プライバシー に関する最新の記事

バーチャルリアリティでのアイ・トラッキングにおけるプライバシーリスクとその解決策を調査中。

新しいアプローチが、マルチ属性データを効率的に共有するためのプライバシーを改善する。

新しい拡張ツールが思春期の女の子の月経健康評価を改善するよ。

現代センサー技術の利点とリスクを調べる。

2030年までの先進的な無線通信ネットワークにおけるプライバシーリスクの探求。

研究が脳波と目の動きを使った認証システムの使いやすさを評価してるよ。

強化学習における差分プライバシー手法を探って、センシティブなデータを守る。

機械学習におけるプライバシーと公平性について、差分プライバシーと最悪グループリスクを通じて話す。

新しい方法は、視線データのプライバシーを守るために、フェデレーテッドラーニングとセキュアコンピュテーションを組み合わせてるんだ。

フェデレーテッドアンラーニングとその機械学習におけるプライバシーの課題を検討する。

グループディスカッションでの安全な情報共有の方法を探る。

アメリカにおける国家安全保障レターの影響と報道を見てみよう。

クラウドコンピューティングでデータプライバシーを守る方法を学ぼう。

新しいフレームワークがAI生成画像のプライバシーを向上させつつ、効率も確保してるよ。

6Gネットワークは、連邦分析を通じて接続性とデータ管理を再構築しようとしてるんだ。

子どものVRの安全性やプライバシーについて親が心配していること。

倫理的なAIの使い方の原則と重要性を探る。

この記事では、クラウドコンピューティングとモデル予測制御におけるプライバシー対策を調べてるよ。

AIにおけるモデル圧縮と信頼性のバランスを探る。

LLMはモバイルデバイスのプライバシーと機能を向上させるようになってるよ。

分散学習でパフォーマンスを維持しつつプライバシーを強化する方法を探る。

新しい方法で、アクション認識の動画にある敏感な詳細を隠すんだ。

MinusFaceは、顔認識の精度を保ちながら、プライバシーを強化するよ。

医療における大規模言語モデルの倫理的懸念を検討する。

新しい方法は、役立つランキングを可能にしつつ、個人の好みを守るんだ。

mmDiffは革新的なレーダー技術を使って人間のポーズ推定精度を向上させる。

プライバシーを守りつつ分析を可能にするためのベイジアンネットワークを使った合成データ生成の方法。

ハードウェアデザインでIoTのプライバシーを強化する新しいアプローチ。

機械学習におけるデータプライバシーのための確率的勾配ランジュバン学習の解明を探ろう。

合成データは、思春期のがん患者に関する研究を改善する可能性を秘めてるね。

ユーザーのプライバシーと広告のニーズを両立させるAPIの効果についての分析。

WhatsAppエクスプローラーは、研究者が倫理的にデータを集めつつ、ユーザーのプライバシーを守るのを手助けするよ。

ユーザーデータをプライベートに保ちながら、レコメンデーションを向上させる新しいアプローチ。

テキストデータにおける大規模言語モデルのプライバシー問題とその解決策を検討する。

プライバシーを守りつつ、動画内の異常な活動を検出する新しい方法。

自己教師あり学習におけるプライバシーのリスクについて話して、PartCropを紹介する。

AI技術が進化する中でデータプライバシーをどう守るかを探ろう。

この研究は、言語処理タスクでプライバシーを維持する方法を調べてる。

合成データを使うと、企業は敏感な情報を守りながら洞察を共有できるんだ。

HIVケアにおけるeHealthのプライバシーとデータセキュリティの役割を調べる。