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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.

Une approche innovante pour améliorer la gestion des ressources dans les systèmes IoT.

Celtibero offre une super protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Un aperçu des analyses fédérées et des technologies de confidentialité pour les données sensibles.

Explore l'approche de l'apprentissage fédéré pour la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Découvre comment l'apprentissage fédéré garde les données privées tout en permettant la collaboration dans l'IIoT.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la précision et de l'efficacité dans le positionnement des signaux radio.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité de l'apprentissage fédéré en combattant efficacement les attaques byzantines.

Explorer le rôle de l'agrégation sécurisée dans l'apprentissage fédéré dans les milieux de la santé.

RoLoRA améliore l'apprentissage fédéré avec un ajustement fin robuste et une communication efficace.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision du modèle en identifiant les sources de données de mauvaise qualité.

Explorer la technologie blockchain pour un entraînement sécurisé des modèles dans des essaims de robots.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage fédéré pour optimiser les décisions de délégation des tâches mobiles.

CoAst propose une évaluation innovante des contributions en apprentissage fédéré sans avoir besoin de données de validation.

Présentation de FedFT, une méthode pour améliorer la communication dans l'apprentissage fédéré.

Une appli web qui simplifie l'apprentissage fédéré pour améliorer la confidentialité des données et l'accessibilité pour les utilisateurs.

Une méthode pour améliorer la collaboration tout en protégeant les données sensibles dans des silos.

Un nouveau cadre combine l'apprentissage fédéré et les modèles multimodaux pour améliorer la confidentialité et la performance.

RC-FED réduit les coûts de communication tout en maintenant la qualité du modèle dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis des données variées.