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Esaminando il rapporto tra tecniche di privacy e pregiudizi nei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la coerenza usando collocazioni nei dati linguistici.

Un nuovo metodo per riscrivere testi che garantisce la privacy e mantiene il significato.

Questo studio valuta modelli avanzati per generare dati di viaggio falsi e le loro applicazioni pratiche.

Un metodo per stimare i membri della comunità proteggendo la privacy individuale.

Le città ottengono dati di trasporto fondamentali, pur tenendo in conto le preoccupazioni sulla privacy.

Esaminando l'efficacia della privacy differenziale nella protezione delle identità individuali nei dati SOEP.

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Nuovi metodi per il test statistico proteggendo la privacy dei dati attraverso l'apprendimento federato.

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Le tecniche basate sui dati devono proteggere la privacy mentre identificano le migliori opzioni.

La sfida di combinare la privacy differenziale con algoritmi sublineari nell'analisi dei dati.

Uno sguardo all'apprendimento federato che combina la privacy differenziale e la blockchain per la sicurezza dei dati.

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Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora la privacy durante l'addestramento dei modelli di deep learning.

Questo articolo parla di metodi per mantenere private le decisioni degli agenti.

L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.

Esaminando la privacy differenziale e la regressione NTK per proteggere i dati degli utenti nell'AI.

Uno sguardo più da vicino ai rischi di divulgazione nei dati sintetici e alla protezione della privacy.

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

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

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

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Uno studio sul bilanciamento del trasferimento di apprendimento e della privacy individuale nell'uso dei dati.

Questo documento parla del meccanismo di Poisson per mantenere la privacy nella sintesi dei dati.

Esaminando i rischi per la privacy nelle spiegazioni dei modelli e strategie per migliorare la sicurezza.

Esplorare la Privacy Differenziale Locale Quantistica per proteggere i dati quantistici.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la comunicazione nell'apprendimento federato.

Esaminando la privacy differenziale nella elaborazione del linguaggio naturale per una migliore protezione dei dati.

Defogger offre nuove strategie per esplorare dati sensibili mantenendo la privacy.

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Un nuovo metodo affronta le sfide di privacy per stimare con precisione le U-statistiche.

Un nuovo metodo per la stima della densità che preserva la privacy usando la decodifica di lista stabile.

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

Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini facciali mantenendo la qualità.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle frodi garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo algoritmo migliora la privacy e l'efficienza nell'apprendimento federato usando metodi di secondo ordine.