¿Qué significa "Privacidad"?

Un resumen de los desafíos de privacidad y equidad en el aprendizaje federado.

Este artículo habla sobre la importancia de las hojas de datos para los sensores de aprendizaje automático.

Un nuevo método protege la privacidad individual al compartir datos de movilidad durante crisis.

HePCo mejora el aprendizaje federado continuo, priorizando la privacidad y la eficiencia.

Aprende cómo el hashing cuckoo mejora el almacenamiento de datos y la privacidad en aplicaciones criptográficas.

RQM mejora la privacidad en el aprendizaje federado sin perder eficiencia del modelo.

Las cámaras neuromórficas ofrecen imágenes avanzadas pero generan preocupaciones de privacidad.

Una nueva perspectiva sobre la anonimización de voces y el papel crucial de los vocoders.

Examinando el equilibrio entre la privacidad y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.

Una mirada a cómo mejorar la privacidad para los usuarios de Ethereum a través de simulaciones innovadoras.

Un nuevo método mejora los modelos médicos mientras mantiene los datos de los pacientes privados.

Un nuevo enfoque apoya el reconocimiento de actividad en video mientras protege la privacidad del usuario.

FADI ofrece una nueva forma de analizar grandes conjuntos de datos mientras asegura la privacidad.

Examinando la interacción entre equidad, privacidad y rendimiento predictivo en el machine learning.

Un nuevo modelo aborda las preocupaciones de privacidad en redes de salud inteligentes utilizando blockchain y enfoques basados en la confianza.

La tecnología blockchain está transformando la seguridad en la cadena de suministro de petróleo y gas.

Una mirada a cómo mejorar la velocidad de VFL mientras se asegura la privacidad de los datos.

Aprende cómo los datos sintéticos pueden proteger la privacidad en la investigación longitudinal.

Este artículo habla sobre métodos para proteger la privacidad en el aprendizaje automático modificando datos de texto.

El software de IA mejora el procesamiento de informes médicos para un mejor cuidado del paciente.

Examinando cómo las redes neuronales pueden recordar datos de entrenamiento y los riesgos de privacidad que implican.

Un nuevo marco permite la generación de datos sintéticos a medida para satisfacer las diversas necesidades de las organizaciones.

Un nuevo enfoque mejora el reconocimiento de voz directamente en los smartphones mientras garantiza la privacidad del usuario.

Examinando los desafíos del RTBF en el contexto de los Modelos de Lenguaje Grandes.

Este artículo investiga el impacto de los LLMs en las prácticas de investigación y las consideraciones éticas.

Examinando métodos para eliminar datos personales de modelos de IA de manera efectiva.

Un nuevo servicio en la nube mejora el procesamiento de imágenes médicas mientras protege la privacidad del paciente.

Un estudio revela que las actitudes del público hacia las apps de COVID-19 cambiaron con el tiempo.

Esta investigación ofrece una manera de crear diálogos naturales mientras se respeta la privacidad.

Un nuevo enfoque para asegurar la facturación en el comercio de energía entre pares.

Este artículo habla sobre los problemas y estrategias para implementar los valores de IA responsable.

Un estudio sobre las percepciones de la tecnología de reconocimiento facial en Arabia Saudita en comparación con EE. UU.

Esta investigación presenta un método para detectar comunidades mientras se garantiza la privacidad de los datos.

Aprende cómo la tecnología STAR-RIS mejora la privacidad en sistemas de comunicación semántica.

Examinando el equilibrio entre el intercambio de datos y la privacidad del paciente en la investigación biomédica.

Un nuevo marco protege las imágenes faciales de reconocimiento no autorizado.

Examinando los riesgos de privacidad y seguridad en entornos de salud virtual.

Este artículo habla sobre el muestreo de importancia y su papel en mantener la privacidad de los datos.

Combinando redes neuronales y razonamiento simbólico para mejorar la IA en ciberseguridad.

Examinando la selección de sensores para asegurar un monitoreo efectivo del comportamiento sin dejar de respetar la privacidad.