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プライバシー に関する最新の記事

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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機械学習合成データでフェデレーテッドラーニングを改善する

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングを強化して、プライバシーを守りながら合成データを生成するんだ。

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