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Un nouveau cadre améliore l'évaluation des algorithmes d'apprentissage fédéré dans différentes applications.

Ce document parle de combiner l'apprentissage fédéré et l'apprentissage contrastif pour améliorer la confidentialité des données et la performance des modèles.

Apprends comment l'apprentissage fédéré garde les données privées tout en améliorant l'apprentissage automatique.

Explorer des méthodes d'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée des utilisateurs et améliorer les performances des modèles.

Une nouvelle méthode pose des risques importants pour la vie privée dans l'apprentissage fédéré.

LightTR améliore la récupération de trajectoires en utilisant l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cette étude présente une nouvelle méthode de formation pour l'IA dans les systèmes coopératifs.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la sélection des appareils dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode pour améliorer la confidentialité des données médicales et la collaboration entre les institutions.

Cet article parle de la fusion des modèles de base et de l'apprentissage fédéré dans le secteur de la santé.

Cette étude explore le rôle de l'apprentissage fédéré dans la réponse à des questions visuelles sur des documents.

Une nouvelle méthode pour améliorer la disponibilité des clients dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité et la vie privée dans l'authentification continue des appareils.

Un aperçu de comment les modèles rares améliorent l'efficacité de l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode pour détecter les comportements suspects des véhicules tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle approche améliore la détection d'intrusions dans les systèmes décentralisés.

Améliorer les applis de détection mobile grâce à un nouveau cadre pour gérer les données manquantes.

La recherche améliore l'interprétation des ECG tout en garantissant la confidentialité des données des patients.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré et empêche l'oubli dans les modèles d'IA.

Explorer comment l'apprentissage fédéré peut améliorer la protection des données dans le secteur de la santé.

Une nouvelle approche améliore la performance et l'équité dans l'apprentissage fédéré.

AdaFedFR améliore la reconnaissance faciale tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Apprends comment l'apprentissage distribué peut améliorer l'efficacité de l'apprentissage machine et l'entraînement des modèles.

FedSC améliore l'entraînement des modèles tout en préservant la vie privée des utilisateurs dans l'apprentissage fédéré.

Une approche basée sur des cohortes améliore l'efficacité et la précision dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Découvrez comment les Plans Comportementaux Fédérés améliorent la compréhension des actions des clients dans l'apprentissage fédéré.

Des recherches montrent des vulnérabilités dans l'approche de la confidentialité des textes en apprentissage fédéré.

Explorer l'impact de l'IA sur l'efficacité, la vie privée et la sécurité dans les systèmes vitaux.

Une nouvelle méthode réduit les charges de communication dans l'apprentissage fédéré tout en renforçant la vie privée.

Client2Vec améliore l'apprentissage fédéré en créant des identifiants uniques pour les données des utilisateurs.

Explorer le mélange de l'apprentissage axé sur la confidentialité et des techniques de génération de données.

Exploiter des modèles à sortie anticipée pour un apprentissage fédéré efficace dans les systèmes ASR.

FedHPL améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données sur les appareils.

Fast-FedUL propose des méthodes rapides pour supprimer des données en apprentissage fédéré tout en garantissant la vie privée.

FeMLoc améliore la localisation intérieure en utilisant des techniques d'apprentissage fédéré et d'apprentissage meta.

FedGELA s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données partiellement disjointes par classe.

FedLESAM s'occupe des problèmes de données dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances des modèles.

Un défi mondial met en avant l'apprentissage fédéré pour la classification de la densité mammaire.

L'apprentissage fédéré et l'apprentissage par transfert améliorent l'efficacité et la précision dans la détection du cancer.

L'apprentissage fédéré entraîne des modèles tout en gardant les données des utilisateurs privées et sécurisées.