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APES et S-APES améliorent la confidentialité dans l'apprentissage fédéré tout en gardant de la précision.

GraphGANFed combine des méthodes de pointe pour la génération de molécules tout en garantissant la confidentialité des données.

De nouvelles méthodes aident les hôpitaux à diagnostiquer le COVID-19 tout en protégeant la vie privée des patients.

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FedShift s'attaque au déséquilibre des classes dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la performance des modèles.

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Exploration de l'apprentissage fédéré dans la prise de décision avec des bandits contextuels et la préservation de la vie privée.

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PFELS combine la vie privée et l'efficacité énergétique dans l'apprentissage fédéré.

TimelyFL améliore l'apprentissage fédéré en optimisant les contributions des appareils et en améliorant la précision du modèle.

FedLSM améliore la collaboration en imagerie médicale en s'attaquant aux problèmes de correspondance des étiquettes.

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Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité d'apprentissage sur les appareils connectés.

JaxPruner simplifie la recherche sur les réseaux de neurones creux, en boostant la performance et la flexibilité.

Une stratégie pour choisir des hôpitaux améliore les modèles prédictifs dans le secteur de la santé.

FedGrad offre un mécanisme de défense pour l'apprentissage fédéré, combattant efficacement les attaques par porte dérobée.

Une nouvelle méthode permet un meilleur partage des données tout en protégeant la vie privée dans le secteur de la santé.

L'ancrage du classificateur fédéré améliore la classification des images médicales face aux défis des données.

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Aborder la vie privée et la valorisation des données dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

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