フェデレーテッドラーニングは、機械学習を変えて、敏感なデータを守るんだ。
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
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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
データ共有のプライバシーを向上させるために、パーソナライズされたモデルとグローバルなインサイトを組み合わせる。
Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai
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FedPAWは、プライバシーを守りながら車両の速度予測を向上させるために、フェデレーテッドラーニングを利用してるよ。
Yuepeng He, Pengzhan Zhou, Yijun Zhai
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新しい方法が量子コンピューティングと連合学習を組み合わせてデータプライバシーを強化してるよ。
Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia
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フェデレーテッドラーニングが個人データを守りながらAIをどうやってトレーニングするかを学ぼう。
Dun Zeng, Zheshun Wu, Shiyu Liu
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フェデレーテッドラーニングは、個人情報を守りながらデータ共有を変えるんだ。
Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi, Saba Asaad
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FedMetaMedは革新的なデータコラボレーション技術でパーソナライズドヘルスケアを変革する。
Jiechao Gao, Yuangang Li
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新しいフレームワークがフェデレーテッドラーニングを強化して、もっとレスポンシブで効率的になったよ。
Ivan Čilić, Anna Lackinger, Pantelis Frangoudis
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オンラインフェデレーテッドラーニングとプライバシー技術についての考察。
Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay
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フェデレーテッドラーニングがプライバシーとコラボレーションをどう両立させるか探ってみて。
Shivam Pal, Aishwarya Gupta, Saqib Sarwar
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自動化が機能の作成をどう変えるか、そしてデータプライバシーをどう守るかを見てみよう。
Tom Overman, Diego Klabjan
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FLとQDSNNの融合によるよりスマートでプライベートなデータ処理の探求。
Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique
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フェデレーテッドラーニングを使ってモバイルデータの使用を予測することで、効率性とプライバシーが確保されるよ。
Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Selim F. Yilmaz
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IoTデバイスのためのフェデレーティッドラーニングにおけるエネルギー効率を確保する革新的なフレームワーク。
Zehao Ju, Tongquan Wei, Fuke Shen
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フェデレーテッド・アンラー닝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改善するかを学ぼう。
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
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フェデレーテッドラーニングにおけるフェアプレイのための戦略を見てみよう。
Dimitar Chakarov, Nikita Tsoy, Kristian Minchev
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LLMがテレコミュニケーションをどう変えてるか、でもハルシネーションの問題も抱えてるんだ。
Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Ruichen Zhang
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ハイパーネットワーク連合学習は、機械学習におけるデータプライバシーを守る新しい方法を提供してるよ。
Pengxin Guo, Shuang Zeng, Wenhao Chen
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農家のデータプライバシーを守りながら、トウモロコシの病気検出を強化する。
Thalita Mendonça Antico, Larissa F. Rodrigues Moreira, Rodrigo Moreira
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フェデレーテッドラーニングがデータをプライベートに保ちながら交通予測をどう変えるかを学ぼう。
Fermin Orozco, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Hongkai Wen
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RHFL+は、フェデレーテッドラーニングにおけるデータノイズやモデルの違いに対処する。
Chun-Mei Feng, Yuanyang He, Jian Zou
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新しいアプローチが、クライアント側の防御に焦点を当てることで、連合学習のセキュリティを向上させている。
Borja Molina-Coronado
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エクスクレーブがフェデレーテッドラーニングモデルのプライバシーと整合性をどう高めるかを学ぼう。
Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd
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新しいアプローチが連合学習の協力を強化しつつデータプライバシーを守るようになった。
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
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病院はFedCARを使って、安全にコラボして、より良い医療画像生成をしてるよ。
Minjun Kim, Minjee Kim, Jinhoon Jeong
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TRAILは、信頼できないクライアントにうまく対処することでフェデレーテッドラーニングを強化するよ。
Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han
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C-FedRAGは、組織間での機密性を確保しつつ、安全なデータ共有を可能にします。
Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan
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連合学習とファジィ認知マップの組み合わせがデータプライバシーと協力を向上させる。
Jose L Salmeron, Irina Arévalo
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デバイスが個人データを共有せずにどうやって協力するかを学ぼう。
Junliang Lyu, Yixuan Zhang, Xiaoling Lu
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悪意のあるユーザーからクラウドデータのセキュリティを強化する新しいモデル。
Kishu Gupta, Deepika Saxena, Rishabh Gupta
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FedPIAは機械学習を強化しつつ、センシティブなデータのプライバシーを守るんだ。
Pramit Saha, Divyanshu Mishra, Felix Wagner
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プライバシーと効率を両立させた新しいフェデレーテッドラーニングのアプローチ。
Dipam Goswami, Simone Magistri, Kai Wang
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Split Federated Learningがどのようにデータを安全に保ちながらスマートなモデルを訓練するかを学ぼう。
Justin Dachille, Chao Huang, Xin Liu
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DualGFLがデータプライバシーと効率に与える影響について学ぼう。
Xiaobing Chen, Xiangwei Zhou, Songyang Zhang
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フェデレーテッドラーニングは、ユーザーデータをプライベートで安全に保ちながら、モデルのトレーニングを可能にする。
Ozgu Goksu, Nicolas Pugeault
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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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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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