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El Aprendizaje Federado ofrece una nueva forma de proteger los datos mientras colaboras entre dispositivos.

Un nuevo método identifica dispositivos problemáticos en el aprendizaje federado para mejorar la velocidad y la seguridad.

Una mirada al manejo de activación para mejorar el manejo de memoria de la IA.

Descubre cómo el aprendizaje federado jerárquico protege los datos mientras permite la colaboración entre dispositivos.

Mejorando el realismo en rostros sintéticos para un mejor rendimiento en el reconocimiento facial.

FedPID mejora la segmentación de tumores mientras protege los datos del paciente.

Este artículo habla sobre métodos para compartir de manera segura funciones de distribución acumulativa.

La investigación ilumina cómo ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.

Descubre cómo FedGPL ayuda a las organizaciones a colaborar mientras protegen su privacidad de datos.

Este artículo habla sobre cómo crear pautas seguras y justas para el desarrollo de IA.

La investigación revela los riesgos de ataques de inferencia de propiedades en GNNs y la necesidad de privacidad de datos.

Nuevos métodos mejoran la optimización distribuida mientras mantienen la privacidad de los datos de los agentes.

Presentamos un método para mejorar la privacidad sin sacrificar la precisión del modelo.

Estrategias para proteger imágenes de reconstrucciones no autorizadas.

Explorando nuevas formas de combatir el lavado de dinero a través del intercambio de datos y el aprendizaje automático.

Explorando ataques de inferencia de membresía para proteger la privacidad de los datos en modelos avanzados.

FedRISE mejora el aprendizaje federado filtrando las actualizaciones de datos malas para un mejor entrenamiento del modelo.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo ante diferentes distribuciones de datos.

Investigadores desarrollan métodos para enseñar a las computadoras a procesar facturas mientras protegen la privacidad.

El Aprendizaje Federado y la IA Explicable aseguran prácticas de datos seguras y claras.

QuanCrypt-FL mejora la seguridad en el Aprendizaje Federado usando técnicas avanzadas.

Este sistema mejora la detección de DR mientras mantiene la privacidad del paciente.

Examinando los riesgos y defensas de los Modelos de Lenguaje Multi-Modales en IA.

Esta investigación destaca métodos innovadores para la privacidad en el aprendizaje automático colaborativo.

Explorando cómo la IA puede aprender mientras mantiene los datos del usuario privados.

Nuevas tecnologías mejoran el diagnóstico y tratamiento de hemorragias intracraneales.

El aprendizaje federado mejora la imagenología médica mientras protege la privacidad del paciente.

Encuentra sugerencias de viaje personalizadas con la plataforma INDIANA para experiencias únicas.

Una forma económica de evaluar los riesgos de privacidad en modelos de aprendizaje automático.

MaaS ofrece comodidad, pero la ciberseguridad es clave para la seguridad del usuario.

Los ataques de forja de datos representan amenazas graves para la integridad y privacidad del modelo.

Un enfoque centrado en la rehabilitación que se adapta a las necesidades individuales de cada paciente para una mejor recuperación.

Un nuevo enfoque para ORAM mejora la seguridad de los datos y la eficiencia en el acceso a la memoria.

Un nuevo método mejora las defensas de los modelos de lenguaje contra ataques manipulativos.

Un método para mejorar el Aprendizaje Federado ajustando las contribuciones de los clientes para obtener mejores resultados.

La investigación muestra que las SNNs pueden mejorar la privacidad de los datos en comparación con los modelos tradicionales.

Una nueva estrategia de defensa mejora la privacidad del modelo sin sacrificar el rendimiento.

Una mirada a los métodos de comunicación segura, incluyendo la transferencia cuántica en oblivion.

ClipFL mejora el aprendizaje federado al eliminar dispositivos ruidosos para un mejor rendimiento.

Un nuevo método mejora la generación de datos sintéticos para ensayos clínicos, asegurando la privacidad.