Les machines à coque affine du noyau protègent la vie privée des individus tout en permettant l'apprentissage des données.
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La science de pointe expliquée simplement
Les machines à coque affine du noyau protègent la vie privée des individus tout en permettant l'apprentissage des données.
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GLASU améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré vertical en utilisant des données graphiques.
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Une nouvelle méthode améliore la surveillance des appareils tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Une étude évalue comment les applis Android respectent la loi sur la vie privée en Californie.
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Présentation d'une nouvelle méthode d'apprentissage fédéré pour améliorer la perception BEV dans les voitures autonomes.
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De nouvelles méthodes génèrent des images médicales avec des données limitées pour une meilleure détection des maladies.
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Une nouvelle méthode améliore le classement de la rétinopathie diabétique et la fiabilité des prévisions.
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La méthode EZClone révèle des failles dans les architectures DNN, ce qui pose des risques pour la sécurité.
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Le cadre GUIDED permet un désapprentissage efficace pour les données graphiques, renforçant la protection de la vie privée.
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Discussion des attaques par empoisonnement et des stratégies de défense pour les systèmes de recommandation fédérés.
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Une nouvelle technique garantit la confidentialité des données dans l'apprentissage collaboratif.
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Une nouvelle méthode améliore l'interprétation des IRM en utilisant des données limitées provenant de petites cliniques.
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Un bon placement des capteurs dans les bâtiments protège la vie privée tout en collectant des données utiles.
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Un nouveau cadre améliore la sécurité des réseaux intelligents tout en préservant la vie privée des données.
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Un aperçu du rôle de la vie privée différentielle dans la protection des données sensibles.
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Explorer des méthodes sécurisées pour combiner la communication et la détection dans les réseaux mobiles.
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De nouvelles méthodes créent des données synthétiques pour protéger la vie privée dans la recherche sur les systèmes électriques.
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Utiliser les patterns de frappe pour améliorer la vérification des utilisateurs en ligne.
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De nouvelles méthodes aident à créer des données de santé réalistes tout en protégeant la vie privée.
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De nouvelles méthodes en désapprentissage automatique améliorent la confidentialité des données et l'efficacité des modèles.
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Examiner l'équité des méthodes de confidentialité pour l'utilisation des données de localisation.
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Examiner la confidentialité différentielle locale et l'analyse vectorielle numérique pour un partage de données sécurisé.
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FeDiSa améliore la sécurité et l'efficacité des systèmes électriques contre les menaces cybernétiques.
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APES et S-APES améliorent la confidentialité dans l'apprentissage fédéré tout en gardant de la précision.
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GraphGANFed combine des méthodes de pointe pour la génération de molécules tout en garantissant la confidentialité des données.
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De nouvelles méthodes aident les hôpitaux à diagnostiquer le COVID-19 tout en protégeant la vie privée des patients.
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Une enquête révèle l'avis des patients australiens atteints de cancer sur les pratiques de partage de données.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en réduisant le dérive des clients et l'oubli.
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Un aperçu de l'importance de protéger les données personnelles dans la technologie.
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Une nouvelle méthode permet aux utilisateurs de protéger leur vie privée dans l'apprentissage fédéré.
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FedShift s'attaque au déséquilibre des classes dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la performance des modèles.
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Explore le rôle de l'apprentissage fédéré pour améliorer l'efficacité de la communication par satellite MIMO.
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Cet article évalue les risques de ré-identification dans les représentations des utilisateurs et les mesures de confidentialité.
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SF-Relate améliore les études génomiques en identifiant les proches de manière sécurisée et efficace.
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Un algorithme privé pour les nœuds qui analyse les composants des graphes protège la vie privée de chacun.
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Exploration de l'apprentissage fédéré dans la prise de décision avec des bandits contextuels et la préservation de la vie privée.
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MedAlpaca améliore les modèles d'IA médicale et les données d'entraînement pour un meilleur soin des patients.
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