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Nouvelles méthodes pour détecter des activités inhabituelles dans des vidéos tout en garantissant la vie privée.

Discute les risques de la vie privée dans l'apprentissage auto-supervisé et présente PartCrop.

Explore comment protéger la vie privée des données au milieu de la montée de la technologie IA.

Cette étude examine des méthodes pour préserver la vie privée dans les tâches de traitement du langage.

Les données synthétiques permettent aux entreprises de partager des infos tout en protégeant les données sensibles.

Examiner le rôle de la vie privée et de la sécurité des données dans la télésanté pour le traitement du VIH.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

Examiner la croissance du Femtech et les préoccupations liées à la vie privée.

Explorer les risques de confidentialité et les solutions dans les grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes visent à protéger les données sensibles dans l'apprentissage machine sans perdre en performance.

Une méthode pour protéger la vie privée des données dans des systèmes d'apprentissage décentralisés en utilisant des nœuds virtuels.

S3PHER donne du pouvoir aux patients en leur permettant de partager leurs données de santé en toute sécurité avec les professionnels de santé.

Cet article explore des méthodes pour protéger la vie privée tout en analysant les données de manière efficace.

Les données synthétiques offrent des solutions rentables tout en garantissant la vie privée et en réduisant les biais.

De nouvelles méthodes améliorent la vie privée et la résilience aux abandons dans l'apprentissage décentralisé.

De nouveaux algorithmes améliorent la vie privée dans des tâches d'optimisation complexes.

Une nouvelle métrique mesure la similarité des datasets tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré.

Nouveau jeu de données offre des infos sur les naissances tout en protégeant les infos personnelles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des machines tout en protégeant la confidentialité des données.

Swarm Learning améliore la vie privée et la sécurité dans les systèmes d'apprentissage automatique décentralisés.

Une nouvelle méthode garantit la confidentialité tout en permettant un partage efficace des ressources entre les agents.

Une nouvelle méthode qui équilibre la vie privée et la qualité du texte dans les modèles de langage.

Analyser les défis de la vie privée dans la communication critique dans le cadre des technologies 5G.

La recherche s'attaque aux soucis de vie privée dans les modèles de langage grâce à des méthodes innovantes de désapprentissage.

Les organisations médiatiques établissent des directives pour une utilisation responsable de l'IA dans le journalisme.

Une nouvelle méthode aborde la vie privée et l'équité dans les modèles de régression en utilisant des ajustements innovants.

Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en permettant aux modèles de langue d'apprendre à partir d'exemples.

Une nouvelle méthode pour améliorer la vie privée dans la recherche d'infos numériques.

Des pros de l'IA partagent leurs opinions sur l'IA fiable et ses défis.

Un nouveau cadre qui protège les identités en ligne tout en gardant la clarté des messages.

Cet article examine comment les employés perçoivent le RGPD et son impact sur la vie privée.

Explorer l'impact des caméras intelligentes sur la vie privée et les relations.

Examiner comment les pubs sur la vie privée influencent les attitudes et la compréhension des consommateurs.

Un nouveau cadre aide à protéger les statistiques récapitulatives sensibles pendant le partage de données.

Un aperçu de comment l'anonymisation protège l'identité personnelle tout en utilisant des biométriques.

WPS peut aider les services de localisation mais menace sérieusement la vie privée des utilisateurs.

Une nouvelle approche de la randomisation des adresses MAC améliore la confidentialité des utilisateurs sur le Wi-Fi.

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

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions tout en protégeant la vie privée des utilisateurs dans les modèles cloud.

L'étude se concentre sur comment les robots peuvent gérer des conflits et communiquer efficacement avec les utilisateurs.