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Questo articolo parla dei metodi di apprendimento federato e del loro impatto sulla privacy e sull'utilità del modello.

Nuovo approccio ai dati sintetici migliora la privacy nell'apprendimento federato.

Un nuovo metodo punta a migliorare l'affidabilità della rete elettrica con previsioni avanzate e mercati locali.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle frodi garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo algoritmo migliora la privacy e l'efficienza nell'apprendimento federato usando metodi di secondo ordine.

FL-E2WS ottimizza l'apprendimento federato nelle reti wireless garantendo la privacy dei dati.

Esaminare i rischi e le strategie del furto di modelli nei sistemi di apprendimento federato.

Un nuovo approccio al federated learning che migliora la privacy e l'efficienza.

FedLog migliora l'apprendimento federato con comunicazioni efficienti e privacy dei dati.

Questo lavoro esamina la sinergia tra il Federated Learning e le applicazioni di controllo.

Scopri come l'apprendimento federato migliora le decisioni agricole attraverso la privacy dei dati e la collaborazione.

Un framework che combina blockchain e meta-apprendimento federato per un'allenamento del modello centrato sull'utente.

Presentiamo uno strumento per valutare i metodi di rilevamento di anomalie non supervisionato nell'apprendimento federato.

Usando i dati dei contatori intelligenti e le informazioni meteo per migliorare il monitoraggio energetico.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento federato affrontando i problemi di dati rumorosi.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dell'apprendimento federato proteggendo la privacy dei dati.

Combinare l'apprendimento federato e la blockchain per una condivisione sicura dei modelli.

FlexMod migliora l'apprendimento federato ottimizzando l'allocazione delle risorse per diversi tipi di dati.

Introducendo un nuovo metodo per migliorare l'efficienza dell'apprendimento federato attraverso submodelli personalizzati.

L'apprendimento federato migliora la ricerca sul cancro condividendo informazioni e proteggendo i dati dei pazienti.

Un nuovo framework migliora la privacy e l'efficienza nel federated learning.

Nuovi metodi aiutano i satelliti a condividere dati e migliorare le capacità di elaborazione.

Questo articolo parla di come il Federated Learning possa aiutare le agenzie di supporto per i senzatetto.

Un nuovo IDS migliora la sicurezza dei veicoli contro le crescenti minacce informatiche.

Un nuovo metodo migliora la comunicazione nel Federated Learning tramite una pianificazione ottimale degli aggiornamenti.

La tecnologia innovativa riduce lo spreco d'acqua nell'agricoltura e nel giardinaggio.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza del modello affrontando il problema del bilanciamento dei dati, senza compromettere la privacy.

Scopri come l'apprendimento federato migliora il rilevamento di piccoli oggetti mantenendo la privacy dei dati.

Uno sguardo a come l'apprendimento sul dispositivo bilancia le prestazioni dell'app con la privacy dell'utente.

Un nuovo modo per analizzare dati complessi mantenendo privacy ed efficienza.

I ricercatori propongono un metodo per migliorare i modelli medici garantendo la privacy dei dati.

Un sistema per un apprendimento sicuro dell'IA nella sanità senza condividere i dati dei pazienti.

Uno sguardo alle sfide e ai vantaggi dell'aggiunta di nuovi clienti nell'apprendimento federato.

Questo articolo parla di come usare il pre-training per migliorare la privacy e le prestazioni nel Federated Learning.

Combinare il potatura dei modelli e l'allocazione della banda migliora l'efficienza nell'apprendimento federato.

Questo studio analizza FEWS e OEWS per migliorare le prestazioni dei modelli nella produzione.

Il Clustering Federato aiuta ad analizzare i dati mantenendo private le informazioni sensibili.

I ricercatori possono studiare le condizioni di salute senza dover accedere ai registri dei singoli pazienti.

Questo articolo esplora un nuovo metodo per migliorare la fusione dei modelli di machine learning.

Un nuovo framework migliora la classificazione audio sfruttando la conoscenza dei dispositivi multi-modali.