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Esplorare nuove tendenze e sfide nella traduzione automatica usando i LLM.

Un nuovo metodo permette una condivisione dei dati migliore, proteggendo la privacy nel settore sanitario.

Nuovo metodo migliora l'efficienza di Intel SGX e riduce i problemi di prestazioni.

L'ancoraggio del classificatore federato migliora la classificazione delle immagini mediche nonostante le sfide legate ai dati.

Un nuovo framework migliora l'analisi delle immagini mediche mantenendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo framework per ridurre la memorizzazione di dati sensibili nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Nuovo metodo migliora l'imaging medico usando sia dati etichettati che non etichettati.

La privacy differenziale locale protegge le identità delle persone ma permette comunque di analizzare i dati.

Nuovo metodo conserva le emozioni mentre anonimizza i volti per una protezione della privacy migliore.

Esplorare come i protocolli di popolazione possano proteggere i dati sensibili tra dispositivi connessi.

Scopri come la crittografia omomorfica protegge i dati sensibili nelle reti neurali.

Affrontare la privacy e la valutazione dei dati nell'addestramento dei modelli di machine learning.

La ricerca si concentra sull'anonimizzazione del parlato mantenendo il contenuto emotivo.

Un nuovo metodo per imparare da dati decentralizzati mantenendo la privacy.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei modelli linguistici sui dispositivi personali.

Proteggere le informazioni personali mentre si analizzano dati dinamici è fondamentale.

Una panoramica della crescita del calcolo bayesiano e della sua integrazione con l'apprendimento automatico.

Uno sguardo all'automazione delle richieste di accesso ai dati personali per migliorare l'esperienza utente.

I metodi di ricostruzione sollevano problemi di privacy nel machine learning, creando la necessità di protezioni più forti.

Scopri come dFIL migliora la privacy nell'encoding delle istanze per dati sensibili.

I responsabili della protezione dei dati affrontano sfide importanti nella gestione delle informazioni per la conformità.

I ricercatori scoprono che trovare il giusto equilibrio nella comunicazione è fondamentale per le prestazioni del modello nell'FL.

I modelli di intelligenza artificiale promettono bene nell'automatizzare la creazione di note cliniche dalle conversazioni tra medici e pazienti.

Nuovo framework migliora le prestazioni del modello linguistico con accesso mirato alla conoscenza.

Un nuovo modo per gestire i dati in modo sicuro usando blockchain personali.

Questo articolo esamina le preoccupazioni sulla privacy nei modelli linguistici e propone metodi per affrontarle.

FedPDD migliora i sistemi di raccomandazione proteggendo la privacy dei dati degli utenti.

I dati sintetici aiutano a proteggere la privacy dei pazienti mentre permettono la ricerca.

Un nuovo metodo assicura la privacy degli utenti nei sistemi di recupero tramite generazione di query sintetiche.

Esaminando il ruolo della crittografia quantistica nella cancellazione sicura dei dati.

Un metodo per stimare le medie rispettando le esigenze di privacy individuali.

La ricerca svela nuovi metodi per nascondere i trigger nei sistemi di deep learning.

Introduzione di tecniche di attacco low-pass per bypassare le difese delle reti neurali.

Un nuovo framework aiuta gli sviluppatori a creare dichiarazioni di privacy chiare per le app.

Uno sguardo ai metodi per migliorare la privacy nell'apprendimento federato, mantenendo la precisione del modello.

Un metodo che personalizza i LLM mantenendo protetti i dati sensibili degli utenti.

Esaminando i fattori che influenzano l'uso delle app di salute mobile tra diverse demografie.

Esaminando la k-anonimato e i dati sintetici per la privacy e l'uso energetico nell'IA.

Un dataset unico rivela i modelli di utilizzo delle app mobile nelle aree urbane della Francia.

Esplorare nuove soluzioni per tecnologie di comunicazione 6G sicure ed efficienti.