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Zero-X migliora la cybersecurity per i veicoli connessi contro le minacce emergenti.

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FedSat affronta le sfide dei dati nell'apprendimento federato, garantendo privacy e migliori performance.

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AFIND+ migliora l'apprendimento federato decentralizzato ottimizzando la selezione dei vicini e l'aggregazione degli aggiornamenti.

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pFedDIL migliora il machine learning mantenendo la conoscenza mentre si adatta a nuovi compiti.

LoRA migliora le prestazioni dei grandi modelli di linguaggio risparmiando risorse.

Un nuovo metodo affronta le sfide dei dati nell'IA per la salute.

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Nuovi metodi per il test statistico proteggendo la privacy dei dati attraverso l'apprendimento federato.

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Un nuovo metodo per la deduplicazione efficiente dei dati nell'apprendimento federato.

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EFVFL offre un metodo stabile per comunicare in modo efficace senza condividere dati privati.

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Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'IA usando set di dati pubblici, senza compromettere la privacy dei pazienti.

Nuovi metodi affrontano i rischi per la privacy nella previsione dei dati sul movimento umano.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nel federated learning contro gli attacchi backdoor.

Nuovi metodi per il federated learning migliorano l'efficienza e la privacy nelle reti IoT.

MedUniverse migliora gli strumenti di imaging medico proteggendo la privacy dei pazienti.

L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.

CDFL migliora il riconoscimento delle attività umane garantendo al contempo la privacy dei dati e l'efficienza.

NeighborFL migliora l'accuratezza delle previsioni del traffico proteggendo la privacy dei dati.

Un metodo per migliorare il machine learning garantendo la privacy dei dati.

La collaborazione nella sanità tramite l'apprendimento federato migliora la classificazione delle immagini mediche mantenendo la privacy al sicuro.

Un framework per valutare i modelli di Federated Learning in scenari reali.

Un nuovo metodo migliora la previsione della durata dei soggiorni in ospedale proteggendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo approccio migliora l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati.

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