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Los investigadores pueden estudiar condiciones de salud sin acceder a los registros individuales de los pacientes.

Este artículo explora un nuevo método para mejorar la fusión de modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo marco mejora la clasificación de audio aprovechando el conocimiento de dispositivos multimodales.

Un enfoque innovador para mejorar la gestión de recursos en sistemas IoT.

Celtibero ofrece una fuerte protección contra ataques en sistemas de aprendizaje federado.

Una mirada al análisis federado y las tecnologías de privacidad para datos sensibles.

Explora el enfoque del aprendizaje federado para la privacidad en el aprendizaje automático.

Descubre cómo el Aprendizaje Federado mantiene los datos privados mientras permite la colaboración en IIoT.

La investigación se centra en mejorar la precisión y la eficiencia en el posicionamiento por señales de radio.

Un nuevo método mejora la seguridad del aprendizaje federado al combatir eficazmente los ataques bizantinos.

Explorando el papel de la Agregación Segura en el Aprendizaje Federado en entornos de salud.

RoLoRA mejora el aprendizaje federado con un ajuste fino robusto y comunicación eficiente.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del modelo identificando fuentes de datos de baja calidad.

Explorando la tecnología blockchain para un entrenamiento seguro de modelos en enjambres de robots.

Nuevo enfoque utiliza aprendizaje federado para optimizar decisiones de descarga de tareas móviles.

CoAst ofrece una evaluación de contribuciones innovadora en el aprendizaje federado sin necesidad de datos de validación.

Presentamos FedFT, un método para mejorar la comunicación en el Aprendizaje Federado.

Una app web que simplifica el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos y la accesibilidad para los usuarios.

Un método para mejorar la colaboración mientras se protege la información sensible en silos.

Un nuevo marco combina el aprendizaje federado y modelos multimodales para mejorar la privacidad y el rendimiento.

RC-FED reduce los costos de comunicación mientras mantiene la calidad del modelo en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al abordar los desafíos de datos diversos.

Un nuevo método mejora el diagnóstico de tumores cerebrales mientras protege la privacidad del paciente.

Un método innovador de datos sintéticos mejora la precisión de la imagen médica mientras protege la privacidad de los pacientes.

Esta investigación se centra en entrenar ControlNet mientras se protege la data del usuario en todos los dispositivos.

Explorando algoritmos eficientes para el aprendizaje descentralizado mientras se preserva la privacidad de los datos.

FedD2P ofrece una nueva forma para que IoT entrene modelos sin necesidad de muchos recursos.

Aprende cómo PQC fortalece el aprendizaje federado frente a amenazas cuánticas.

Un nuevo enfoque para el aprendizaje federado que mejora la precisión y el uso de recursos.

El Aprendizaje Federado enfrenta los desafíos de privacidad de datos en campos sensibles.

El Aprendizaje Federado mejora la privacidad y la eficiencia en las operaciones de redes inteligentes.

Este artículo explora el aprendizaje descentralizado y la importancia de las métricas de similitud.

Un nuevo método mejora la privacidad de los datos en el aprendizaje automático a través de enfoques personalizados.

Aprende cómo la similitud de datos mejora la colaboración entre agentes en la resolución de problemas.

Un nuevo método combina el Aprendizaje Federado y el Entrenamiento Adversarial para la detección de amenazas internas.

Explorando cómo el aprendizaje federado mejora la eficiencia y privacidad de la IA.

Este artículo habla sobre métodos de datos enfocados en la privacidad utilizando aprendizaje federado y hashing de transferencia profunda.

Un nuevo enfoque mejora los procesos de aprendizaje federado para una mejor transmisión de datos.

Las empresas enfrentan amenazas ocultas de privacidad en el aprendizaje federado debido a cambios en la distribución de datos.

Combinar el aprendizaje federado y la tecnología cuántica promete un manejo de datos más seguro en la IA.