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Examinando cómo los Modelos de Lenguaje influyen en la comunicación y los desafíos éticos.

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Abordando la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de métodos innovadores.

Una mirada a los desafíos éticos en la tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural.

Una mirada a las pruebas de bondad de ajuste en datos repartidos en varios servidores.

Una mirada a equilibrar la privacidad y la funcionalidad en sistemas robóticos.

Trap-MID ofrece una forma ingeniosa de proteger los datos de los hackers.

Explorando cómo mantener el intercambio de videos seguro en sistemas de crowdsensing.

Examinando las perspectivas de pacientes y cuidadores sobre el uso de datos de salud.

Un nuevo método mejora el análisis de datos mientras preserva la privacidad.

La diversión de la realidad virtual viene con riesgos de privacidad; entérate sobre los datos que se están recopilando.

Enseñar a las máquinas a aprender sin revelar secretos de expertos es clave para la privacidad.

Infórmate sobre el fingerprinting del navegador y cómo afecta tu privacidad en línea.

Un nuevo método permite un análisis seguro de datos para estudios de salud.

FedCoLLM conecta modelos de lenguaje grandes y pequeños mientras garantiza privacidad y eficiencia.

Una mirada a cómo los investigadores protegen la privacidad en los datos de encuestas mientras comparten ideas.

Los robots usan nuevos métodos para navegar sin violar la privacidad.

Los EHR falsos ayudan en la investigación y protegen los datos de los pacientes.

Descubre cómo trabajar juntos puede llevar a mejores resultados en diferentes áreas.

Esta guía habla sobre cómo mantener los datos seguros mientras se entrena a la IA de manera efectiva.

Analizando las aguas residuales para monitorear tendencias y riesgos de salud pública.

Descubre cómo el aprendizaje federado mantiene tus datos seguros mientras mejora los modelos de aprendizaje automático.

Este artículo examina cómo los datos sintéticos pueden ayudar a predecir la depresión.

Entender la agregación de datos mientras se mantiene la privacidad individual es esencial para las empresas.

Investigaciones muestran métodos para mantener los datos de EEG privados mientras se asegura la funcionalidad de BCI.

El aprendizaje federado protege los datos del cerebro mientras mejora la clasificación de la imaginación motora.

Inference protege la privacidad de los datos personales durante las interacciones digitales.

Explora cómo la regularización L2 puede mejorar la privacidad en los modelos de IA.

La tecnología AR transforma las inspecciones de seguridad para los trabajadores de la construcción, mejorando la seguridad y la eficiencia.

Nuevos métodos buscan proteger datos sensibles sin perder su utilidad.

SupportBot ofrece un enfoque tecnológico para superar los desafíos de la salud mental.

Un nuevo enfoque acelera la computación usando dispositivos cercanos y blockchain.

Una mirada a las técnicas de aprendizaje federado en línea y privacidad.

Aprende cómo las alertas sonoras pueden protegerte contra llamadas telefónicas engañosas.

Los datos sintéticos ofrecen una solución a los desafíos de privacidad de datos de pacientes en la investigación médica.

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Nuevos métodos mejoran la comprensión de la movilidad urbana mientras protegen la privacidad.

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Evaluando salidas ocultas para proteger datos sensibles en sistemas de IA.

Usando la tecnología para tener mejor apoyo en dejar de fumar.