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Nuevos métodos generan datos sintéticos para proteger la privacidad en escenarios colaborativos.

Explorando formas de proteger la privacidad mientras compartimos datos de la red de manera efectiva.

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Una mirada al enfoque del modelo de mezcla para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.

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El marco RoCo aborda errores de posición para mejorar la detección de objetos en la colaboración de vehículos.

Un nuevo protocolo mejora la eficiencia y la aleatoriedad en el muestreo entre pares para redes P2P.

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Mejorando la precisión en el análisis de datos mientras se asegura la privacidad del usuario a través de ULDP.

Este artículo habla sobre un nuevo método para proteger los datos personales sin perder su utilidad.

Hablando sobre los beneficios de compartir datos de pruebas de vehículos autónomos para la seguridad pública.

Investigadores evalúan los riesgos de identificar a personas a partir de datos compartidos para mejorar la privacidad.

Te presentamos CollaMamba, un modelo para mejorar la comprensión en campos tecnológicos.

Explorando cómo los vehículos comparten información en tiempo real para mejorar la seguridad y la eficiencia.

Un banco de pruebas flexible mejora la investigación en Redes de Datos Nombrados para un mejor acceso a los datos.

Martignac simplifica las simulaciones moleculares, mejorando la fiabilidad y la colaboración entre investigadores.

Un método de tres pasos para compartir datos de forma segura y protegiendo la privacidad.

Los drones están optimizando sus procesos de aprendizaje para compartir datos de manera eficiente.

Una guía sobre la distribución justa de recursos en grupos diversos.

Galactica simplifica el intercambio de datos para astrofísicos, promoviendo la colaboración y la accesibilidad.

Las antenas móviles mejoran el intercambio de datos mientras protegen la privacidad en el aprendizaje federado.

MetaphorShare reúne conjuntos de datos sobre metáforas para que sea más fácil acceder y colaborar entre investigadores.

La ciencia abierta fomenta la colaboración, la accesibilidad y los descubrimientos rápidos en la investigación.

Aprende cómo podemos compartir datos de manera justa, como si fueran bienes.

La segmentación ayuda a los científicos a analizar imágenes biomédicas para obtener mejores conocimientos sobre la salud.

Espacios de datos FAIR conectan la academia y la industria para un mejor intercambio de datos.

El Observatorio Virtual democratiza el acceso a datos astronómicos para todos.

Los estudios epidemiológicos están buscando prácticas más claras y compartir datos.

Los metadatos son esenciales para gestionar y utilizar datos de manera efectiva.

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Descubre cómo los datos compartidos hacen que la conducción autónoma sea más segura e inteligente.

CML combina recursos para mejorar el aprendizaje automático mientras aborda la equidad y la transparencia.

ScatSpotter ofrece un gran conjunto de datos para mejorar la detección de caca de perro en imágenes.

Aprende cómo los dispositivos pueden compartir información sin revelar datos personales.

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