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機械学習フェデレーテッドラーニング:スマートグリッドへの新しいアプローチ

フェデレーテッドラーニングは、スマートグリッドの運用においてプライバシーと効率を向上させるよ。

Zikai Zhang, Suman Rath, Jiaohao Xu

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暗号とセキュリティブラックボックスの機械学習モデルの洞察を明らかにする

この記事では、トレーニングデータなしでブラックボックスの機械学習モデルを理解する方法を探ります。

Jonathan Rosenthal, Shanchao Liang, Kevin Zhang

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分散・並列・クラスターコンピューティングTsetlinパーソナライズドフェデレーテッドラーニングでプライバシーを進める

新しい方法が、パーソナライズされたアプローチを通じて機械学習におけるデータプライバシーを強化してる。

Rasoul Jafari Gohari, Laya Aliahmadipour, Ezat Valipour

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機械学習フライス加工における表面粗さの予測を説明可能な機械学習を使って行う

この記事では、フライス加工における表面粗さを予測する機械学習に関する研究が紹介されてるよ。

Dennis Gross, Helge Spieker, Arnaud Gotlieb

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