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Un nuevo método mejora los modelos médicos mientras mantiene los datos de los pacientes privados.

Técnicas avanzadas mejoran la calidad del streaming de video con mínimas interrupciones.

Un nuevo enfoque apoya el reconocimiento de actividad en video mientras protege la privacidad del usuario.

Este artículo examina el papel y los desafíos de los datos tabulares sintéticos en ML.

Examinando la interacción entre equidad, privacidad y rendimiento predictivo en el machine learning.

Descubre cómo FGL protege la privacidad de los datos mientras mejora los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo modelo aborda las preocupaciones de privacidad en redes de salud inteligentes utilizando blockchain y enfoques basados en la confianza.

El aprendizaje federado mejora el NLP médico mientras protege la privacidad del paciente.

Una mirada a cómo mejorar la velocidad de VFL mientras se asegura la privacidad de los datos.

Aprende cómo los datos sintéticos pueden proteger la privacidad en la investigación longitudinal.

Entender cómo la privacidad diferencial protege información sensible en el análisis de datos.

Un nuevo enfoque para mejorar la privacidad en bases de datos encriptadas.

Un estudio revela discrepancias entre las etiquetas de privacidad de las apps y las prácticas de datos reales.

Aprende cómo las técnicas DP-OPH protegen los datos de los usuarios en análisis.

Un nuevo método mejora la estabilidad en el aprendizaje federado a través de una mejor adaptación del modelo.

Combinar el aprendizaje federado con la privacidad diferencial mejora la clasificación de imágenes médicas y asegura la seguridad de los datos de los pacientes.

Un marco que mejora el aprendizaje federado gestionando tareas diversas entre dispositivos.

Una nueva técnica mejora la detección de ataques de puerta trasera en modelos de aprendizaje federado.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en la clasificación de imágenes médicas.

Los chatbots de IA están transformando la imagenología médica al mejorar la eficiencia y la comunicación.

Examinando los riesgos de envenenamiento de datos en aplicaciones de Aprendizaje SplitFed.

Un enfoque novedoso para recomendaciones personalizadas en redes descentralizadas.

El software de IA mejora el procesamiento de informes médicos para un mejor cuidado del paciente.

Examinando el hosting DNS global y sus efectos en el control y la seguridad nacional.

Empoderar a los pacientes para que tengan control sobre sus datos de salud y asegurar la privacidad.

Una mirada a cómo la Privacidad Diferencial Local puede garantizar la seguridad de los datos personales mientras se permite la investigación.

Examinando la privacidad diferencial local dentro del muestreo de Thompson para tomar mejores decisiones.

Un nuevo marco mejora la optimización distribuida para problemas complejos no convexos.

FedInit mejora la colaboración de dispositivos en el aprendizaje federado al abordar la deriva del cliente.

Nuevos métodos mejoran la privacidad en el análisis de datos usando Estimación de Densidad de Núcleo.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje descentralizado para entornos de datos dinámicos.

Examinando cómo las redes neuronales pueden recordar datos de entrenamiento y los riesgos de privacidad que implican.

Presentamos un nuevo mecanismo de defensa contra ataques de inferencia de membresía en modelos de aprendizaje automático.

Las organizaciones pueden proteger mejor la privacidad y asegurar la utilidad de los datos a través de un marco estructurado.

Nuevas plataformas abiertas buscan mejorar el Aprendizaje Federado a través de la colaboración de los usuarios.

Presentamos VertiBench, una herramienta para evaluar algoritmos de aprendizaje federado vertical con conjuntos de datos realistas.

FedDec mejora el aprendizaje federado al permitir la comunicación directa entre dispositivos para un mejor entrenamiento de modelos.

Invariant Dropout mejora la eficiencia del entrenamiento al manejar las variaciones en el rendimiento del dispositivo.