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L'apprentissage fédéré protège la vie privée tout en améliorant les applications de mobilité.

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XTab améliore l'apprentissage machine pour des ensembles de données tabulaires variés, rendant les modèles plus flexibles.

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SplitAMC améliore la confidentialité des données et réduit la latence dans la classification de modulation.

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L'apprentissage fédéré propose des solutions pour l'équité dans les prévisions de santé basées sur l'IA.

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Améliorer l'efficacité dans l'apprentissage fédéré avec des stratégies de dispositifs conscientes des risques.

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L'apprentissage fédéré améliore la précision dans le diagnostic du cancer du sein grâce à une meilleure recherche d'images.

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Utiliser l'apprentissage fédéré pour améliorer l'analyse vocale pour le diagnostic de Parkinson dans plusieurs langues.

De nouveaux modèles améliorent la communication air-sol en utilisant l'apprentissage fédéré et des réseaux neuronaux génératifs.

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