Les caméras neuromorphiques offrent une imagerie de pointe, mais posent des soucis de confidentialité.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouveau regard sur l'anonymisation des locuteurs et le rôle crucial des vocoders.
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Examiner l'équilibre entre la vie privée et l'équité dans les modèles d'apprentissage fédéré.
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Un aperçu de l'amélioration de la vie privée des utilisateurs d'Ethereum grâce à des simulations innovantes.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles médicaux tout en gardant les données des patients privées.
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Une nouvelle approche soutient la reconnaissance d'activités vidéo tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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FADI propose une nouvelle façon d'analyser de gros ensembles de données tout en garantissant la confidentialité.
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Examiner l'interaction entre équité, vie privée et performance prédictive dans le machine learning.
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Un nouveau modèle répond aux préoccupations de confidentialité dans les réseaux de santé intelligents en utilisant la blockchain et des approches basées sur la confiance.
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La technologie blockchain transforme la sécurité de la chaîne d'approvisionnement pétrole et gaz.
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Un aperçu pour améliorer la vitesse du VFL tout en garantissant la confidentialité des données.
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Découvrez comment les données synthétiques peuvent protéger la vie privée dans la recherche longitudinale.
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Cet article parle des méthodes pour protéger la vie privée dans l'apprentissage automatique en modifiant les données textuelles.
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Le logiciel d'IA améliore le traitement des rapports médicaux pour un meilleur soin des patients.
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Examiner comment les réseaux de neurones peuvent se souvenir des données d'entraînement et les risques de confidentialité qui en découlent.
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Un nouveau cadre permet de générer des données synthétiques sur mesure pour répondre aux besoins variés des organisations.
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Une nouvelle approche améliore la reconnaissance vocale directement sur les smartphones tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.
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Examiner les défis du RTBF dans le contexte des modèles de langage de grande taille.
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Cet article examine l'impact des LLM sur les pratiques de recherche et les considérations éthiques.
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Examiner des méthodes pour retirer efficacement les données personnelles des modèles d'IA.
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Un nouveau service cloud améliore le traitement des images médicales tout en protégeant la vie privée des patients.
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Une étude révèle que les attitudes du public envers les applis COVID-19 ont évolué avec le temps.
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Cette recherche propose un moyen de créer des dialogues naturels tout en respectant la vie privée.
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Une nouvelle approche pour sécuriser la facturation dans le trading d'énergie entre pairs.
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Cet article parle des problèmes et des stratégies pour mettre en œuvre des valeurs d'IA responsable.
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Une étude sur les perceptions de la technologie de reconnaissance faciale en Arabie Saoudite par rapport aux États-Unis.
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Cette recherche présente une méthode pour détecter des communautés tout en garantissant la confidentialité des données.
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Découvre comment la technologie STAR-RIS améliore la confidentialité dans les systèmes de communication sémantique.
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Examiner l'équilibre entre le partage des données et la vie privée des patients dans la recherche biomédicale.
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Un nouveau cadre protège les images faciales contre la reconnaissance non autorisée.
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Examiner les risques de confidentialité et de sécurité dans les environnements de santé virtuelle.
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Cet article parle de l'échantillonnage d'importance et de son rôle dans le maintien de la vie privée des données.
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Combiner des réseaux de neurones et du raisonnement symbolique pour améliorer l'IA en cybersécurité.
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Examiner la sélection de capteurs pour garantir une surveillance efficace du comportement tout en respectant la vie privée.
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Examen des vulnérabilités du random rounding dans les données de recensement canadien.
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De nouvelles méthodes visent à améliorer la sécurité et la vie privée dans la communication V2X.
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Un aperçu des avantages et des risques de ChatGPT dans différents domaines.
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S'attaquer aux défis de la vie privée rencontrés par les groupes marginalisés dans les environnements en ligne.
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L'apprentissage fédéré améliore la précision statistique tout en protégeant la vie privée des individus lors de la collecte de données.
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