Explorer comment SFL peut transformer le traitement des données dans les futurs réseaux mobiles.
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La science de pointe expliquée simplement
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Aborder les préoccupations en matière de confidentialité dans les systèmes qui gèrent des données sensibles.
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Un nouveau système améliore l'exactitude de l'identification et la confidentialité des données pour la technologie portable.
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Asyn2F améliore l'apprentissage fédéré asynchrone pour un meilleur entraînement des modèles et la protection des données.
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Ce cadre permet un entraînement collaboratif des modèles tout en garantissant la confidentialité des données et l'intégrité des modèles.
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Explorer l'intersection entre la blockchain et l'apprentissage fédéré pour la confidentialité et la sécurité des données.
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Une méthode pour protéger la vie privée tout en partageant des insights de données entre les groupes.
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Une nouvelle méthode pour peaufiner les modèles tout en garantissant la confidentialité des données.
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Combiner l'informatique quantique et l'apprentissage fédéré pour renforcer la confidentialité des données.
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Cet article parle de la fusion des modèles de base et de l'apprentissage fédéré dans le secteur de la santé.
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Cette étude explore le rôle de l'apprentissage fédéré dans la réponse à des questions visuelles sur des documents.
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Une nouvelle approche améliore la fusion des modèles d'IA pour de meilleures performances et une meilleure efficacité.
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Une méthode pour l'apprentissage machine collaboratif tout en gardant les données privées.
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Oublier aide à apprendre chez les humains et les modèles de machines, ce qui améliore l'adaptabilité et la performance.
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L'apprentissage machine quantique propose de nouvelles méthodes pour protéger des données sensibles.
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UGradSL propose une solution pratique pour enlever des infos sensibles des modèles de machine learning.
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L'oubli machine offre une façon d'améliorer la confidentialité des données dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Cet article parle de l'effacement de caractéristiques et de son impact sur la vie privée et l'équité dans l'apprentissage automatique.
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Un nouveau système facilite l'utilisation privée des LLM via des ressources HPC.
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Examiner les risques et les défenses contre les attaques par porte dérobée dans les modèles d'IA.
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Cet article parle du désapprentissage machine et de ses implications pour la protection des données.
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Les codes Gray robustes améliorent l'intégrité des données même dans des environnements bruyants.
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Une méthode pour améliorer l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité des données.
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Une étude en Norvège visant à rassembler des données sur le vieillissement et les facteurs de risque de démence.
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Un aperçu de la façon dont les modèles open-source se comparent à leurs homologues commerciaux dans les tâches biomédicales.
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Explorer comment les organisations s'adaptent aux modèles de langage étendus.
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Examiner les risques de confidentialité dans les explications de modèle et les stratégies pour améliorer la sécurité.
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Explorer l'oubli machine et son rôle dans l'amélioration de la sécurité et de la vie privée de l'IA générative.
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FedTime combine l'apprentissage fédéré et les données locales pour une meilleure prévision tout en garantissant la confidentialité des données.
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Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des données.
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Enquêter sur comment les données synthétiques aident les avancées dans la santé et répondent aux principaux défis.
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Un système pour un apprentissage IA sécurisé dans la santé sans partager les données des patients.
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Explore l'importance des scores de levier dans l'analyse de données et la vie privée.
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Un aperçu des avantages et des défis du crowd-sensing, en se concentrant sur la vie privée et l'engagement des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode pour détecter les problèmes machines sans compromettre la vie privée des données.
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Les chercheurs peuvent étudier des problèmes de santé sans avoir besoin d'accéder aux dossiers individuels des patients.
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Une approche innovante pour améliorer la gestion des ressources dans les systèmes IoT.
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Les chatbots IA améliorent la précision dans le diagnostic de la dépression grâce à une analyse de données avancée.
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Explorer comment les LLMs transforment l'avenir des soins de santé.
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Examiner l'impact de la technologie AI sur l'apprentissage et ses implications éthiques.
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