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Explorando la importancia de la IA descentralizada en la privacidad de datos y preocupaciones éticas.

Una inmersión profunda en los aspectos clave y desafíos del aprendizaje federado descentralizado.

Evaluando preocupaciones éticas y la seguridad pública en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Un marco para evaluar métodos de síntesis de datos para calidad y privacidad.

Este artículo habla sobre los problemas relacionados con los conjuntos de datos de imágenes médicas en plataformas públicas.

Un método para realizar pruebas bayesianas mientras se protege la privacidad individual.

Un nuevo método mejora los LLMs al integrar conocimiento externo para un mejor rendimiento.

Examinando los riesgos de privacidad y soluciones para el seguimiento ocular en la realidad virtual.

Un nuevo enfoque mejora la privacidad al compartir datos multi-atributo de manera eficiente.

Nuevas herramientas escaladas mejoran las evaluaciones de salud menstrual para chicas adolescentes.

Examinando los beneficios y riesgos de la tecnología de sensores moderna.

Explorando los riesgos de privacidad en las redes de comunicación inalámbrica avanzadas para 2030.

Un estudio evalúa la usabilidad de los sistemas de autenticación por ondas cerebrales y movimientos oculares.

Explorando métodos de privacidad diferencial en el aprendizaje por refuerzo para proteger datos sensibles.

Discutiendo sobre la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático a través de la privacidad diferencial y el riesgo del peor grupo.

Un nuevo método combina el aprendizaje federado y la computación segura para proteger la privacidad de los datos de la mirada.

Examinando el olvido federado y sus desafíos en la privacidad del machine learning.

Explorando métodos para compartir información de manera segura en discusiones en grupo.

Una mirada al impacto y reporte de las Cartas de Seguridad Nacional en EE. UU.

Aprende cómo proteger la privacidad de tus datos en la computación en la nube.

Un nuevo marco mejora la privacidad en las imágenes generadas por IA mientras asegura eficiencia.

Las redes 6G buscan remodelar la conectividad y la gestión de datos a través de la Analítica Federada.

Perspectivas sobre las preocupaciones de los padres sobre la seguridad y la privacidad de los niños en la realidad virtual.

Explorando los principios y la importancia del uso ético de la IA.

Este artículo analiza las medidas de privacidad en la computación en la nube y el control predictivo de modelos.

Explorando el equilibrio entre la compresión de modelos y la confiabilidad en la IA.

Los LLMs van a mejorar la privacidad y la funcionalidad en los dispositivos móviles.

Explorando métodos para mejorar la privacidad en el aprendizaje descentralizado sin perder rendimiento.

Un nuevo método oculta detalles sensibles en videos de reconocimiento de acciones.

MinusFace ofrece mayor privacidad mientras mantiene la precisión en el reconocimiento facial.

Examinando las preocupaciones éticas de los Modelos de Lenguaje Grande en medicina.

Un nuevo método protege las preferencias personales mientras permite clasificaciones útiles.

mmDiff mejora la precisión de la estimación de pose humana usando tecnología de radar innovadora.

Un método para generar datos sintéticos usando redes bayesianas para proteger la privacidad mientras se permite el análisis.

Un enfoque nuevo para mejorar la privacidad en IoT a través del diseño de hardware.

Explora el Aprendizaje Inverso de Gradiente Estocástico Langevin para la privacidad de datos en el aprendizaje automático.

Los datos sintéticos prometen mejorar la investigación en pacientes adolescentes con cáncer.

Un análisis de la efectividad de la API para equilibrar la privacidad del usuario y las necesidades publicitarias.

WhatsApp Explorer ayuda a los investigadores a recopilar datos de manera ética mientras se asegura la privacidad del usuario.

Un nuevo enfoque para mejorar las recomendaciones mientras se mantiene la privacidad de los datos del usuario.