Explorer le potentiel des KAHMs dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure confidentialité et efficacité.
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La science de pointe expliquée simplement
Explorer le potentiel des KAHMs dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure confidentialité et efficacité.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en générant des données synthétiques tout en protégeant la vie privée.
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pFedDIL améliore l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.
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LoRA améliore la performance des gros modèles de langage tout en économisant des ressources.
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Une nouvelle méthode s'attaque aux défis des données en IA pour la santé.
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Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.
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Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.
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Un nouveau cadre améliore la sécurité et l'efficacité dans l'apprentissage automatique distribué.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.
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Une étude sur les systèmes d'apprentissage fédéré utilisant la blockchain pour une collaboration sécurisée.
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Explore les bases de l'apprentissage fédéré et son importance pour la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode pour une déduplication de données efficace dans l'apprentissage fédéré.
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Une méthode pour améliorer l'entraînement des modèles en utilisant des images médicales partiellement étiquetées.
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Explorer les avantages de l'apprentissage fédéré pour la détection d'anomalies dans les réseaux IoT.
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EFVFL offre une méthode stable pour une communication efficace sans partager de données privées.
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Un aperçu des défis et solutions liés à la confidentialité et à l’intégrité de l’apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode améliore la performance de l'IA en utilisant des ensembles de données publics tout en protégeant la vie privée des patients.
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De nouvelles méthodes s'attaquent aux risques de confidentialité dans la prédiction des données de mouvement humain.
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Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité dans l'apprentissage fédéré contre les attaques backdoor.
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De nouvelles méthodes pour l'apprentissage fédéré améliorent l'efficacité et la vie privée dans les réseaux IoT.
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MedUniverse améliore les outils d'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.
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L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.
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CDFL améliore la reconnaissance d'activité humaine tout en garantissant la vie privée des données et l'efficacité.
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NeighborFL améliore la précision des prévisions de trafic tout en protégeant la confidentialité des données.
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Une méthode pour améliorer l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité des données.
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La collaboration en santé grâce à l'apprentissage fédéré améliore la classification des images médicales tout en protégeant la vie privée.
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Un cadre pour évaluer les modèles d'apprentissage fédéré dans des scénarios réels.
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Une nouvelle méthode améliore la prévision de la durée des séjours à l'hôpital tout en protégeant la vie privée des patients.
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Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des données.
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Optimiser la répartition des ressources avec des stratégies décentralisées tout en gérant des contraintes couplées.
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FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.
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La pollution des données met en péril la fiabilité du réseau électrique avec la montée des complexités.
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L'apprentissage fédéré améliore le machine learning tout en garantissant la confidentialité des données dans des environnements industriels.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré et de son rôle dans la protection des données utilisateur.
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Explorer le rôle des UAV dans l'amélioration de l'apprentissage automatique grâce à une communication améliorée.
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PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche pour améliorer la classification des images médicales tout en préservant la vie privée des patients.
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Un nouveau système renforce la sécurité des véhicules à l'ère de la 6G.
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L'apprentissage fédéré propose une manière d'utiliser les données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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Cette étude examine les différences de confidentialité entre l'apprentissage fédéré décentralisé et centralisé.
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