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Un aperçu de comment MP-SL aide les appareils dans l'apprentissage machine tout en garantissant la vie privée.

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Une nouvelle approche combine la collecte d'énergie avec l'apprentissage fédéré pour une meilleure gestion des batteries.

Découvrez comment DFML transforme l'apprentissage des données sans serveurs centraux.

Intégrer des modèles de base avec l'apprentissage fédéré présente à la fois des risques et des avantages.

Une stratégie pour améliorer la performance et l'équité dans les modèles d'apprentissage fédéré.

Les améliorations dans l'apprentissage fédéré augmentent l'efficacité et la confidentialité pour les applications IoT.

Cette recherche examine les vulnérabilités dans les SNN combinés avec des techniques d'apprentissage fédéré.

De nouvelles stratégies en apprentissage fédéré améliorent la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage automatique.

Explorer comment SFL peut transformer le traitement des données dans les futurs réseaux mobiles.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles en s'attaquant aux étiquettes bruyantes dans l'apprentissage fédéré.

Cette étude examine une méthode pour améliorer la détection des maladies en utilisant des données multimodales.

Flashback s'occupe de l'oubli dans l'apprentissage fédéré pour améliorer l'entraînement et la performance des modèles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré.

Examiner la relation entre les lois sur la protection des données et les pratiques d'apprentissage automatique.

Découvrez comment P3LS permet un partage de données sécurisé dans le secteur manufacturier.

hFedF améliore la performance de l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis de la généralisation de domaine.

Explorer les problèmes d'équité dans l'apprentissage automatique et les systèmes fédérés.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles en apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée.

Combiner l'apprentissage fédéré avec des techniques de confidentialité protège les données sensibles tout en entraînant des modèles.

De nouvelles méthodes en apprentissage fédéré protègent contre les attaques tout en préservant la vie privée des données.

Une nouvelle méthode sécurisée pour gérer les données de santé en utilisant l'IA.

HFRec propose des suggestions de cours sécurisées et personnalisées en fonction des besoins variés des élèves.

Une nouvelle approche pour la détection d'anomalies sécurisée dans les données de graphe.

Explorer l'intégration des jumeaux numériques et de l'IoBNT dans la biotechnologie.

CoDream permet aux organisations de collaborer en toute sécurité sans partager de données sensibles.

Découvrez comment ESFL améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique tout en protégeant la vie privée.

FedReview améliore l'apprentissage fédéré en rejetant les mises à jour de modèles nuisibles.

FedUV améliore les performances des modèles en apprentissage fédéré sur des données non-IID.

AerisAI améliore la collaboration en IA tout en protégeant la vie privée des données grâce à des méthodes décentralisées.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les scénarios de données rares.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et le calcul sécurisé pour protéger la vie privée des données de regard.

Examiner les dangers de la vie privée dans l'apprentissage fédéré et les grands modèles de langage.

Asyn2F améliore l'apprentissage fédéré asynchrone pour un meilleur entraînement des modèles et la protection des données.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré en utilisant des stratégies de mise à jour des clients.

Examiner l'unlearning fédéré et ses défis en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique.

Un aperçu des risques de l'empoisonnement des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Explorer des techniques de préservation de la vie privée dans l'apprentissage automatique et leur importance.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré et son impact sur la prise de décision en entreprise.

L'apprentissage fédéré améliore la reconnaissance faciale tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.