Uma nova abordagem melhora a detecção de intrusões em sistemas descentralizados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem melhora a detecção de intrusões em sistemas descentralizados.
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Melhorando aplicativos de sensoriamento móvel através de uma nova estrutura para gerenciar dados faltantes.
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A pesquisa melhora a interpretação de ECG enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.
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Uma nova estrutura melhora o aprendizado federado e evita o esquecimento em modelos de IA.
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Explorando como o Aprendizado Federado pode melhorar a privacidade dos dados na saúde.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho e a justiça no aprendizado federado.
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AdaFedFR melhora o reconhecimento facial enquanto protege a privacidade do usuário.
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Aprenda como o aprendizado distribuído pode melhorar a eficiência do aprendizado de máquina e o treinamento de modelos.
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FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.
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A abordagem baseada em coorte melhora a eficiência e a precisão em sistemas de Aprendizado Federado.
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Descubra como os Planos Comportamentais Federados melhoram a compreensão das ações dos clientes no aprendizado federado.
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Pesquisas mostram que há vulnerabilidades na abordagem de privacidade de texto do aprendizado federado.
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Explorando o impacto da IA na eficiência, privacidade e segurança em sistemas vitais.
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Um novo método reduz as cargas de comunicação no aprendizado federado enquanto melhora a privacidade.
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O Client2Vec melhora o aprendizado federado criando identificadores únicos para os dados dos usuários.
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Explorando a mistura de aprendizado focado em privacidade e técnicas de geração de dados.
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Aproveitando modelos de saída antecipada pra um aprendizado federado eficiente em sistemas de ASR.
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FedHPL melhora a eficiência do aprendizado federado enquanto garante a privacidade dos dados entre os dispositivos.
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Fast-FedUL oferece métodos rápidos de remoção de dados para aprendizado federado enquanto garante a privacidade.
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FeMLoc melhora a localização interna usando técnicas de aprendizado federado e meta-aprendizado.
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O FedGELA enfrenta desafios no aprendizado federado com dados parcialmente disjuntos em classes.
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FedLESAM enfrenta desafios de dados em aprendizado federado para melhorar o desempenho do modelo.
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Um desafio global destaca o aprendizado federado para classificação de densidade mamária.
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Aprendizado federado e transferência melhoram a eficiência e a precisão na detecção de câncer.
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O Aprendizado Federado treina modelos enquanto mantém os dados dos usuários privados e seguros.
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Uma nova abordagem melhora a segurança e o desempenho no aprendizado federado com blockchain.
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Analisando as contribuições e vulnerabilidades dos clientes em sistemas de aprendizado federado.
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O SpaFL melhora a comunicação e a computação no Aprendizado Federado enquanto protege os dados pessoais.
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O LayerCAM-AE melhora a detecção de atualizações maliciosas em aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados.
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Um novo método resolve erros sem fio no aprendizado federado para dispositivos IoT.
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Uma nova abordagem com vários servidores melhora a eficiência e a velocidade do aprendizado federado.
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Nova abordagem melhora a privacidade do aprendizado de máquina e a resistência contra ataques.
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Novo método melhora o aprendizado federado enquanto protege a privacidade do usuário.
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Aumentar as rodadas de comunicação reduz custos e melhora o desempenho do modelo no aprendizado federado.
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Este artigo fala sobre como simular dados de clientes para acelerar o aprendizado federado.
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Novos métodos em Aprendizado Federado melhoram a privacidade e o desempenho do modelo enquanto lidam com dados diversos.
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Uma nova estrutura melhora a precisão das previsões e a privacidade dos dados no aprendizado federado.
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A Fantastyc melhora o aprendizado federado usando blockchain pra ter mais privacidade e segurança.
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Explorando aprendizado federado e desfazer aprendizado pra privacidade do usuário e integridade do modelo.
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Um estudo sobre como melhorar modelos de aprendizado federado para dispositivos com recursos limitados.
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