles, aumentando la privacidad y la eficiencia.
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El aprendizaje federado mejora el contenido generado por IA mientras cuida la privacidad y la eficiencia.
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Nueva biblioteca mejora la creación de datasets para la investigación en aprendizaje automático.
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Integrar IA explicativa en 6G mejora la confianza del usuario y el rendimiento.
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FedBug aborda la desviación de clientes mientras mejora la eficiencia y privacidad del aprendizaje federado.
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Un nuevo método para mejorar la equidad en la selección de clientes en el aprendizaje federado.
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Nuevos métodos mejoran la eficiencia del entrenamiento de modelos y la privacidad en el aprendizaje profundo.
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Examinando cómo proteger los datos de salud personal en sistemas de salud del metaverso.
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Enfoques innovadores mejoran la privacidad de los datos y el rendimiento de los modelos en dispositivos conectados.
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Explorando el papel de la IA en la gestión de las demandas complejas de las redes 6G.
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FedDRL mejora el aprendizaje federado al centrarse en la calidad del modelo y la seguridad.
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EdgeConvEns mejora el aprendizaje profundo mientras mantiene los datos privados y seguros.
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Un nuevo enfoque para mejorar la comunicación y la seguridad de datos en vehículos.
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Una mirada al aprendizaje dividido y sus beneficios para los dispositivos IoT.
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El Aprendizaje Federado permite entrenar modelos de forma segura sin exponer datos personales.
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El Aprendizaje Federado mejora la precisión estadística mientras protege la privacidad individual en la recolección de datos.
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Un enfoque nuevo para proteger la privacidad en el análisis de datos de series temporales.
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AQUILA mejora el aprendizaje federado al optimizar la selección de dispositivos y la comunicación de datos.
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Un nuevo método mejora el aprendizaje federado mientras protege la privacidad de los datos de los pacientes.
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Los FPGAs mejoran la eficiencia y seguridad de los procesos de Aprendizaje Federado.
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Un nuevo método mejora la privacidad y el entrenamiento del modelo en el aprendizaje federado.
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Nuevo marco mejora el entrenamiento de QNN con datos encriptados y protección de la privacidad.
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Examinando los desafíos y soluciones para las operaciones de vehículos conectados y autónomos.
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Nuevo método revela vulnerabilidades en sistemas de Aprendizaje Federado Vertical utilizando Redes Neuronales de Grafos.
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El aprendizaje federado mejora la privacidad mientras mejora el entrenamiento de modelos en dispositivos móviles.
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Un nuevo método mejora el análisis de supervivencia mientras protege la privacidad del paciente.
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El aprendizaje federado permite una colaboración segura mientras se mantiene la información sensible privada.
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Un nuevo método mejora los resúmenes de reuniones mientras protege datos sensibles.
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El Aprendizaje Federado permite la privacidad de datos mientras mejora la colaboración en aprendizaje automático entre diferentes participantes.
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Explora un método de defensa innovador para mejorar la seguridad del aprendizaje federado.
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Nuevos métodos para asegurar el aprendizaje federado contra ataques mientras se preserva la privacidad del usuario.
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Un nuevo método mejora la segmentación de órganos y tumores en imágenes médicas.
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Esta investigación se centra en mejorar la eficiencia y la privacidad en el aprendizaje federado mediante métodos de compresión adaptativa.
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