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Esplorando la privacy differenziale per proteggere info sensibili nelle applicazioni di IA.

Un dataset solido per addestrare sistemi AI avanzati basati su chat.

PUFFLE offre una soluzione per le sfide di privacy, utilità e giustizia nell'apprendimento automatico.

Questo studio svela nuovi metodi per ricostruire i dati di addestramento da immagini ad alta risoluzione.

Esaminando i vantaggi e i pericoli dell'IA nella nostra tecnologia mobile quotidiana.

Questo metodo migliora la privacy mentre aumenta l'accuratezza del modello nell'IA.

Presentiamo un framework che trova un equilibrio tra privacy e rilevamento efficace degli eventi sociali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati sicuri proteggendo la privacy.

Uno sguardo all'approccio del modello shuffle per proteggere la privacy dei dati degli utenti.

Un framework per lo sviluppo etico dell'IA nei sistemi sanitari.

Questo studio esamina le differenze di privacy tra l'apprendimento federato decentralizzato e quello centralizzato.

Esaminare le minacce alla privacy legate alle connessioni sociali negli spazi digitali.

Un framework migliora la sicurezza nei veicoli connessi proteggendo allo stesso tempo la privacy degli utenti.

Metodi innovativi migliorano l'identificazione dei siti web tramite l'analisi del traffico di rete.

Un nuovo metodo assicura un abbinamento dei nomi sicuro proteggendo i dati sensibili.

OpenUAS offre una vista dettagliata dell'uso delle aree urbane nelle principali città del Giappone.

Nuovo approccio ai dati sintetici migliora la privacy nell'apprendimento federato.

Gemma 2 offre alte prestazioni in un formato compatto per compiti linguistici.

I sistemi automatizzati puntano a migliorare il monitoraggio del comportamento per gli studenti con autismo.

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Esaminando le preoccupazioni sulla privacy nella comunicazione orientata ai compiti con la prossima tecnologia 6G.

DP-BloGS migliora la privacy dei dati nel machine learning senza compromettere le prestazioni.

Esaminando l'impatto e i rischi dei grandi modelli linguistici sulla società.

Esplorando gli effetti della regolamentazione dell'IA e del divieto di ChatGPT in Italia.

Uno studio rivela potenziali perdite di informazioni personali da parte dei VLM.

Un nuovo dataset supporta strumenti migliori per rilevare la frode nei documenti d'identità.

Le caratteristiche di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale sono fondamentali per un uso responsabile e per l'etica.

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Questo lavoro esamina la sinergia tra il Federated Learning e le applicazioni di controllo.

Questo articolo esplora la privacy e la distribuzione delle risorse nel sensing quantistico distribuito.

Esaminando la privacy differenziale nei dati di trasporto spaziotemporali per la protezione degli utenti.

Esplorare il design dell'euro digitale per pagamenti offline sicuri e privati.

Esaminando le sfide sulla privacy nelle reti di sensori quantistici e potenziali soluzioni.

Esplorando i rischi per la privacy nel modeling di immagini mascherate e le loro implicazioni.

Le credenziali di persona servono a migliorare la fiducia online e a proteggere la privacy degli utenti.

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Un nuovo modo per migliorare i riassunti del codice includendo il contesto essenziale.

Un nuovo modo per analizzare dati complessi mantenendo privacy ed efficienza.