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Un nuevo método para sacar conclusiones de datos resumidos usando muestreo de Gibbs.

Examinando el impacto de los avisos de cookies en usuarios con discapacidades visuales.

Examinando los retos y oportunidades de la privacidad diferencial en el análisis de datos.

Un método para el aprendizaje automático personalizado en entornos de aprendizaje federado.

Un nuevo enfoque usa patrones de voz para identificar mejor las recaídas de depresión.

Examinando los riesgos en el estado compartido de las aplicaciones de AR y formas de mejorar la seguridad.

La generación de datos sintéticos mejora la privacidad mientras permite un análisis de datos valioso.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado en entornos multi-nube.

MixBag mejora el aprendizaje a partir de proporciones de etiquetas al crear nuevos grupos etiquetados.

El nuevo modelo cambia el enfoque a la popularidad de los artículos para hacer mejores recomendaciones.

La investigación explora el equilibrio en modelos de lenguaje multilingües para la equidad y la privacidad.

Un enfoque novedoso permite entrenar redes neuronales de manera eficiente en dispositivos pequeños sin propagación hacia atrás.

Una exploración de cómo los usuarios saudíes perciben la privacidad en los servicios de Google.

El aprendizaje transferible desechable aborda las preocupaciones de privacidad mientras mantiene el rendimiento del modelo.

SplitWiper mejora el olvido en el aprendizaje automático, asegurando la privacidad de los datos y la eficiencia.

El aprendizaje federado mejora la seguridad de los vehículos conectados mientras protege los datos de los usuarios.

Explorando un nuevo método para proteger la privacidad en la investigación causal sin perder precisión.

Explorando los beneficios del aprendizaje dividido para el entrenamiento de modelos de salud seguros.

Un nuevo método mejora la privacidad y permite un mejor uso de los datos de salud.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de las imágenes de MRI mientras asegura la privacidad de los datos.

Examinando las amenazas a la privacidad que supone la recolección de datos en vehículos inteligentes.

Abordando la necesidad de una sostenibilidad precisa en los centros de datos.

Usando Aprendizaje Federado para mejorar el tratamiento del SOP mientras se asegura la privacidad del paciente.

FedSoL mejora el aprendizaje local mientras mantiene la alineación del modelo global.

La privacidad diferencial a nivel usuario ofrece un mejor enfoque de privacidad en el intercambio de datos.

Nuevos métodos mejoran la comunicación y la privacidad en la investigación de neuroimagen usando aprendizaje federado.

Un nuevo método minimiza el sesgo mientras mantiene la privacidad en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la precisión de detección en redes IoT usando aprendizaje semi-supervisado y semi-asíncrono.

Explorando los desafíos y soluciones para implementar el aprendizaje federado en dispositivos IoT.

Examinando cómo los métodos de datos del censo afectan la precisión en la planificación escolar.

Métodos innovadores para mejorar la privacidad del usuario y actualizaciones del modelo en los dispositivos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las decisiones de IA en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al reducir las diferencias de datos entre los clientes.

Un sistema diseñado para mejorar la eficiencia en la escritura de profesionales de finanzas a través de sugerencias inteligentes.

Explorando los desafíos y soluciones en la indexación encriptada buscable.

Un nuevo marco aborda los desafíos de desaprender en entornos de aprendizaje automático descentralizados.

Un nuevo método mejora el uso de modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles.

FAM mejora el entrenamiento del modelo de IA mientras mantiene la privacidad de los datos de los pacientes.

Un nuevo método mejora la estimación de pose usando solo datos del dominio objetivo.

Explora estrategias para garantizar la privacidad de datos en diferentes campos.