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Cet article parle des méthodes d'apprentissage fédéré et de leur impact sur la vie privée et l'utilité des modèles.

Une nouvelle approche de données synthétiques améliore la privacy dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la fiabilité du réseau électrique grâce à des prévisions avancées et des marchés locaux.

Une nouvelle méthode améliore la détection de fraude tout en garantissant la confidentialité des données.

Un nouvel algorithme améliore la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré en utilisant des méthodes d'ordre supérieur.

FL-E2WS optimise l'apprentissage fédéré dans les réseaux sans fil tout en assurant la confidentialité des données.

Examiner les risques et les stratégies de détournement de modèles dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une nouvelle approche de l'apprentissage fédéré qui améliore la vie privée et l'efficacité.

FedLog améliore l'apprentissage fédéré avec une communication efficace et la protection des données.

Ce doc s'intéresse à la synergie entre l'apprentissage fédéré et les applis de contrôle.

Découvrez comment l'apprentissage fédéré améliore les décisions agricoles grâce à la confidentialité des données et à la collaboration.

Un cadre qui combine blockchain et méta-apprentissage fédéré pour un entraînement de modèle centré sur l'utilisateur.

Présentation d'un outil pour évaluer les méthodes de détection d'anomalies non supervisées dans l'apprentissage fédéré.

Utiliser les données des compteurs intelligents et les infos météo pour mieux surveiller l'énergie.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux problèmes de données bruyantes.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des données.

Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain pour partager des modèles en toute sécurité.

FlexMod améliore l'apprentissage fédéré en optimisant l'allocation des ressources pour des types de données variés.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré grâce à des sous-modèles adaptés.

L'apprentissage fédéré améliore la recherche sur le cancer en partageant des idées tout en protégeant les données des patients.

Un nouveau cadre améliore la confidentialité et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes aident les satellites à partager des données et à améliorer leurs capacités de traitement.

Cet article parle de comment l'apprentissage fédéré peut aider les agences de soutien aux sans-abris.

Un nouvel IDS renforce la sécurité des véhicules contre les menaces cybernétiques croissantes.

Une nouvelle méthode améliore la communication dans l'apprentissage fédéré grâce à une planification optimale des mises à jour.

Une technologie innovante réduit le gaspillage d'eau dans l'agriculture et le jardinage.

Un nouveau cadre améliore la précision des modèles en s'attaquant au déséquilibre des données tout en garantissant la confidentialité.

Découvrez comment l'apprentissage fédéré améliore la détection des petits objets tout en préservant la vie privée des données.

Un aperçu de comment l'apprentissage sur l'appareil équilibre la performance des applis et la vie privée des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour analyser des données complexes tout en garantissant la vie privée et l'efficacité.

Des chercheurs proposent une méthode pour améliorer les modèles médicaux tout en garantissant la confidentialité des données.

Un système pour un apprentissage IA sécurisé dans la santé sans partager les données des patients.

Un aperçu des défis et des avantages d'ajouter de nouveaux clients dans l'apprentissage fédéré.

Cet article parle de l'utilisation de la pré-formation pour améliorer la confidentialité et la performance dans l'apprentissage fédéré.

Combiner le pruning de modèle et l'allocation de bande passante améliore l'efficacité dans l'apprentissage fédéré.

Cette étude analyse FEWS et OEWS pour améliorer la performance des modèles en fabrication.

Le clustering fédéré aide à analyser des données tout en gardant les infos sensibles privées.

Les chercheurs peuvent étudier des problèmes de santé sans avoir besoin d'accéder aux dossiers individuels des patients.

Cet article explore une nouvelle méthode pour mieux fusionner les modèles de machine learning.

Un nouveau cadre améliore la classification audio en utilisant les connaissances des dispositifs multi-modaux.