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Esaminando le vulnerabilità del rounding casuale nei dati del censimento canadese.

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Uno sguardo ai vantaggi e ai rischi di ChatGPT in vari settori.

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Il Federated Learning migliora l'accuratezza statistica proteggendo la privacy delle persone nella raccolta dei dati.

Esplorando i problemi di privacy nel fine-tuning dei modelli di AI come GPT-3.

Le FPGA migliorano l'efficienza e la sicurezza dei processi di Federated Learning.

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Come le informazioni sui compagni di viaggio possono migliorare l'esperienza nei veicoli autonomi condivisi.

Esaminando l'uso delle decorazioni dei link nel tracciamento online.

AIGC ridefinisce il modo in cui generiamo contenuti digitali in modo efficiente.

Analizzando come i dati del conteggio dei passi possano rivelare informazioni personali e rischi per la privacy.

Uno studio rivela come la memoria delle conversazioni nei chatbot influisca sul coinvolgimento degli utenti e sulla privacy.

Questa ricerca si concentra sul migliorare l'efficienza e la privacy nell'apprendimento federato tramite metodi di compressione adattiva.

Esplora le sfide nascoste e i vantaggi di usare i motori di ricerca oggi.

Nuovi metodi mirano a nascondere le identità degli speakers mantenendo la chiarezza del discorso.

Un metodo per trovare le medie da dati vari di utenti senza compromettere la privacy.

La ricerca esplora l'equilibrio nei modelli linguistici multilingue per giustizia e privacy.

SplitWiper migliora l'unlearning nel machine learning, garantendo privacy dei dati ed efficienza.

Esaminando i rischi di re-identificazione in sentenze anonime usando modelli linguistici.

Esplorando i vantaggi del split learning per l'addestramento di modelli sanitari sicuri.

Nuovo metodo migliora la privacy permettendo un utilizzo migliore dei dati sanitari.

Esaminando le minacce alla privacy legate alla raccolta dei dati nei veicoli intelligenti.

Un nuovo metodo riduce il bias mantenendo la privacy nel machine learning.

Questo articolo analizza i rischi di rivelare i voti individuali nelle elezioni.

FAM migliora la formazione dei modelli di intelligenza artificiale mantenendo riservati i dati dei pazienti.

Proteggere le posizioni degli utenti primari mantenendo l'efficienza della comunicazione per gli utenti secondari.

Esaminare i rischi per la privacy nell'apprendimento federato e la necessità di difese migliorate.

Esplorare l'importanza e le sfide della pseudonimizzazione nella condivisione dei dati di ricerca.

Uno sguardo a come unire il learning distribuito e la crittografia per una migliore privacy dei dati.

Questo studio analizza il rapporto tra gli utenti di mobile money e gli agenti.

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FCCA migliora l'accuratezza del modello garantendo allo stesso tempo la privacy degli utenti nell'apprendimento federato.

Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini raccolte da telecamere fisheye nelle auto a guida autonoma.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dell'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

Uno strumento per aiutare gli sviluppatori a seguire le linee guida delle applicazioni vocali.

UFed-GAN permette di imparare dai dati mantenendo la privacy e riducendo al minimo le richieste di calcolo.