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Nuove strategie nel Federated Learning migliorano la privacy e l'efficienza nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora i registri sanitari elettronici sintetici mantenendo i dettagli temporali.

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Esplorando i rischi degli attacchi di inversione del modello sui dati privati nei modelli di machine learning.

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Il flashback affronta l'oblio nel Federated Learning per migliorare l'addestramento del modello e le prestazioni.

Approcci innovativi per rimuovere dati dai modelli di AI mantenendo la privacy.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza della comunicazione nell'apprendimento federato.

Esaminando il rapporto tra le leggi sulla protezione dei dati e le pratiche di machine learning.

TimEHR genera dati di serie temporali sintetici realistici da cartelle cliniche elettroniche per aiutare la ricerca.

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hFedF migliora le prestazioni dell'apprendimento federato affrontando le sfide della generalizzazione del dominio.

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

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

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

Lo studio trova compromessi tra la privacy dei dati e la riproduzione dei bug.

Esplorando i problemi di equità nell'apprendimento automatico e nei sistemi federati.

Uno sguardo a come gli algoritmi di random walk migliorano la privacy nell'apprendimento decentralizzato.

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Il calcolo quantistico migliora il calcolo sicuro multiparte aumentando la privacy e l'efficienza.

questo articolo parla di metodi per stimare la velocità degli autobus mantenendo la privacy.

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Capire gli attacchi di esempio non imparabili attraverso la teoria dei giochi per una migliore protezione dei dati.

Un metodo per gli agenti di ottimizzare le soluzioni senza coordinamento centrale.

Un nuovo metodo mantiene le immagini chiare per gli umani mentre blocca i modelli non autorizzati.

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