AAG améliore la confidentialité et la précision dans la gestion des données spatiales.
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La science de pointe expliquée simplement
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DP-BloGS améliore la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique tout en gardant de bonnes performances.
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Examiner l'impact et les risques des grands modèles de langage sur la société.
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Ce papier examine l'efficacité des méthodes actuelles de vérification de l'oubli machine.
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Une nouvelle méthode améliore la détection de fraude tout en garantissant la confidentialité des données.
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Un nouvel algorithme améliore la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré en utilisant des méthodes d'ordre supérieur.
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FL-E2WS optimise l'apprentissage fédéré dans les réseaux sans fil tout en assurant la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode améliore la correspondance entre les croquis faits à la main et les photos de profil en utilisant des données synthétiques.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des vision transformers en apprentissage automatique.
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Analyser les données de mobilité urbaine soulève des soucis de vie privée importants pour les chercheurs.
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Un nouveau jeu de données permet d'améliorer les outils pour détecter la fraude aux documents d'identité.
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Les fonctionnalités de sécurité dans les systèmes d'IA sont super importantes pour une utilisation responsable et éthique.
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Un cadre pour générer des notes cliniques synthétiques en santé.
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Explorer l'intersection de la vie privée des données et des méthodes d'apprentissage continu.
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Une nouvelle approche de l'apprentissage fédéré qui améliore la vie privée et l'efficacité.
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Les requêtes privées quantiques visent à garantir la vie privée des utilisateurs tout en récupérant des données en toute sécurité.
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Une nouvelle méthode améliore la protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Cette étude examine la capacité des LLM open source à produire des messages de commit.
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FedLog améliore l'apprentissage fédéré avec une communication efficace et la protection des données.
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Un nouvel algorithme améliore le partage de données et l'efficacité de l'apprentissage machine en utilisant des ensembles de données synthétiques.
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Ce doc s'intéresse à la synergie entre l'apprentissage fédéré et les applis de contrôle.
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Examen des vulnérabilités et des défenses dans les modèles de diffusion pour une génération de contenu sûre.
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AdapTable améliore les prévisions des modèles malgré les changements dans les données des tables sans avoir besoin de réentraîner.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux problèmes de données bruyantes.
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FADAS améliore l'apprentissage fédéré en permettant des mises à jour asynchrones des clients tout en préservant la confidentialité des données.
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Explorer l'oubli machine dans la recherche d'informations pour renforcer la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode reforme l'audit de la vie privée dans l'apprentissage automatique.
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NeuroSynth génère des données IRM synthétiques pour améliorer les études sur la santé cérébrale.
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Examen de la confidentialité différentielle dans les données de transport spatiotemporelles pour protéger les utilisateurs.
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Une nouvelle méthode améliore le calcul des ellipsoïdes de John tout en protégeant les données sensibles.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la génération de code dans les modèles LLM4Code.
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Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain pour partager des modèles en toute sécurité.
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FlexMod améliore l'apprentissage fédéré en optimisant l'allocation des ressources pour des types de données variés.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré grâce à des sous-modèles adaptés.
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Un nouveau cadre améliore la confidentialité et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré.
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Une méthode pour corriger automatiquement les bugs logiciels en mettant l'accent sur la confidentialité et la sécurité.
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