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Optimizando la asignación de recursos a través de estrategias descentralizadas mientras se manejan restricciones acopladas.

FedDM mejora el aprendizaje federado para modelos de difusión mientras garantiza la privacidad de los datos.

La contaminación de datos pone en peligro la fiabilidad de la red eléctrica en medio de crecientes complejidades.

El aprendizaje federado mejora el aprendizaje automático mientras asegura la privacidad de los datos en entornos industriales.

Una mirada a la Aprendizaje Federado y su papel en la protección de los datos de los usuarios.

Explorando el papel de los drones en mejorar el aprendizaje automático a través de una mejor comunicación.

PUFFLE ofrece una solución para los desafíos de privacidad, utilidad y equidad en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para mejorar la clasificación de imágenes médicas mientras se preserva la privacidad del paciente.

Un nuevo sistema mejora la seguridad de los vehículos en la era del 6G.

El aprendizaje federado ofrece una forma de usar datos mientras se mantiene la privacidad del usuario.

Este estudio examina las diferencias de privacidad entre el aprendizaje federado descentralizado y el centralizado.

Un marco mejora la seguridad en vehículos conectados mientras protege la privacidad del usuario.

Este artículo habla sobre métodos de aprendizaje federado y su impacto en la privacidad y la utilidad del modelo.

Nuevo enfoque de datos sintéticos mejora la privacidad en el aprendizaje federado.

Un nuevo método busca mejorar la fiabilidad de la red eléctrica con pronósticos avanzados y mercados locales.

Un nuevo método mejora la detección de fraudes mientras asegura la privacidad de los datos.

Un nuevo algoritmo mejora la privacidad y eficiencia en el aprendizaje federado usando métodos de segundo orden.

FL-E2WS optimiza el aprendizaje federado en redes inalámbricas mientras asegura la privacidad de los datos.

Examinando los riesgos y estrategias de secuestro de modelos en sistemas de aprendizaje federado.

Un enfoque novedoso para el aprendizaje federado que mejora la privacidad y la eficiencia.

FedLog mejora el aprendizaje federado con una comunicación eficiente y privacidad de datos.

Este documento examina la sinergia entre el Aprendizaje Federado y las aplicaciones de control.

Aprende cómo el aprendizaje federado mejora las decisiones agrícolas a través de la privacidad de los datos y la colaboración.

Un marco que combina blockchain y meta-aprendizaje federado para el entrenamiento de modelos centrados en el usuario.

Presentamos una herramienta para evaluar métodos de detección de anomalías no supervisados en el aprendizaje federado.

Usando datos de medidores inteligentes y info del clima para mejorar la monitorización de energía.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado al abordar problemas de datos ruidosos.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras protege la privacidad de los datos.

Combinando aprendizaje federado y blockchain para compartir modelos de manera segura.

FlexMod mejora el aprendizaje federado al optimizar la asignación de recursos para diferentes tipos de datos.

Presentamos un nuevo método para mejorar la eficiencia del aprendizaje federado a través de submodelos personalizados.

El aprendizaje federado mejora la investigación del cáncer al compartir información y proteger los datos de los pacientes.

Un nuevo marco mejora la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje federado.

Nuevos métodos ayudan a los satélites a compartir datos y mejorar sus capacidades de procesamiento.

Este artículo habla de cómo el Aprendizaje Federado puede ayudar a las agencias de apoyo a personas sin hogar.

Un nuevo IDS mejora la seguridad de los vehículos contra las crecientes amenazas cibernéticas.

Un nuevo método mejora la comunicación en el Aprendizaje Federado a través de una programación óptima de actualizaciones.

La tecnología innovadora reduce el desperdicio de agua en la agricultura y la jardinería.

Un nuevo marco mejora la precisión del modelo al abordar el desequilibrio de datos mientras garantiza la privacidad.