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プライバシー に関する最新の記事

ロボット工学衝突管理を通じてロボットのインタラクションを改善する

研究は、ロボットがどのように対立を処理し、ユーザーと効果的にコミュニケーションを取ることができるかに焦点を当てている。

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暗号とセキュリティ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安全な機械学習

Fantastycは、プライバシーとセキュリティを向上させるためにブロックチェーンを使ってフェデレーテッドラーニングを強化するよ。

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暗号とセキュリティモバイルエッジコンピューティングでデータ処理を進化させる

新しいシステムがデータ処理を強化しつつ、ユーザーのプライバシーと効率的なリソース利用を確保するんだ。

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分散・並列・クラスターコンピューティングフェデレーテッドラーニングの進展:モデルの異質性への対処

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改善し、データプライバシーを確保する。

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