Artigos mais recentes para Aprendizado Federado

Novos métodos melhoram a auditoria do uso de dados em sistemas de Aprendizado Federado.

Um novo método pra melhorar a resistência do Aprendizado Federado contra ataques de dados.

Explorando o papel do Aprendizado Federado em melhorar a imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Combinar prompts globais e locais melhora os modelos de aprendizado federado sem abrir mão da privacidade dos dados.

Um novo modelo oferece uma visão das tendências de trabalho enquanto protege dados sensíveis.

Uma olhada nos desafios e soluções do aprendizado federado em manter a privacidade dos dados e a precisão do modelo.

Estratégias inovadoras melhoram a detecção de eventos raros em sistemas de aprendizado federado.

FLeNS melhora o aprendizado federado ao equilibrar a velocidade de aprendizado e a eficiência da comunicação.

Analisando as vulnerabilidades de privacidade no aprendizado federado e suas implicações para a segurança dos dados.

A IA melhora a detecção de pedras nos rins enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.

Um olhar sobre como o aprendizado federado melhora o cuidado com os pacientes enquanto mantém a privacidade.

A MASA oferece uma solução pra aumentar a segurança em sistemas de Aprendizado Federado.

Um novo método para proteger medidores inteligentes de ataques FDI sem perder a privacidade.

SAGIN e novos métodos de aprendizado prometem um futuro conectado.

Descubra como a poda automática melhora os modelos de aprendizado pra dispositivos inteligentes.

O Aprendizado Federado oferece uma nova forma de proteger dados enquanto colabora entre dispositivos.

Um novo método identifica dispositivos problemáticos em aprendizado federado pra melhorar a velocidade e a segurança.

O FedBlock melhora a segurança do aprendizado federado usando tecnologia blockchain.

Aprenda como o aprendizado federado hierárquico protege os dados enquanto permite a colaboração entre dispositivos.

FedPID melhora a segmentação de tumores enquanto protege os dados dos pacientes.

Saiba como o Aprendizado Federado melhora a privacidade no aprendizado de máquina enquanto enfrenta novas ameaças.

Drones tão otimizando seus processos de aprendizagem pra compartilhar dados de forma eficiente.

Um novo método melhora o desempenho do modelo em meio a distribuições de dados variadas.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra ensinar computadores a processar faturas enquanto protegem a privacidade.

Aprendizado Federado e IA Explicável garantem práticas de dados seguras e claras.

QuanCrypt-FL melhora a segurança no Aprendizado Federado usando técnicas avançadas.

Esse sistema melhora a detecção de DR enquanto mantém a privacidade dos pacientes.

Esta pesquisa destaca métodos inovadores para privacidade em aprendizado de máquina colaborativo.

Novas tecnologias melhoram o diagnóstico e tratamento de hemorragias intracranianas.

O aprendizado federado melhora a imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Um jeito de melhorar o Aprendizado Federado ajustando as contribuições dos clientes pra ter resultados melhores.

Uma nova estratégia de defesa melhora a privacidade do modelo sem comprometer a performance.

O ClipFL melhora o aprendizado federado removendo dispositivos barulhentos pra uma performance melhor.

Combinando aprendizado federado e GNNs pra uma avaliação de AVC melhorada, garantindo a privacidade do paciente.

Um novo método mistura eficiência e precisão no Aprendizado Federado.

Esse artigo revisa estratégias pra melhorar o aprendizado profundo em diferentes contextos de imagem médica.

Abordando privacidade e justiça em machine learning com métodos inovadores.

Um guia sobre como distribuir recursos de forma justa em grupos diversos.

Descubra como o Aprendizado Federado lida com a privacidade dos dados em dispositivos conectados.

FedRewind melhora a colaboração entre os nós no aprendizado federado, mantendo a privacidade dos dados.