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Tecniche innovative migliorano le formulazioni QUBO per compiti di ottimizzazione quantistica.

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Una guida al ruolo di Yul nei contratti smart di Ethereum.

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AFIND+ migliora l'apprendimento federato decentralizzato ottimizzando la selezione dei vicini e l'aggregazione degli aggiornamenti.

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Nuovi strumenti per i dialetti arabi migliorano la comunicazione bancaria e il servizio clienti.

IdentityChain unisce privacy e conformità per una gestione sicura dell'identità.

Un nuovo sistema di tipi assicura che i contratti smart funzionino senza problemi di gas.

CrudiTEE introduce incentivi economici per una gestione sicura delle chiavi criptografiche.

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

Un nuovo metodo assicura un abbinamento dei nomi sicuro proteggendo i dati sensibili.

Le prove a zero conoscenza migliorano la privacy e la sicurezza nelle transazioni digitali moderne.

Il restaking presenta nuove opportunità di guadagno insieme a rischi significativi per gli operatori di nodi.

Esplorare i LLM per identificare anomalie nei dati delle serie temporali.

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Questo articolo esplora la molteplicità predittiva nei modelli KGE e propone metodi di voto per ridurre i conflitti.

Celtibero offre una protezione forte contro gli attacchi nei sistemi di apprendimento federato.

Un modo nuovo per migliorare l'accuratezza del modello individuando fonti di dati di bassa qualità.

Un nuovo metodo migliora la privacy garantendo al contempo buone prestazioni del modello nel Federated Learning.

Questo articolo parla dei progressi nella protezione dei contratti smart contro le vulnerabilità e le perdite finanziarie.

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Un nuovo metodo migliora le previsioni nel machine learning usando modelli specializzati.

Questo studio migliora l'estrazione di informazioni chiave usando un nuovo modello per documenti non strutturati.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui l'IA valuta l'incertezza nelle previsioni.

Un nuovo approccio al clustering che migliora l'efficienza e mantiene la qualità in ambienti distribuiti.

Combinare prompt globali e locali migliora i modelli di apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

FLeNS migliora il federated learning bilanciando la velocità di apprendimento e l'efficienza nella comunicazione.

Un nuovo modo per classificare efficacemente i dati tensoriali in vari settori.

Il Federated Learning offre un nuovo modo per proteggere i dati mentre si collabora tra dispositivi.

SR-MCTS unisce le regole tradizionali con il machine learning per una migliore rilevazione delle frodi.

FGAT offre un modo più intelligente per prevedere le connessioni in reti complesse.

Esplorando come il calcolo quantistico potenzi le capacità dell'apprendimento automatico.

Un nuovo modello migliora le previsioni economiche in tempo reale usando dati sui pagamenti e reti industriali.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione nella rilevazione delle frodi usando le reti neurali grafiche.

Un nuovo approccio alle liste di regole migliora la trasparenza nelle decisioni generate dalle macchine.

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