プライバシー監査は、今日の情報時代で個人データを守るためにめっちゃ重要だよ。
Shiming Wang, Liyao Xiang, Bowei Cheng
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データプライバシー に関する最新の記事
プライベート予測方法とDaRRMアルゴリズムについての考察。
Shuli Jiang, Qiuyi, Zhang
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フェデレーテッドラーニングがどうやってデータを安全に保ちながら機械学習モデルを向上させるかを学ぼう。
Allan M. de Souza, Filipe Maciel, Joahannes B. D. da Costa
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データサイエンスにおけるドメイン適応、プライバシー、フェデレーテッドラーニングについての見解。
Cem Ata Baykara, Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer
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連邦パラメータ効率の良いファインチューニングの利点とリスクを調べる。
Shenghui Li, Edith C. -H. Ngai, Fanghua Ye
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HAI-DEFは、ヘルスケアアプリケーションのためのAI開発を簡単にするツールを提供してるよ。
Atilla P. Kiraly, Sebastien Baur, Kenneth Philbrick
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新しいデータセットとモデルが、AIアプリケーション向けの医療画像生成を改善することを目指してるよ。
Lakshmikar R. Polamreddy, Kalyan Roy, Sheng-Han Yueh
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臨床ノートを言い換えて、医療モデル用の合成データを作る。
Jinghui Liu, Anthony Nguyen
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研究によると、プライバシーに関するファクトシートが患者のEHRへの関与を高めることがわかった。
Niklas von Kalckreuth, M. A. Feufel
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線形変換モデルが分析中にデータプライバシーをどう守るかを学ぼう。
Jakob Burkhardt, Hannah Keller, Claudio Orlandi
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FedGRはノイズの多いラベルを改善して、より良いコラボレーションを実現するためにフェデレーテッドラーニングを向上させる。
Yuxin Tian, Mouxing Yang, Yuhao Zhou
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連合学習は脳データを守りつつ、運動イメージの分類を改善する。
Tianwang Jia, Lubin Meng, Siyang Li
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機密コンピューティングが今日のデジタル世界で敏感な情報をどう守るかを学ぼう。
Caihua Li, Seung-seob Lee, Lin Zhong
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TruncFormerは、大きな言語モデルのプライベート推論を早くしつつ、データを安全に保つんだ。
Patrick Yubeaton, Jianqiao Cambridge Mo, Karthik Garimella
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AIモデルの使い方を責任持って指導することの重要性を探ろう。
Edward Kembery, Ben Bucknall, Morgan Simpson
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EnFedがアクティビティモニタリングを強化しつつ、プライバシーを守り、バッテリー寿命を節約する方法を発見しよう。
Anwesha Mukherjee, Rajkumar Buyya
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機械が不要なデータを忘れてプライバシーを良くする方法を学ぼう。
Jose Miguel Lara Rangel, Stefan Schoepf, Jack Foster
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AIエージェントは、それぞれのテクニックを保ちながら一緒に学んで、より良い結果を出すんだ。
Guojun Xiong, Shufan Wang, Daniel Jiang
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連合学習とそのデータプライバシーにおける役割についての考察。
Jingyang Li, T. Tony Cai, Dong Xia
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新しい方法で、機械学習を使いながらデータプライバシーを守ることができるよ。
Sangyeon Yoon, Wonje Jeung, Albert No
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フェデレーティッドラーニングがデータを守りつつ技術を向上させる方法を発見しよう。
Wenhan Dong, Chao Lin, Xinlei He
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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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L2正則化がAIモデルのプライバシーをどう強化できるか探ってみよう。
Nikolaos Chandrinos, Iliana Loi, Panagiotis Zachos
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シャプレー値がデータ分析での貢献をどう分配するかを学ぼう。
Hong Lin, Shixin Wan, Zhongle Xie
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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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重要な健康データを守りつつ、貴重な洞察を得る新しいアプローチ。
Sascha Welten, Karl Kindermann, Ahmet Polat
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新しい方法は、機密データを守りつつ、使える状態に保つことを目指してる。
Gaurab Hore, Tucker McElroy, Anindya Roy
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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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SupportBotは、メンタルヘルスの課題を克服するためのテクノロジーを使ったアプローチを提供しているよ。
XiuYu Zhang, Zening Luo
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ギグワーカーの状況をどうデータ共有で改善できるか探ってみよう。
Jane Hsieh, Angie Zhang, Mialy Rasetarinera
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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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革新的な方法がプライバシーを守りつつ、リアルな合成データを生成する。
Tejumade Afonja, Hui-Po Wang, Raouf Kerkouche
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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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Argosは、完全準同型暗号を現実の利用のためにもっと速くて安全にしている。
Jules Drean, Fisher Jepsen, Edward Suh
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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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Jérémie Sublime
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合成データが臨床QAシステムをどう変えて、患者ケアを向上させているか学ぼう。
Fan Bai, Keith Harrigian, Joel Stremmel
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