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Un'immersione profonda nei principali aspetti e nelle sfide dell'apprendimento federato decentralizzato.

Valutare le preoccupazioni etiche e la sicurezza pubblica nell'uso della tecnologia di riconoscimento facciale.

Un framework per valutare i metodi di sintesi dei dati per qualità e privacy.

Questo articolo parla dei problemi legati ai dataset di imaging medico sulle piattaforme pubbliche.

Un metodo per fare test bayesiani proteggendo la privacy delle persone.

Un nuovo metodo migliora i LLM integrando conoscenze esterne per una performance migliore.

Esaminare i rischi per la privacy e le soluzioni per il tracciamento oculare nella realtà virtuale.

Un nuovo approccio migliora la privacy per condividere dati multi-attribute in modo efficiente.

Nuovi strumenti scalati migliorano le valutazioni della salute mestruale per le ragazze adolescenti.

Esaminando i benefici e i rischi della tecnologia dei sensori moderni.

Esplorare i rischi per la privacy nelle reti di comunicazione wireless avanzate entro il 2030.

Lo studio valuta l'usabilità dei sistemi di autenticazione basati su onde cerebrali e movimenti oculari.

Esplorare metodi di privacy differenziale nel reinforcement learning per proteggere dati sensibili.

Parlando di privacy e giustizia nel machine learning attraverso la privacy differenziale e il rischio del gruppo peggiore.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento federato e il calcolo sicuro per proteggere la privacy dei dati sullo sguardo.

Esaminando l'unlearning federato e le sue sfide nella privacy del machine learning.

Esplorare metodi per condividere informazioni in modo sicuro durante le discussioni di gruppo.

Uno sguardo all'impatto e alla segnalazione delle Lettere di Sicurezza Nazionale negli Stati Uniti.

Impara a proteggere la tua privacy dei dati nel cloud computing.

Un nuovo framework migliora la privacy nelle immagini generate dall'AI garantendo anche efficienza.

Le reti 6G puntano a reinventare la connettività e la gestione dei dati attraverso l'Analisi Federata.

Intuizioni sulle preoccupazioni dei genitori riguardo alla sicurezza e alla privacy dei bambini nella realtà virtuale.

Esplorare i principi e l'importanza dell'uso etico dell'IA.

Questo articolo esamina le misure di privacy nel cloud computing e nel controllo predittivo dei modelli.

Esplorare l'equilibrio tra compressione del modello e affidabilità nell'IA.

I LLM sono destinati a migliorare la privacy e la funzionalità sui dispositivi mobili.

Esplorando metodi per migliorare la privacy nell'apprendimento decentralizzato mantenendo le prestazioni.

Un nuovo metodo nasconde dettagli sensibili nei video di riconoscimento delle azioni.

MinusFace offre una privacy migliorata mantenendo la precisione del riconoscimento facciale.

Esaminando le preoccupazioni etiche dei Grandi Modelli Linguistici in medicina.

Un nuovo metodo protegge le preferenze personali permettendo però classifiche utili.

mmDiff migliora l'accuratezza nella stima della postura umana usando una tecnologia radar innovativa.

Un metodo per generare dati sintetici usando reti bayesiane per proteggere la privacy mentre si permette l'analisi.

Un nuovo modo per migliorare la privacy nell'IoT attraverso il design hardware.

Esplora l'Unlearning Stocastico del Gradient Langevin per la privacy dei dati nel machine learning.

I dati sintetici offrono grandi possibilità per migliorare la ricerca sui pazienti adolescenti affetti da cancro.

Un'analisi dell'efficacia dell'API nel bilanciare la privacy degli utenti e le esigenze pubblicitarie.

WhatsApp Explorer aiuta i ricercatori a raccogliere dati in modo etico, garantendo la privacy degli utenti.

Un nuovo modo per migliorare le raccomandazioni mantenendo i dati degli utenti privati.

Esaminando le preoccupazioni sulla privacy e le soluzioni per i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni nei dati testuali.