Um novo framework melhora a análise de imagens médicas enquanto preserva a privacidade dos pacientes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Novo método melhora a imagem médica usando dados rotulados e não rotulados.
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Abordando a privacidade e a valorização de dados no treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
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Uma visão geral do crescimento da computação bayesiana e sua integração com aprendizado de máquina.
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O XTab melhora o aprendizado de máquina para conjuntos de dados tabulares diversos, aumentando a flexibilidade dos modelos.
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Um novo método prevê a demanda por táxis enquanto garante a privacidade dos dados.
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Um novo método melhora a eficiência do Aprendizado Federado ajustando as etapas de treinamento local.
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Aprendizado federado oferece soluções para justiça nas previsões de saúde impulsionadas por IA.
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LEOShot permite processar dados de satélite mais rápido, sem perder a privacidade.
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Um novo framework melhora a eficiência energética em redes de tecnologia inteligente.
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Explorando aprendizado federado e o método do ponto interior pra treinar modelos de forma eficaz.
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Esse artigo fala sobre o papel dos modelos de Equilíbrio Profundo no aprendizado federado.
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Um novo framework para aprendizado federado se adapta a dados que mudam enquanto garante privacidade.
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O framework UniFed melhora a análise de neuroimagem enquanto garante a privacidade dos dados.
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