L'encryption de la mémoire propose une nouvelle façon de garder les données dans le cloud en sécurité et efficaces.
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La science de pointe expliquée simplement
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Former des DNN sur des microcontrôleurs améliore l'efficacité et la vie privée dans la tech intelligente.
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Une nouvelle approche utilise des états quantiques pour comparer des infos privées de manière sécurisée.
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NeighborFL améliore la précision des prévisions de trafic tout en protégeant la confidentialité des données.
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Examiner l'importance de la confidentialité à travers le désapprentissage de l'identité dans l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'unlearning machine tout en préservant les performances du modèle.
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Un examen plus approfondi des nouvelles méthodes d'anonymisation de texte et de leurs avantages.
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Une méthode pour améliorer l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité des données.
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La collaboration en santé grâce à l'apprentissage fédéré améliore la classification des images médicales tout en protégeant la vie privée.
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PSVAE propose une méthode plus rapide pour créer des données tabulaires synthétiques de haute qualité.
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Un cadre pour évaluer les modèles d'apprentissage fédéré dans des scénarios réels.
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Une nouvelle méthode améliore la prévision de la durée des séjours à l'hôpital tout en protégeant la vie privée des patients.
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Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des données.
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Une étude sur les caractéristiques du trafic réseau des appareils médicaux pour une meilleure sécurité.
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Examiner la confidentialité différentielle et la régression NTK pour protéger les données des utilisateurs dans l'IA.
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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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Un regard de plus près sur les risques de divulgation dans les données synthétiques et la protection de la vie privée.
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Le Sri Lanka adopte une loi sur la vie privée pour protéger les données des patients dans les applis de santé.
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FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.
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Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.
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Une nouvelle approche vise à protéger la vie privée des utilisateurs tout en améliorant la précision des résultats.
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L'apprentissage fédéré améliore le machine learning tout en garantissant la confidentialité des données dans des environnements industriels.
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Une nouvelle méthode améliore la distillation de jeux de données, rendant l'entraînement des modèles plus efficace.
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Une nouvelle méthode améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.
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Examiner le rôle de la robustesse dans l'estimation de distributions inconnues à partir d'échantillons.
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Une étude sur l'amélioration des logiciels grâce aux avis des utilisateurs et aux perspectives éthiques.
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Une nouvelle méthode renforce la sécurité des réseaux intelligents tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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Explorer les risques et les stratégies de défense pour les grands modèles de langage.
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CCNet améliore la performance des modèles sur de nouvelles données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.
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Un cadre qui permet aux propriétaires de données de vérifier l'utilisation non autorisée de leurs données dans le ML.
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Une étude présente SeqMIA pour améliorer la protection contre les attaques d'inférence d'appartenance.
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Une nouvelle architecture améliore l'analyse vidéo sur les petits appareils en utilisant plusieurs images.
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Cet article évalue l'efficacité des agents web dans la gestion de tâches en ligne complexes.
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Un nouveau système renforce la sécurité des véhicules à l'ère de la 6G.
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