フェデレーテッドラーニング に関する最新の記事

自動運転車のBEV認識を改善するための新しい連携学習法を紹介するよ。

新しい方法が糖尿病性網膜症のステージングと予測の信頼性を改善した。

IoTと機械学習が患者ケアとデータセキュリティをどう変えるかを見つけよう。

新しい方法が、小さいクリニックからの限られたデータを使ってMRIの解釈を向上させる。

新しいフレームワークがスマートグリッドのセキュリティを向上させつつ、データプライバシーを守るんだ。

FeDiSaは、サイバー脅威に対する電力システムのセキュリティと効率を向上させるよ。

APESとS-APESは、精度を保ちながらフェデレーテッドラーニングのプライバシーを向上させるんだ。

GraphGANFedは、データプライバシーを守りながら分子生成の最先端技術を組み合わせている。

新しい方法が病院にCOVID-19を診断する手助けをしつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。

新しいアプローチが、クライアントのドリフトと忘却を減らしてフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

新しい方法がユーザーにフェデレーテッドラーニングでデータプライバシーを守る力を与えるよ。

FedShiftは、フェデレーテッドラーニングにおけるクラスの不均衡を解決して、モデルのパフォーマンスを向上させる。

フェデレーテッドラーニングがMIMO衛星通信の効率を向上させる役割を探ってみよう。

文脈バンディットとプライバシー保護を使った意思決定におけるフェデレーテッドラーニングの探求。

ドローンは非中央集権的な学習技術で効率とプライバシーを向上させる。

PFELSは、フェデレーテッドラーニングにおいてプライバシーとエネルギー効率を組み合わせているよ。

TimelyFLは、デバイスの貢献を最適化してモデルの精度を向上させることで、フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

FedLSMは、ラベルの不一致を解消することで医療画像のコラボレーションを向上させる。

FedXGBllrは、プライバシーと通信効率を改善することでフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを使った医療データ保護の新しい方法。

機械学習における分散型学習のための新しいツールを探ってみて。

新しいアプローチがPET画像を向上させつつ、患者データを守るんだ。

フェデレーテッドラーニングにおけるデバイス参加を増やす方法を探る。

この記事では、フェデレーテッドラーニングモデルからバックドアを取り除く方法について話してるよ。

データ分析でコミュニケーションを最適化しつつ、ユーザーのプライバシーを守るための戦略。

この研究では、フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーションを改善する方法を提案してるよ。

新しい方法がモデルのトレーニングを改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

フェデレーテッドラーニングは、患者のプライバシーを守りながら医療データの利用を改善する方法を提供してるよ。

機関がプライバシーを守りながら機密データを共有する方法を探る。

フェデレーテッドラーニングでユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのパフォーマンスを向上させる。

革新的な方法が接続されたデバイス全体で学習効率を高める。

JaxPrunerはスパースニューラルネットワークの研究を簡単にして、パフォーマンスと柔軟性を向上させるよ。

病院を選ぶ戦略が医療の予測モデルを向上させる。

FedGradは、フェデレーテッドラーニングのための防御機構を提供し、バックドア攻撃に効果的に対抗します。

新しい方法で、プライバシーを守りながら医療でのデータ共有がもっと良くなったよ。

連合型分類器のアンカーがデータの課題の中で医療画像分類を向上させる。

新しいフレームワークが患者のプライバシーを守りながら医療画像解析を改善する。

新しい方法で、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使って医療画像が強化される。

機械学習モデルのトレーニングにおけるプライバシーとデータの価値について。

ベイズ計算の成長と機械学習との統合の概要。