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Migliorare i calcoli delle matrici affrontando i ritardatari e potenziando la privacy.

Esplorare le vulnerabilità e le strategie difensive nei sistemi di comunicazione semantica.

Questo articolo parla dei metodi per proteggere i dati degli utenti nei sistemi di raccomandazione.

Un modo per affrontare le preoccupazioni sulla privacy e l'equità nel machine learning.

Scopri come i tipi di sessione garantiscono comunicazioni sicure nei sistemi software.

FedJudge offre un approccio incentrato sulla privacy per l'addestramento dei modelli di linguaggio legale.

Uno studio per capire qual è l'opzione migliore mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo approccio per la stima della posa umana che dà priorità alla privacy e all'efficienza.

Introducendo un protocollo per la previsione di collegamenti che preserva la privacy in grafi distribuiti.

Un nuovo metodo rileva i guasti proteggendo i dati degli utenti.

Esaminare come gli utenti affrontano le preoccupazioni sulla privacy con agenti conversazionali basati su LLM.

Un nuovo strumento per analizzare i dati in sicurezza senza mettere a rischio la privacy degli utenti.

La sanificazione delle informazioni aiuta a proteggere i dati sensibili nei modelli linguistici.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato per dati client diversi.

Esaminando il preoccupante legame tra la tecnologia AI e i sistemi di sorveglianza.

Un nuovo approccio ai market maker migliora la privacy dei trader nella finanza decentralizzata.

Questo studio analizza come il genere influisce sull'utilizzo, la privacy e l'equità dei biometrics vocali.

Sistemi di gestione dei dati efficaci possono migliorare le pratiche agricole.

Esplorare le preferenze dei pazienti per il trattamento dell'HIV nelle comunità e nelle cliniche del Malawi.

Un nuovo metodo per migliorare la comunicazione in FedRec proteggendo i dati degli utenti.

Nuove metriche sul tono della pelle puntano a migliorare l'equità e la privacy nei sistemi di riconoscimento facciale.

Brave offre privacy e protezione dalle minacce nell'apprendimento federato peer-to-peer.

La tecnologia radar migliora i controlli sanitari a distanza garantendo la privacy degli utenti.

Uno sguardo al Federated Learning e all'Unlearning per la privacy dei dati.

Uno studio sui dark patterns e i loro effetti sul comportamento degli utenti.

Un metodo per valutare i trattamenti proteggendo la privacy delle persone.

I metodi di "machine unlearning" sono fondamentali per rispettare i diritti alla privacy dei dati.

Uno studio rivela problemi etici comuni nelle recensioni delle app mobili.

Uno studio su come bilanciare la privacy e l'efficienza nell'elaborazione delle immagini mediche.

Esaminare le sfide etiche nelle interfacce utente conversazionali per migliorare l'esperienza degli utenti.

L'IA generativa migliora la sicurezza, la scalabilità e la privacy della blockchain.

I ricercatori stanno sviluppando dati vocali sintetici per proteggere la privacy nel riconoscimento vocale.

Questo articolo parla dei rischi per la privacy e la sicurezza nei servizi di intelligenza artificiale basati sul cloud.

Esplorando modi per aumentare l'affidabilità nelle tecnologie di intelligenza artificiale distribuita.

Introducendo un framework flessibile per migliorare la ricerca sulla privacy vocale.

Integrare i Modelli Fondamentali con l'Apprendimento Federato presenta sia rischi che vantaggi.

Scopri come le piccole perturbazioni innocue proteggono la privacy nel deep learning senza influire sulla funzionalità delle DNN.

Capire l'evoluzione e l'importanza dell'Identità Auto-Sovereigna nella comunicazione digitale.

Uno sguardo ai rischi per la privacy e alle difese nel Vertical Federated Learning.

Esplorando l'importanza dell'AI decentralizzata nella privacy dei dati e nelle preoccupazioni etiche.