A DBFed quer diminuir o preconceito na IA enquanto mantém a privacidade dos dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
A DBFed quer diminuir o preconceito na IA enquanto mantém a privacidade dos dados.
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Examinando transformers pré-treinados para aprendizado multitarefa e eficiência de comunicação em configurações federadas.
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Fed-CPrompt melhora o aprendizado contínuo federado enquanto preserva a privacidade do usuário.
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Descubra como o aprendizado federado melhora a privacidade enquanto turbina a eficiência do aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência do Aprendizado Federado e o desempenho do modelo.
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Uma estrutura que melhora o aprendizado federado para dispositivos móveis, aumentando a privacidade e a eficiência.
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O aprendizado federado melhora o conteúdo gerado por IA, ao mesmo tempo que cuida da privacidade e da eficiência.
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Nova biblioteca melhora a criação de conjuntos de dados para pesquisa em aprendizado de máquina.
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Integrar IA explicável no 6G melhora a confiança dos usuários e o desempenho.
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FedBug enfrenta a fuga de clientes enquanto melhora a eficiência e a privacidade do aprendizado federado.
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Um novo método para melhorar a justiça na seleção de clientes em aprendizado federado.
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Novos métodos melhoram a eficiência do treinamento de modelos e a privacidade no deep learning.
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Examinando como proteger os dados pessoais de saúde em sistemas de saúde do metaverso.
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Abordagens inovadoras melhoram a privacidade dos dados e o desempenho dos modelos em dispositivos conectados.
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Explorando o papel da IA em gerenciar as demandas complexas da rede 6G.
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FedDRL melhora o aprendizado federado focando na qualidade do modelo e na segurança.
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EdgeConvEns melhora o aprendizado de máquina mantendo os dados privados e seguros.
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Uma nova forma de melhorar a comunicação entre veículos e a segurança dos dados.
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Uma olhada no aprendizado splitfed e seus benefícios para dispositivos IoT.
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O Aprendizado Federado permite treinar modelos de forma segura sem expor dados pessoais.
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O Aprendizado Federado melhora a precisão estatística enquanto protege a privacidade individual na coleta de dados.
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Uma nova maneira de proteger a privacidade na análise de dados de séries temporais.
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AQUILA melhora o aprendizado federado otimizando a seleção de dispositivos e a comunicação de dados.
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Um novo método melhora o aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados dos pacientes.
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FPGAs melhoram a eficiência e a segurança dos processos de Aprendizado Federado.
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Um novo método melhora a privacidade e o treinamento de modelo em aprendizado federado.
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Novo framework melhora o treinamento de QNN com dados criptografados e proteção de privacidade.
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Analisando os desafios e soluções para a operação de veículos conectados e autônomos.
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Novo método revela vulnerabilidades em sistemas de Aprendizado Federado Vertical usando Redes Neurais em Grafos.
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Aprendizado federado melhora a privacidade enquanto aprimora o treinamento de modelos em dispositivos móveis.
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Um novo método melhora a análise de sobrevivência enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Aprendizado federado permite colaboração segura enquanto mantém dados sensíveis privados.
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Um novo método melhora os resumos de reuniões enquanto protege dados sensíveis.
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O Aprendizado Federado permite a privacidade dos dados enquanto melhora a colaboração em machine learning entre participantes diversos.
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Explore um método de defesa inovador pra melhorar a segurança do aprendizado federado.
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Novos métodos pra proteger o aprendizado federado contra ataques, mantendo a privacidade do usuário.
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Um novo método melhora a segmentação de órgãos e tumores em imagens médicas.
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Essa pesquisa foca em melhorar a eficiência e a privacidade no aprendizado federado por meio de métodos de compressão adaptativa.
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Saiba como o PPSR protege a privacidade dos dados em tarefas de regressão simbólica.
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FedIns enfrenta desafios de dados no aprendizado federado pra melhorar o desempenho do modelo.
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