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AAG migliora la privacy e l'accuratezza nella gestione dei dati spaziali.

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.

Questo documento esamina l'efficacia dei metodi attuali di verifica dell'unlearning delle macchine.

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.

FL-E2WS ottimizza l'apprendimento federato nelle reti wireless garantendo la privacy dei dati.

Nuovo metodo migliora l'abbinamento tra schizzi fatti a mano e immagini di identificazione utilizzando dati sintetici.

Nuovo metodo migliora la privacy per i vision transformer nel machine learning.

Analizzare i dati sulla mobilità urbana solleva preoccupazioni di privacy importanti per i ricercatori.

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.

Un framework per generare note cliniche sintetiche nella sanità.

Esplorare l'intersezione tra la privacy dei dati e i metodi di apprendimento continuo.

Un nuovo approccio al federated learning che migliora la privacy e l'efficienza.

Le query private quantistiche puntano a garantire la privacy dell'utente mentre si recuperano dati in modo sicuro.

Un nuovo metodo migliora la protezione contro gli attacchi nei sistemi di apprendimento federato.

Questo studio esamina la capacità dei LLM open-source di produrre messaggi di commit.

FedLog migliora l'apprendimento federato con comunicazioni efficienti e privacy dei dati.

Un nuovo algoritmo migliora la condivisione dei dati e l'efficienza del machine learning usando set di dati sintetici.

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

Esaminare vulnerabilità e difese nei modelli di diffusione per una generazione di contenuti sicura.

Scopri come l'apprendimento federato migliora le decisioni agricole attraverso la privacy dei dati e la collaborazione.

AdapTable migliora le previsioni del modello mentre i dati della tabella cambiano senza doverlo riqualificare.

Presentiamo uno strumento per valutare i metodi di rilevamento di anomalie non supervisionato nell'apprendimento federato.

Usando i dati dei contatori intelligenti e le informazioni meteo per migliorare il monitoraggio energetico.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento federato affrontando i problemi di dati rumorosi.

FADAS migliora l'apprendimento federato permettendo aggiornamenti dei client asincroni, mantenendo la privacy dei dati.

Esplorare l'unlearning delle macchine nel recupero delle informazioni per migliorare la privacy dei dati.

Un nuovo metodo ridefinisce l'audit della privacy nel machine learning.

Un sistema che prevede la domanda di taxi proteggendo i dati dei passeggeri.

NeuroSynth genera dati MRI sintetici per migliorare gli studi sulla salute del cervello.

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

Un nuovo metodo migliora il calcolo dell'ellissoide di John proteggendo i dati sensibili.

Un nuovo metodo per migliorare la generazione di codice nei modelli LLM4Code.

Combinare l'apprendimento federato e la blockchain per una condivisione sicura dei modelli.

FlexMod migliora l'apprendimento federato ottimizzando l'allocazione delle risorse per diversi tipi di dati.

Introducendo un nuovo metodo per migliorare l'efficienza dell'apprendimento federato attraverso submodelli personalizzati.

Un nuovo framework migliora la privacy e l'efficienza nel federated learning.

Un metodo per la correzione automatica dei bug software con focus su privacy e sicurezza.