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FedDM migliora l'apprendimento federato per i modelli di diffusione, garantendo la privacy dei dati.

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Un nuovo approccio punta a proteggere la privacy dell'utente mentre migliora l'accuratezza dei risultati.

L'apprendimento federato migliora il machine learning garantendo la privacy dei dati nei contesti industriali.

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

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CCNet migliora le prestazioni del modello su nuovi dati mantenendo la privacy degli utenti.

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

Un sistema che permette ai proprietari dei dati di controllare usi non autorizzati dei loro dati nel ML.

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Una nuova architettura migliora l'analisi video su dispositivi piccoli usando più fotogrammi.

Uno studio su come migliorare la comunicazione wireless tramite metodi avanzati di tracciamento e previsione.

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Un nuovo sistema migliora la sicurezza dei veicoli nell'era del 6G.

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

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Un nuovo linguaggio di programmazione migliora la verifica della sicurezza del protocollo MPC.

L'apprendimento federato offre un modo per utilizzare i dati mantenendo la privacy degli utenti.

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

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Esplorando il ruolo delle reti neurali a picchi nell'apprendimento federato verticale per la privacy dei dati.

Uno strumento web che rende l'analisi delle immagini accessibile per gli scienziati senza abilità di programmazione.

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Un nuovo sistema aumenta la velocità di inferenza ML mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo dataset sintetico permette una precisa rilevazione delle teste e la modellazione 3D.

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