Nuovi metodi affrontano le sfide nell'identificare le classi deboli nell'apprendimento federato.
Xiaoyu Gan, Xizi Chen, Jingyang Zhu
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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
Un framework innovativo che garantisce efficienza energetica nel Federated Learning per dispositivi IoT.
Zehao Ju, Tongquan Wei, Fuke Shen
― 9 leggere min
Scopri come il Federated Unlearning migliora la privacy dei dati durante l'allenamento dei modelli di intelligenza artificiale.
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
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Uno sguardo alle strategie per garantire un gioco equo nell'apprendimento federato.
Dimitar Chakarov, Nikita Tsoy, Kristian Minchev
― 6 leggere min
Scopri come i LLM stanno cambiando le telecomunicazioni, anche se devono affrontare delle sfide con le allucinazioni.
Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Ruichen Zhang
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L'apprendimento federato con Hypernetwork offre nuovi modi per proteggere la privacy dei dati nel machine learning.
Pengxin Guo, Shuang Zeng, Wenhao Chen
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Potenziare il rilevamento delle malattie del mais mantenendo la privacy dei dati per gli agricoltori.
Thalita Mendonça Antico, Larissa F. Rodrigues Moreira, Rodrigo Moreira
― 6 leggere min
Scopri come l'apprendimento federato trasforma le previsioni sul traffico mantenendo i dati privati.
Fermin Orozco, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Hongkai Wen
― 6 leggere min
RHFL+ affronta il rumore nei dati e le differenze nei modelli nell'apprendimento federato.
Chun-Mei Feng, Yuanyang He, Jian Zou
― 6 leggere min
Un nuovo approccio migliora la sicurezza nell'apprendimento federato concentrandosi sulle difese lato client.
Borja Molina-Coronado
― 7 leggere min
Scopri come le exclavi migliorano la privacy e l'integrità nei modelli di apprendimento federato.
Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd
― 7 leggere min
Un nuovo approccio migliora la collaborazione nel Federated Learning mantenendo la privacy dei dati.
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
― 6 leggere min
Gli ospedali collaborano in sicurezza usando FedCAR per una migliore generazione di immagini mediche.
Minjun Kim, Minjee Kim, Jinhoon Jeong
― 6 leggere min
TRAIL migliora l'apprendimento federato affrontando in modo efficace i client inaffidabili.
Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han
― 5 leggere min