データ攻撃に対するフェデレーテッドラーニングのレジリエンスを向上させる新しい方法。
Momin Ahmad Khan, Yasra Chandio, Fatima Muhammad Anwar
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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
患者のプライバシーを守りながら、医療画像を向上させるフェデレーテッドラーニングの役割を探る。
Nikolas Koutsoubis, Asim Waqas, Yasin Yilmaz
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グローバルとローカルのプロンプトを組み合わせることで、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングモデルを強化できるよ。
Bikang Pan, Wei Huang, Ye Shi
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新しいモデルが職業のトレンドについての洞察を提供しつつ、機密データを守るよ。
Zhuoning Guo, Hao Liu, Le Zhang
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フェデレーテッドラーニングのデータプライバシーとモデルの精度を維持するための課題と解決策を見てみよう。
Youssef Allouah, Abdellah El Mrini, Rachid Guerraoui
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革新的な戦略でフェデレーテッドラーニングシステムにおける稀なイベント検出が改善される。
Razin Farhan Hussain, Mohsen Amini Salehi
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FLeNSは、学習のスピードと通信効率をバランスよく改善することで、フェデレーテッドラーニングを向上させるんだ。
Sunny Gupta, Mohit Jindal, Pankhi Kashyap
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フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーの脆弱性とデータセキュリティへの影響を調べる。
Thomas Schneider, Ajith Suresh, Hossein Yalame
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AIは腎結石の検出を向上させつつ、患者のデータプライバシーを守るよ。
Ivan Reyes-Amezcua, Michael Rojas-Ruiz, Gilberto Ochoa-Ruiz
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フェデレーテッドラーニングがプライバシーを守りながら患者ケアをどう向上させるかを見てみよう。
Sushilkumar Yadav, Irem Bor-Yaliniz
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MASAは、フェデレーテッドラーニングシステムのセキュリティを強化するためのソリューションを提供しているよ。
Jiahao Xu, Zikai Zhang, Rui Hu
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プライバシーを守りながらスマートメーターをFDI攻撃から守る新しい方法。
Md Raihan Uddin, Ratun Rahman, Dinh C. Nguyen
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SAGINと新しい学習方法が繋がった未来を約束してるね。
Vu Khanh Quy, Nguyen Minh Quy, Tran Thi Hoai
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自動プルーニングがスマートデバイスの学習モデルをどう向上させるかを学ぼう。
Thai Vu Nguyen, Long Bao Le, Anderson Avila
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フェデレーテッドラーニングは、デバイス間で協力しながらデータを保護する新しい方法を提供するよ。
Chunlu Chen, Ji Liu, Haowen Tan
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新しい方法が、フェデレーテッドラーニングで問題のあるデバイスを特定して、スピードとセキュリティを向上させる。
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
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FedBlockはブロックチェーン技術を使ってフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化するよ。
Duong H. Nguyen, Phi L. Nguyen, Truong T. Nguyen
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階層型連合学習がデータを守りながらデバイス間のコラボレーションを可能にする方法を学ぼう。
Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Nicola Bastianello, Karl H. Johansson
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FedPIDは腫瘍のセグメンテーションを強化しつつ、患者データを守るんだ。
Leon Mächler, Gustav Grimberg, Ivan Ezhov
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フェデレーテッドラーニングが新しい脅威に直面しながら、機械学習のプライバシーをどう強化するか学ぼう。
Isaac Baglin, Xiatian Zhu, Simon Hadfield
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ドローンは効率的なデータ共有のために学習プロセスを最適化してるんだ。
Shaba Shaon, Tien Nguyen, Lina Mohjazi
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新しい方法がデータ分布の変化に応じてモデルのパフォーマンスを向上させる。
Edvin Listo Zec, Adam Breitholtz, Fredrik D. Johansson
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研究者たちはプライバシーを守りながら、コンピュータに請求書を処理する方法を教える技術を開発している。
Marlon Tobaben, Mohamed Ali Souibgui, Rubèn Tito
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フェデレーテッドラーニングと説明可能なAIは、安全で明確なデータ処理を保証するよ。
Luis M. Lopez-Ramos, Florian Leiser, Aditya Rastogi
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QuanCrypt-FLは、高度な技術を使って連合学習のセキュリティを強化するよ。
Md Jueal Mia, M. Hadi Amini
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このシステムは、患者のプライバシーを保ちながらDR検出を強化する。
Gajan Mohan Raj, Michael G. Morley, Mohammad Eslami
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この研究は、協調型機械学習におけるプライバシーのための革新的な方法を強調している。
Fengyu Gao, Ruiquan Huang, Jing Yang
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新しい技術が頭蓋内出血の診断と治療を向上させてるよ。
Antoine P. Sanner, Jonathan Stieber, Nils F. Grauhan
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フェデレーテッドラーニングは医療画像を強化しつつ、患者のプライバシーを守るんだ。
Liangrui Pan, Mao Huang, Lian Wang
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クライアントの貢献を調整して、より良い結果を出すためのフェデレーテッドラーニングを強化する方法。
Mayank Kumar Kundalwal, Anurag Saraswat, Ishan Mishra
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新しい防衛戦略がパフォーマンスを犠牲にすることなくモデルのプライバシーを強化する。
Andreas Athanasiou, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi
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ClipFLは、パフォーマンス向上のためにノイズの多いデバイスを排除して、フェデレーテッドラーニングを強化します。
Mahdi Morafah, Hojin Chang, Chen Chen
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患者のプライバシーを守りながら、脳卒中評価を改善するために、フェデレーテッドラーニングとGNNを組み合わせる。
Andrea Protani, Lorenzo Giusti, Albert Sund Aillet
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新しい方法がフェデレーテッドラーニングにおける効率と精度を融合させている。
Youssef Allouah, Akash Dhasade, Rachid Guerraoui
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この記事では、多様な医療画像環境における深層学習を改善するための戦略についてレビューしています。
Zixian Su, Jingwei Guo, Xi Yang
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機械学習におけるプライバシーと公平性を革新的な方法で解決する。
Devansh Gupta, A. S. Poornash, Andrew Lowy
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多様なグループにおける公正な資源分配のガイド。
Navpreet Kaur, Juntao Chen, Yingdong Lu
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フェデレーテッドラーニングが接続デバイスのデータプライバシーにどう対応してるかを見てみよう。
Alexandros Gkillas, Aris Lalos
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FedRewindは、データプライバシーを守りながら、連合学習におけるノード間のコラボレーションを向上させる。
Luca Palazzo, Matteo Pennisi, Federica Proietto Salanitri
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デバイスがどうやって自分で学習しながらデータを安全に守るかを学ぼう。
Md-Ferdous Pervej, Andreas F. Molisch
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