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Un nuevo marco integra técnicas de privacidad y robustez para un aprendizaje automático confiable.

Un nuevo enfoque mejora la privacidad mientras optimiza el rendimiento de los agentes colaborativos.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje federado personalizado mientras preservan la privacidad de los datos.

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Un nuevo estándar para combinar tipos de datos mientras se prioriza la privacidad del usuario.

Un nuevo método protege la privacidad individual al compartir datos de movilidad durante crisis.

Un estudio sobre cómo enlazar modelos ajustados a sus versiones base.

Fedstellar permite el entrenamiento seguro y eficiente de modelos de aprendizaje automático entre dispositivos.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de datos limitados en entornos federados.

Las instituciones financieras buscan formas seguras de compartir datos mientras protegen la privacidad.

HePCo mejora el aprendizaje federado continuo, priorizando la privacidad y la eficiencia.

Descubre cómo el aprendizaje en el borde mejora la seguridad y el rendimiento del IoT en redes avanzadas.

Usar datos tanto privados como públicos mejora el aprendizaje automático y asegura la privacidad.

Este artículo habla sobre técnicas para lograr precisión y privacidad en los modelos de aprendizaje automático.

Aprende cómo el hashing cuckoo mejora el almacenamiento de datos y la privacidad en aplicaciones criptográficas.

Nuevas técnicas mejoran la velocidad y eficiencia de los cálculos encriptados usando GPUs.

Un nuevo referente llamado FedNoisy ayuda a lidiar con etiquetas ruidosas en el aprendizaje federado.

RQM mejora la privacidad en el aprendizaje federado sin perder eficiencia del modelo.

Nuevo conjunto de datos mejora la detección de violencia mientras protege la privacidad usando cámaras DVS.

Nuevas vistas ayudan a los revisores de código a gestionar datos personales en el software de manera eficiente.

FDINet ofrece una nueva defensa contra ataques de extracción de modelos en servicios en la nube.

Hablando de la necesidad vital de regular la IA y sus implicaciones para la sociedad.

Nuevos protocolos mejoran la privacidad y la integridad del modelo en el aprendizaje federado.

MimiC mejora el aprendizaje federado al abordar el problema del abandono para lograr una mejor precisión del modelo.

Una mirada más cercana a los problemas con el conjunto de datos de referencia RVL-CDIP.

La plataforma FLGo simplifica el aprendizaje federado para investigadores con herramientas flexibles.

Un nuevo método mejora la imagenología de TC de baja dosis mientras protege los datos del paciente.

DOF-ID mejora la detección de amenazas sin comprometer la privacidad de los datos.

Examinando la intersección de la generación de imágenes con IA y los riesgos de copyright.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje descentralizado a medida que los datos evolucionan.

Un enfoque novedoso mejora las defensas en sistemas de aprendizaje federado contra ataques adversariales.

Examinando los impactos del aprendizaje federado en la generalización de modelos y la privacidad de datos.

Las SBNNs mejoran la eficiencia en el aprendizaje automático para dispositivos con recursos limitados.

Una mirada a enfoques de aprendizaje profundo descentralizados que priorizan la privacidad de los datos.

Examinando el equilibrio entre la privacidad y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje federado en medio de preocupaciones por la privacidad de los datos.

Un nuevo algoritmo mejora la resistencia del aprendizaje descentralizado contra ataques.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes médicas mientras protege los datos del paciente.