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Mejorando la eficiencia del entrenamiento de modelos y la privacidad en el aprendizaje federado a través de la selección de coreset.

Este artículo examina los problemas de equidad en las reseñas de apps móviles basadas en IA.

un estudio revela problemas éticos comunes en las reseñas de aplicaciones móviles.

Este estudio examina el impacto de los LLM en la efectividad de las aplicaciones de salud mental.

Un estudio encuentra compensaciones entre la privacidad de los datos y la reproducción de errores.

Lumos ayuda a los usuarios a reconocer texto de imágenes y responder preguntas en tiempo real.

Examinando los riesgos y impactos de las apps modificadas en los usuarios y desarrolladores.

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SeePrivacy busca simplificar cómo los usuarios interactúan con las políticas de privacidad.

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Un nuevo método mejora los modelos en el dispositivo para llamar funciones de IA de manera eficiente.

Nuestro modelo genera texto de ayuda para mejorar la usabilidad para usuarios con discapacidad visual.

PromptRPA hace que la automatización de tareas sea fácil para todos sin necesidad de habilidades de programación.

Un estudio de reseñas de usuarios ofrece ideas sobre la efectividad de las aplicaciones de rastreo de contactos.

Aptly permite que cualquiera cree apps móviles usando un lenguaje sencillo, rompiendo barreras en el desarrollo de apps.

Delm mejora la eficiencia de las pruebas de aplicaciones usando enlaces profundos para tener mejor cobertura y fiabilidad.

LightTR mejora la recuperación de trayectorias usando aprendizaje federado mientras protege la privacidad del usuario.

Crea vistas realistas a partir de un solo video en movimiento con tecnología D-NPC.

Crepe ayuda a los investigadores a recoger datos de pantallas móviles sin complicaciones.

FacePsy analiza señales faciales para ayudar a reconocer la depresión.

La investigación identifica cambios ocultos en la API que afectan el rendimiento de las aplicaciones a través de las versiones de Android.

Un nuevo método reduce los requisitos de almacenamiento para gráficos 3D sin perder calidad.

Los modelos de lenguaje avanzados mejoran las pruebas automáticas de apps móviles, detectando errores cruciales.

Explorando la importancia de la seguridad y la retroalimentación de los usuarios en las aplicaciones de pago electrónico.

Sri Lanka aprueba ley de privacidad para proteger los datos de pacientes en apps de salud.

Un estudio que evalúa la precisión de la app Jumpster comparada con el sistema Vertec.

Un estudio sobre cómo mejorar el software a través de reseñas de usuarios y perspectivas éticas.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje para un mejor rendimiento y menor uso de recursos.

Este estudio revela cómo se comparten aplicaciones ilegales en Telegram.

Un nuevo método para extraer requisitos de usuario de escenarios de apps usando modelos de lenguaje.

Esta investigación se centra en mejorar la identificación de errores en las interfaces de aplicaciones móviles a través de la automatización.

Una herramienta que ayuda a los desarrolladores a solucionar problemas de accesibilidad en aplicaciones móviles.

CAS-ViT mejora la eficiencia del procesamiento de imágenes en dispositivos móviles.

Una encuesta destaca las prácticas de seguridad clave y los obstáculos que enfrentan los desarrolladores de aplicaciones móviles.

Una mirada a cómo el aprendizaje en el dispositivo equilibra el rendimiento de la app con la privacidad del usuario.

Un nuevo sistema ayuda a usuarios ciegos a crear tecnología asistiva personalizada.

Un nuevo marco para mejorar la predicción de rendimiento en sistemas de comunicación modernos.