Un plugin protegge i modelli di apprendimento federato da aggiornamenti dannosi senza compromettere la privacy dei pazienti.
Youngjoon Lee, Jinu Gong, Joonhyuk Kang
― 6 leggere min
Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un plugin protegge i modelli di apprendimento federato da aggiornamenti dannosi senza compromettere la privacy dei pazienti.
Youngjoon Lee, Jinu Gong, Joonhyuk Kang
― 6 leggere min
Un nuovo approccio per valutare le crescite pancreatiche garantendo la privacy dei pazienti.
Hongyi Pan, Ziliang Hong, Gorkem Durak
― 6 leggere min
Nuovo metodo migliora la classificazione delle lesioni cutanee proteggendo i dati dei pazienti.
Rutger Hendrix, Federica Proietto Salanitri, Concetto Spampinato
― 5 leggere min
Scopri come i droni cambiano le regole del gioco per la comunicazione wireless.
Kürşat Tekbıyık, Güneş Karabulut Kurt, Antoine Lesage-Landry
― 9 leggere min
Le antenne mobili migliorano la condivisione dei dati proteggendo la privacy nell'apprendimento federato.
Yang Zhao, Yue Xiu, Minrui Xu
― 6 leggere min
Un nuovo metodo permette un'analisi dei dati sicura per gli studi sanitari.
Marie Analiz April Limpoco, Christel Faes, Niel Hens
― 5 leggere min
Esplora il federated learning, un metodo per addestrare modelli senza condividere dati personali.
Kang Liu, Ziqi Wang, Enrique Zuazua
― 6 leggere min
Valutare le vulnerabilità nella privacy del federated learning tramite attacchi di inferenza degli attributi.
Francesco Diana, Othmane Marfoq, Chuan Xu
― 8 leggere min
Esplorare l'incrocio tra Auto-ML e Federated Learning per migliorare la privacy dei dati.
Yasaman Saadati, M. Hadi Amini
― 6 leggere min
Scopri come il federated learning migliora il riconoscimento delle attività affrontando le sfide dei dati.
Rastko Gajanin, Anastasiya Danilenka, Andrea Morichetta
― 8 leggere min
Un nuovo metodo migliora le previsioni del traffico e riduce la congestione.
Qingxiang Liu, Sheng Sun, Yuxuan Liang
― 6 leggere min
Un nuovo modo per prevedere i bisogni energetici mantenendo i dati privati.
Ratun Rahman, Neeraj Kumar, Dinh C. Nguyen
― 7 leggere min
FedRAV permette ai veicoli autonomi di imparare insieme mantenendo i dati privati.
Yijun Zhai, Pengzhan Zhou, Yuepeng He
― 5 leggere min
Nuovi metodi affrontano le sfide nell'identificare le classi deboli nell'apprendimento federato.
Xiaoyu Gan, Xizi Chen, Jingyang Zhu
― 7 leggere min
Uno sguardo alle sfide di equità nel Federated Learning e al framework WassFFed.
Zhongxuan Han, Li Zhang, Chaochao Chen
― 6 leggere min
Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento dei robot proteggendo la privacy.
Jieming Bian, Lei Wang, Letian Zhang
― 7 leggere min
Un nuovo framework migliora la previsione delle serie temporali garantendo la privacy dei dati.
Wei Yuan, Guanhua Ye, Xiangyu Zhao
― 10 leggere min
CAMA migliora l'efficienza dell'apprendimento federato riducendo al contempo il consumo energetico e le emissioni.
M S Chaitanya Kumar, Sai Satya Narayana J, Yunkai Bao
― 6 leggere min
eFedLLM apre la strada a un uso più semplice dell'IA.
Shengwen Ding, Chenhui Hu
― 4 leggere min
Uno sguardo a come FedAlign migliora l'apprendimento senza compromettere la privacy dei dati.
Yuting Ma, Shengeng Tang, Xiaohua Xu
― 5 leggere min
FOGSense offre una rilevazione innovativa del congelamento della camminata nella vita di tutti i giorni.
Shovito Barua Soumma, S M Raihanul Alam, Rudmila Rahman
― 5 leggere min
Uno sguardo all'adattamento del dominio, alla privacy e all'apprendimento federato nella scienza dei dati.
Cem Ata Baykara, Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer
― 8 leggere min
FedGR migliora l'apprendimento federato perfezionando le etichette rumorose per una collaborazione migliore.
Yuxin Tian, Mouxing Yang, Yuhao Zhou
― 7 leggere min
L'apprendimento federato protegge i dati cerebrali mentre migliora la classificazione delle immagini motorie.
Tianwang Jia, Lubin Meng, Siyang Li
― 6 leggere min
Scopri come EnFed migliora il monitoraggio dell'attività garantendo privacy e facendo risparmiare la batteria.
Anwesha Mukherjee, Rajkumar Buyya
― 6 leggere min
Uno sguardo all'apprendimento federato e al suo ruolo nella privacy dei dati.
Jingyang Li, T. Tony Cai, Dong Xia
― 5 leggere min
Scopri come il federated learning protegge i tuoi dati mentre migliora la tecnologia.
Wenhan Dong, Chao Lin, Xinlei He
― 6 leggere min
L'apprendimento federato trasforma il machine learning proteggendo i dati sensibili.
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
― 6 leggere min
Combinare modelli personalizzati con intuizioni globali per migliorare la privacy nella condivisione dei dati.
Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai
― 7 leggere min
FedPAW utilizza l'apprendimento federato per migliorare le previsioni di velocità dei veicoli, garantendo al contempo la privacy.
Yuepeng He, Pengzhan Zhou, Yijun Zhai
― 7 leggere min
Nuovi metodi combinano il calcolo quantistico e l'apprendimento federato per migliorare la privacy dei dati.
Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia
― 6 leggere min
Scopri come l'apprendimento federato allena l'IA proteggendo i dati personali.
Dun Zeng, Zheshun Wu, Shiyu Liu
― 5 leggere min
Il Federated Learning trasforma la condivisione dei dati proteggendo le informazioni personali.
Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi, Saba Asaad
― 7 leggere min
FedMetaMed trasforma la salute personalizzata grazie a tecniche innovative di collaborazione sui dati.
Jiechao Gao, Yuangang Li
― 7 leggere min
Un nuovo framework migliora l'apprendimento federato, rendendolo più reattivo ed efficiente.
Ivan Čilić, Anna Lackinger, Pantelis Frangoudis
― 7 leggere min
Uno sguardo all'apprendimento federato online e alle tecniche di privacy.
Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay
― 8 leggere min
Scopri come il federated learning equilibra privacy e collaborazione.
Shivam Pal, Aishwarya Gupta, Saqib Sarwar
― 5 leggere min
Scopri come l'automazione trasforma la creazione di funzionalità garantendo la privacy dei dati.
Tom Overman, Diego Klabjan
― 7 leggere min
Uno sguardo alla fusione tra FL e QDSNN per un'elaborazione dei dati più intelligente e privata.
Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique
― 7 leggere min
Prevedere l'uso dei dati mobili con l'apprendimento federato garantisce efficienza e privacy.
Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Selim F. Yilmaz
― 9 leggere min