FLAMeがスマートシティでの転倒検知をどう強化しつつ、プライバシーも守ってるかを見てみよう。
Byeonghun Kim, Byeongjoon Noh
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フェデレーテッドラーニング に関する最新の記事
研究者たちは、高度な技術とフェデレーテッドラーニングを使ってコードレビューの自動化を革新してるよ。
Jahnavi Kumar, Sridhar Chimalakonda
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生物からインスパイアされた革新的なモデルが、エネルギー効率の良いネットワークトラフィック予測を変えてる。
Theodoros Tsiolakis, Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis
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FedDPは、データプライバシーを守りながらソフトウェアの欠陥予測を改善する。
Yuying Wang, Yichen Li, Haozhao Wang
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FedLECはラベルの偏りにうまく対処することで、フェデレーテッドラーニングのパフォーマンスを向上させる。
Di Yu, Xin Du, Linshan Jiang
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FedGIGはグラフデータのトレーニングにおけるプライバシーリスクに取り組んでるよ。
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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フェデレーテッドラーニングがAIモデルのトレーニング中にデータプライバシーをどう強化するか学ぼう。
Kunal Bhatnagar, Sagana Chattanathan, Angela Dang
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デバイスが個人データを公開せずに知識を共有する方法を学ぼう。
Honggu Kang, Seohyeon Cha, Joonhyuk Kang
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ECoralは、データプライバシーを確保しながら、フェデレーテッドクラスインクリメンタルラーニングを強化するよ。
Rui Sun, Yumin Zhang, Varun Ojha
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ConDistFLがセンシティブな医療データでAIモデルのトレーニングをどう改善するかを学ぼう。
Pochuan Wang, Chen Shen, Masahiro Oda
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フェデレーテッドラーニングと、そのプライバシー維持とデータ精度向上における役割を見てみよう。
Tony Cai, Abhinav Chakraborty, Lasse Vuursteen
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Calibreは、より良いモデルのパフォーマンスと公平性を持って、パーソナライズされたフェデレーテッド学習を強化するよ。
Sijia Chen, Ningxin Su, Baochun Li
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新しい方法がフェデレーテッドラーニングのコミュニケーションを改善しつつ、プライバシーを守るんだ。
Xinyi Hu
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革新的な方法が地方のクリニックに先進的な医療ソリューションへのアクセスを提供する。
Jiaqi Wang, Ziyi Yin, Quanzeng You
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フェデレーテッドラーニングはデータをプライベートに保ちながら機械学習を向上させるよ。
Muhammad Irfan Khan, Elina Kontio, Suleiman A. Khan
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新しいツールが脳腫瘍AIモデルのコラボレーションを強化する。
Muhammad Irfan Khan, Elina Kontio, Suleiman A. Khan
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連携型アンラーニングがデータプライバシーをどう守るか学ぼう。
Zibin Pan, Zhichao Wang, Chi Li
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新しいフレームワークは、プライバシーとセキュリティを強化するために、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせてる。
Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain
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スマートマイクログリッドが持続可能な未来のためのエネルギー管理をどう変えるかを発見しよう。
Nicolas M Cuadrado Avila, Samuel Horváth, Martin Takáč
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