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Explorando cómo SFL puede transformar el procesamiento de datos en las futuras redes móviles.

Abordando preocupaciones de privacidad en sistemas que manejan datos sensibles.

Un nuevo sistema mejora la precisión en la identificación y la privacidad de datos para la tecnología portátil.

Asyn2F mejora el aprendizaje federado asincrónico para un mejor entrenamiento de modelos y privacidad de datos.

Este marco permite el entrenamiento colaborativo de modelos mientras se garantiza la privacidad de los datos y la integridad del modelo.

Explorando la intersección de blockchain y aprendizaje federado para la privacidad y seguridad de datos.

Un método para proteger la privacidad mientras compartes información de datos entre grupos.

Un nuevo método para ajustar modelos y al mismo tiempo asegurar la privacidad de los datos.

Combinando la computación cuántica y el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos.

Este artículo habla sobre la fusión de modelos de base y aprendizaje federado en el cuidado de la salud.

Este estudio explora el papel del Aprendizaje Federado en la Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos.

Un enfoque novedoso mejora la fusión de modelos de IA para un mejor rendimiento y eficiencia.

Un método para el aprendizaje automático colaborativo manteniendo los datos privados.

Olvidar mejora el aprendizaje en humanos y modelos de máquina, mejorando la adaptabilidad y el rendimiento.

El aprendizaje automático cuántico ofrece nuevas formas de proteger datos sensibles.

UGradSL ofrece una solución práctica para eliminar información sensible de los modelos de aprendizaje automático.

El "machine unlearning" ofrece una forma de mejorar la privacidad de los datos en los modelos de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre el olvido de características y su impacto en la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático.

Un nuevo sistema facilita el uso privado de LLMs a través de recursos HPC.

Examinando riesgos y defensas contra ataques de puerta trasera en modelos de IA.

Este artículo habla sobre el desaprendizaje automático y sus implicaciones para la privacidad de los datos.

Los códigos Gray robustos mejoran la integridad de los datos incluso en entornos ruidosos.

Un método para mejorar el aprendizaje automático mientras se asegura la privacidad de los datos.

Un estudio en Noruega que busca recoger datos sobre el envejecimiento y los factores de riesgo de demencia.

Una mirada a cómo los modelos de código abierto se comparan con los comerciales en tareas biomédicas.

Explorando cómo las organizaciones se adaptan a los modelos de lenguaje grandes.

Examinando los riesgos de privacidad en las explicaciones de modelos y estrategias para mejorar la seguridad.

Explorando el desaprendizaje automático y su papel en mejorar la seguridad y privacidad de la IA generativa.

FedTime combina el aprendizaje federado y datos locales para mejorar las predicciones, al mismo tiempo que garantiza la privacidad de los datos.

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

Investigando cómo los datos sintéticos ayudan a los avances en salud y a resolver desafíos clave.

Un sistema para un aprendizaje de IA seguro en el sector salud sin compartir datos de pacientes.

Explora la importancia de los puntajes de apalancamiento en el análisis de datos y la privacidad.

Una mirada a los beneficios y desafíos del crowd-sensing, enfocándose en la privacidad y la participación del usuario.

Un nuevo enfoque para detectar problemas en máquinas sin comprometer la privacidad de los datos.

Los investigadores pueden estudiar condiciones de salud sin acceder a los registros individuales de los pacientes.

Un enfoque innovador para mejorar la gestión de recursos en sistemas IoT.

Los chatbots de IA mejoran la precisión en el diagnóstico de la depresión a través de un análisis de datos avanzado.

Explorando cómo los LLM están moldeando el futuro de la atención médica.

Examinando el impacto de la tecnología de IA en el aprendizaje y sus implicaciones éticas.