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Examinando preocupaciones de privacidad y soluciones para Modelos de Lenguaje Grande en datos de texto.

Nuevos métodos para detectar actividades inusuales en videos sin comprometer la privacidad.

Habla sobre los riesgos de privacidad en el aprendizaje auto-supervisado y presenta PartCrop.

Explora cómo proteger la privacidad de los datos en medio del creciente uso de la tecnología de IA.

Este estudio examina métodos para mantener la privacidad en tareas de procesamiento de lenguaje.

Los datos sintéticos permiten a las empresas compartir información sin comprometer datos sensibles.

Examinando el papel de la privacidad y la seguridad de datos en la salud digital para el cuidado del VIH.

Examinando protocolos de aprendizaje federado para mejorar la privacidad mientras se mejora la precisión del modelo.

Examinando el crecimiento de Femtech y las preocupaciones de privacidad asociadas.

Explorando los riesgos de privacidad y soluciones en modelos de lenguaje grandes.

Nuevos métodos buscan proteger datos sensibles en el aprendizaje automático sin perder rendimiento.

Un método para proteger la privacidad de los datos en sistemas de aprendizaje descentralizados usando nodos virtuales.

S3PHER empodera a los pacientes al permitir el intercambio seguro de datos de salud con los proveedores.

Este artículo explora métodos para proteger la privacidad mientras se analiza datos de manera efectiva.

Los datos sintéticos ofrecen soluciones económicas mientras garantizan la privacidad y reducen el sesgo.

Nuevos métodos mejoran la privacidad y la resistencia a la deserción en el aprendizaje descentralizado.

Nuevos algoritmos mejoran la privacidad en tareas de optimización complejas.

Un nuevo métrica mide la similitud de los conjuntos de datos mientras preserva la privacidad en el Aprendizaje Federado.

Nuevo conjunto de datos ofrece información sobre nacimientos mientras protege la información personal.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de machine learning mientras protege la privacidad de los datos.

Swarm Learning mejora la privacidad y la seguridad en sistemas de aprendizaje automático descentralizados.

Un nuevo método asegura la privacidad mientras permite compartir recursos de manera eficiente entre agentes.

Un nuevo método que equilibra la privacidad y la calidad del texto en modelos de lenguaje.

Analizando los desafíos de privacidad en la comunicación crítica dentro de los marcos de tecnología 5G.

La investigación aborda las preocupaciones de privacidad en los modelos de lenguaje a través de métodos innovadores de desaprendizaje.

Las organizaciones de medios crean pautas para el uso responsable de la IA en el periodismo.

Un nuevo método aborda la privacidad y la equidad en los modelos de regresión usando ajustes innovadores.

Un nuevo método protege la privacidad mientras permite que los modelos de lenguaje aprendan de ejemplos.

Un nuevo método para mejorar la privacidad en la recuperación de información digital.

Los profesionales de IA comparten sus opiniones sobre la IA confiable y sus desafíos.

Un nuevo marco que protege las identidades en línea mientras mantiene la claridad de los mensajes.

Este artículo examina cómo los empleados ven el GDPR y su impacto en la privacidad.

Explorando el impacto de las cámaras inteligentes en la privacidad y las relaciones.

Examinando cómo los anuncios de privacidad moldean las actitudes y entendimiento de los consumidores.

Nuevo marco ayuda a proteger estadísticas resumidas sensibles durante el intercambio de datos.

Una visión general de cómo la anonimización protege la identidad personal mientras se usan biométricos.

WPS puede ayudar con los servicios de ubicación, pero amenaza la privacidad del usuario de manera significativa.

Un nuevo enfoque para la aleatorización de direcciones MAC mejora la privacidad del usuario en Wi-Fi.

La investigación muestra vulnerabilidades en el enfoque de la privacidad del texto en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones mientras protege la privacidad del usuario en modelos en la nube.