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AAG mejora la privacidad y la precisión en el manejo de datos espaciales.

DP-BloGS mejora la privacidad de los datos en el aprendizaje automático mientras mantiene el rendimiento.

Examinando el impacto y los riesgos de los modelos de lenguaje grandes en la sociedad.

Este artículo examina la efectividad de los métodos actuales de verificación de desaprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la detección de fraudes mientras asegura la privacidad de los datos.

Un nuevo algoritmo mejora la privacidad y eficiencia en el aprendizaje federado usando métodos de segundo orden.

FL-E2WS optimiza el aprendizaje federado en redes inalámbricas mientras asegura la privacidad de los datos.

Nuevo método mejora la coincidencia entre bocetos a mano y fotos de arresto usando datos sintéticos.

Nuevo método mejora la privacidad de los transformadores de visión en el aprendizaje automático.

Analizar datos de movilidad urbana plantea preocupaciones importantes de privacidad para los investigadores.

Un nuevo conjunto de datos apoya mejores herramientas para detectar el fraude de documentos de identidad.

Las funciones de seguridad en los sistemas de IA son clave para un uso responsable y ético.

Un marco para generar notas clínicas sintéticas en el cuidado de la salud.

Explorando la intersección entre la privacidad de datos y los métodos de aprendizaje continuo.

Un enfoque novedoso para el aprendizaje federado que mejora la privacidad y la eficiencia.

Las consultas privadas cuánticas buscan asegurar la privacidad del usuario mientras se recupera datos de forma segura.

Un nuevo método mejora la protección contra ataques en sistemas de aprendizaje federado.

Este estudio examina la capacidad de los LLMs de código abierto para producir mensajes de commit.

FedLog mejora el aprendizaje federado con una comunicación eficiente y privacidad de datos.

Un nuevo algoritmo mejora el intercambio de datos y la eficiencia del aprendizaje automático utilizando conjuntos de datos sintéticos.

Este documento examina la sinergia entre el Aprendizaje Federado y las aplicaciones de control.

Examinando vulnerabilidades y defensas en modelos de difusión para una generación de contenido segura.

Aprende cómo el aprendizaje federado mejora las decisiones agrícolas a través de la privacidad de los datos y la colaboración.

AdapTable mejora las predicciones del modelo en medio de datos de tabla cambiantes sin necesidad de reentrenamiento.

Presentamos una herramienta para evaluar métodos de detección de anomalías no supervisados en el aprendizaje federado.

Usando datos de medidores inteligentes y info del clima para mejorar la monitorización de energía.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado al abordar problemas de datos ruidosos.

FADAS mejora el aprendizaje federado permitiendo actualizaciones asíncronas de los clientes mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Explorando el desaprendizaje de máquinas en la recuperación de información para mejorar la privacidad de los datos.

Un nuevo método transforma la auditoría de privacidad en el aprendizaje automático.

Un sistema que predice la demanda de taxis mientras protege los datos de los pasajeros.

NeuroSynth genera datos de MRI sintéticos para mejorar estudios sobre la salud del cerebro.

Examinando la privacidad diferencial en datos de transporte espaciotemporales para proteger a los usuarios.

Un nuevo método mejora el cálculo del elipsoide de John mientras protege datos sensibles.

Un nuevo método para mejorar la generación de código en los modelos LLM4Code.

Combinando aprendizaje federado y blockchain para compartir modelos de manera segura.

FlexMod mejora el aprendizaje federado al optimizar la asignación de recursos para diferentes tipos de datos.

Presentamos un nuevo método para mejorar la eficiencia del aprendizaje federado a través de submodelos personalizados.

Un nuevo marco mejora la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje federado.

Un método para la corrección automática de errores de software enfocado en la privacidad y la seguridad.