DBFed mira a ridurre il bias nell'IA mantenendo la privacy dei dati.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
DBFed mira a ridurre il bias nell'IA mantenendo la privacy dei dati.
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Esaminare i trasformatori pre-addestrati per l'apprendimento multitasking e l'efficienza della comunicazione in contesti federati.
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Fed-CPrompt migliora l'apprendimento continuo federato mantenendo la privacy degli utenti.
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Scopri come il federated learning migliora la privacy mentre rende più efficiente il machine learning.
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Un nuovo modo per migliorare l'efficienza del Federated Learning e le prestazioni del modello.
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Un framework che migliora l'apprendimento federato per dispositivi mobili, aumentando la privacy e l'efficienza.
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L'apprendimento federato migliora i contenuti generati dall'IA, occupandosi anche di privacy ed efficienza.
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La nuova libreria migliora la creazione di dataset per la ricerca nel machine learning.
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Integrare l'IA spiegabile nel 6G aumenta la fiducia degli utenti e le prestazioni.
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FedBug affronta il drift dei clienti mentre migliora l'efficienza e la privacy dell'apprendimento federato.
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Un nuovo metodo per migliorare l'equità nella selezione dei client nel federated learning.
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Nuovi metodi migliorano l'efficienza dell'addestramento dei modelli e la privacy nel deep learning.
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Esplorando come proteggere i dati personali sulla salute nei sistemi sanitari del metaverso.
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Approcci innovativi migliorano la privacy dei dati e le prestazioni dei modelli nei dispositivi connessi.
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Esplorare il ruolo dell'AI nella gestione delle complesse richieste delle reti 6G.
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FedDRL migliora l'apprendimento federato concentrandosi sulla qualità del modello e sulla sicurezza.
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EdgeConvEns migliora il deep learning mantenendo i dati privati e sicuri.
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Un nuovo modo per migliorare la comunicazione dei veicoli e la sicurezza dei dati.
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Uno sguardo al splitfed learning e ai suoi vantaggi per i dispositivi IoT.
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Il Federated Learning permette di allenare modelli in modo sicuro senza esporre dati personali.
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Il Federated Learning migliora l'accuratezza statistica proteggendo la privacy delle persone nella raccolta dei dati.
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Un approccio nuovo per proteggere la privacy nell'analisi dei dati delle serie temporali.
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AQUILA migliora l'apprendimento federato ottimizzando la selezione dei dispositivi e la comunicazione dei dati.
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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati dei pazienti.
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Le FPGA migliorano l'efficienza e la sicurezza dei processi di Federated Learning.
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Un nuovo metodo migliora la privacy e l'addestramento dei modelli nell'apprendimento federato.
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Nuovo framework migliora l'addestramento QNN con dati crittografati e protezione della privacy.
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Esaminando le sfide e le soluzioni per le operazioni di veicoli connessi e autonomi.
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Nuovo metodo svela vulnerabilità nei sistemi di Federated Learning Verticale usando Graph Neural Networks.
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L'apprendimento federato migliora la privacy mentre ottimizza l'addestramento dei modelli sui dispositivi mobili.
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Un nuovo metodo migliora l'analisi della sopravvivenza proteggendo la privacy dei pazienti.
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L'apprendimento federato permette di collaborare in sicurezza mantenendo i dati sensibili privati.
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Un nuovo metodo migliora i riassunti delle riunioni proteggendo i dati sensibili.
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Il Federated Learning permette di mantenere la privacy dei dati mentre migliora la collaborazione nel machine learning tra vari partecipanti.
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Esplora un metodo di difesa innovativo per migliorare la sicurezza del federated learning.
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Nuovi metodi per proteggere l'apprendimento federato dagli attacchi mantenendo la privacy degli utenti.
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Un nuovo metodo migliora la segmentazione di organi e tumori nelle immagini mediche.
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Questa ricerca si concentra sul migliorare l'efficienza e la privacy nell'apprendimento federato tramite metodi di compressione adattiva.
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Scopri come PPSR protegge la privacy dei dati nei compiti di regressione simbolica.
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FedIns affronta le sfide dei dati nell'apprendimento federato per migliorare le prestazioni del modello.
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