Novos métodos melhoram o treinamento de modelos enquanto protegem a privacidade dos dados dos usuários.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Novos métodos melhoram o treinamento de modelos enquanto protegem a privacidade dos dados dos usuários.
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Um jeito de lidar com preocupações de privacidade e justiça em aprendizado de máquina.
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Um método novo que usa TEEs pra proteger modelos de aprendizado de máquina em aprendizado federado.
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Aprender com Drift melhora o desempenho do modelo em aprendizado federado com dados diversos.
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FedDIP otimiza a comunicação em aprendizado federado através de poda dinâmica e regularização.
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FedJudge oferece uma abordagem focada em privacidade para o treinamento de modelos de linguagem jurídica.
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Apresentando o XFedHunter para detecção e análise avançada de ataques APT em redes.
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Um olhar sobre os desafios no Aprendizado Federado a partir de ataques de reconstrução de dados.
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Explorando maneiras de melhorar o compartilhamento de dados enquanto garante a privacidade do usuário.
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FedGKD melhora o aprendizado federado para Redes Neurais Gráficas otimizando a extração de características da tarefa.
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Explore como os agentes trabalham juntos para melhores soluções em tarefas complexas.
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Explorando técnicas de aprendizado federado pra melhorar a eficiência na comunicação enquanto preserva a privacidade do usuário.
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Gerenciando a carga de EV pra estabilizar a rede elétrica e, ao mesmo tempo, garantindo a privacidade do motorista.
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Fed-LSAE aumenta a segurança no aprendizado federado e combate ataques de envenenamento.
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O papel da IA na transformação da gestão de redes para tecnologias wireless avançadas.
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Um novo método melhora o Aprendizado Federado ao lidar com a defasagem e as diferenças entre dispositivos.
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Uma nova abordagem melhora o aprendizado federado para dados variados de clientes.
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Um novo método melhora a precisão do modelo através de aprendizado federado e regressão por kernel.
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Uma olhada no Aprendizado Profundo de Equilíbrio Federado e seu impacto na IA.
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Um guia para aprendizado de máquina colaborativo distribuído mantendo a privacidade dos dados.
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Analisando métodos federados e de consenso para segmentação da próstata em imagens de ressonância magnética.
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Uma nova abordagem pra aumentar a eficiência do aprendizado de máquina na comunicação via satélite.
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Uma nova abordagem garante a seleção de participantes no aprendizado federado pra proteger a privacidade.
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Este artigo apresenta um método pra melhorar a justiça no aprendizado federado enquanto protege a privacidade dos dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar o Aprendizado Federado no meio da participação desigual dos usuários.
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O Brave oferece privacidade e proteção contra ameaças no aprendizado federado de pares.
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Um olhar sobre Aprendizado Federado e Desaprendizado para privacidade de dados.
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AdaFed melhora a justiça no aprendizado federado enquanto mantém a precisão do modelo.
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Melhorando a eficiência do treinamento de modelos e a privacidade no aprendizado federado através da seleção de coreset.
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Um método pra melhorar a qualidade da tradução sem perder a privacidade na comunicação multilíngue.
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Um método pra avaliar tratamentos enquanto protege a privacidade de cada um.
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Um novo método melhora o aprendizado federado reduzindo as cargas de comunicação e lidando com a deriva dos clientes.
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Um novo framework melhora modelos de machine learning pra distribuições de dados desiguais.
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Analisando os riscos de integrar Modelos de Fundação em sistemas de Aprendizado Federado.
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Um novo método melhora a eficiência do aprendizado federado sem perder a privacidade dos dados.
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Aprendizado profundo melhora a precisão na detecção de pólipos de câncer colorretal.
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FedGT melhora o aprendizado federado com mais privacidade e performance para dados em grafo.
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Uma nova abordagem melhora o processamento de dados de satélite usando métodos de aprendizado federado.
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Explorando uma nova abordagem pra melhorar a privacidade dos dados em machine learning.
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