Fedbot migliora il supporto clienti mantenendo al sicuro i dati degli utenti.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Fedbot migliora il supporto clienti mantenendo al sicuro i dati degli utenti.
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Presentiamo un nuovo metodo di apprendimento federato per migliorare la percezione BEV nelle auto a guida autonoma.
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Nuovo metodo migliora la stadiazione e l'affidabilità della previsione della retinopatia diabetica.
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Scopri come l'IoT e il machine learning possono trasformare la cura dei pazienti e la sicurezza dei dati.
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Nuovo metodo migliora l'interpretazione della risonanza magnetica usando dati limitati da cliniche più piccole.
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Un nuovo framework migliora la sicurezza delle smart grid mantenendo la privacy dei dati.
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FeDiSa migliora la sicurezza e l'efficienza nei sistemi elettrici contro le minacce informatiche.
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APES e S-APES migliorano la privacy nell'apprendimento federato mantenendo l'accuratezza.
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GraphGANFed combina metodi all'avanguardia per la generazione di molecole, garantendo al contempo la privacy dei dati.
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Nuovi metodi aiutano gli ospedali a diagnosticare il COVID-19 proteggendo la privacy dei pazienti.
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Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato riducendo la deriva e l'oblio dei client.
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Un nuovo metodo permette agli utenti di proteggere la propria privacy dei dati nel federated learning.
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FedShift affronta il problema dell'imbalance di classe nell'apprendimento federato per migliorare le prestazioni del modello.
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Esplora il ruolo dell'apprendimento federato nel migliorare l'efficienza delle comunicazioni satellitari MIMO.
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Esplorando l'apprendimento federato nella presa di decisioni con banditi contestuali e preservazione della privacy.
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I droni migliorano l'efficienza e la privacy con tecniche di apprendimento decentralizzato.
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PFELS combina privacy ed efficienza energetica nell'apprendimento federato.
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TimelyFL migliora l'apprendimento federato ottimizzando i contributi dei dispositivi e migliorando la precisione del modello.
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FedLSM migliora la collaborazione nell'imaging medico affrontando le discrepanze nelle etichette.
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FedXGBllr migliora l'apprendimento federato aumentando la privacy e l'efficienza nella comunicazione.
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Un nuovo metodo per proteggere i dati sanitari attraverso l'apprendimento federato e la blockchain.
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Esplora nuovi strumenti per l'apprendimento decentralizzato nel machine learning.
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Un nuovo approccio migliora le immagini PET proteggendo i dati dei pazienti.
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Uno sguardo ai metodi per aumentare la partecipazione dei dispositivi nell'apprendimento federato.
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Questo articolo parla dei metodi per rimuovere le backdoor dai modelli di apprendimento federato.
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Strategie per proteggere la privacy degli utenti mentre si ottimizza la comunicazione nell'analisi dei dati.
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Questa ricerca presenta un metodo per migliorare la comunicazione nell'apprendimento federato.
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Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei pazienti.
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Il Federated Learning offre un modo per migliorare l'uso dei dati sanitari proteggendo la privacy dei pazienti.
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Esplorare metodi per le organizzazioni per condividere dati sensibili proteggendo la privacy.
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Migliorare le prestazioni del modello mentre si protegge la privacy degli utenti nel federated learning.
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Metodi innovativi migliorano l'efficienza dell'apprendimento su dispositivi connessi.
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JaxPruner semplifica la ricerca su reti neurali sparse, migliorando le prestazioni e la flessibilità.
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Una strategia per scegliere gli ospedali migliora i modelli predittivi nella sanità.
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FedGrad offre un meccanismo di difesa per l'apprendimento federato, contrastando efficacemente gli attacchi backdoor.
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Un nuovo metodo permette una condivisione dei dati migliore, proteggendo la privacy nel settore sanitario.
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L'ancoraggio del classificatore federato migliora la classificazione delle immagini mediche nonostante le sfide legate ai dati.
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Un nuovo framework migliora l'analisi delle immagini mediche mantenendo la privacy dei pazienti.
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Nuovo metodo migliora l'imaging medico usando sia dati etichettati che non etichettati.
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Affrontare la privacy e la valutazione dei dati nell'addestramento dei modelli di machine learning.
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