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Protocolos inovadores para identificar conteúdo prejudicial enquanto garantem a privacidade do usuário.

Esse estudo apresenta métodos para recuperar rótulos de dados embaralhados de forma eficaz.

USR-LSH oferece um manuseio rápido de dados enquanto garante a privacidade do usuário.

Um novo protocolo melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado federado.

Dados sintéticos oferecem soluções para privacidade, equidade e limitações de dados em aprendizado de máquina.

A colocação eficaz de sensores em prédios protege a privacidade enquanto coleta dados úteis.

Analisando a justiça em métodos de privacidade para o uso de dados de localização.

APES e S-APES melhoram a privacidade no aprendizado federado sem perder precisão.

O SF-Relate melhora os estudos genômicos ao identificar parentes de forma segura e eficiente.

Novo método melhora o monitoramento do comportamento dos motoristas enquanto protege a privacidade.

Focando em algoritmos robustos pra lidar com entradas adversariais em ambientes de dados.

Equilibrando os benefícios do compartilhamento de dados com métodos de proteção da privacidade pessoal.

A STARie usa IA pra ajudar as crianças a melhorarem suas habilidades de contar histórias através de conversas interativas.

A DPAF oferece imagens sintéticas de alta qualidade enquanto garante uma proteção de privacidade forte.

Estratégias pra proteger a privacidade do usuário enquanto otimiza a comunicação na análise de dados.

Explorando o equilíbrio entre o acesso a dados abertos e os riscos à privacidade pessoal.

Analisando o uso de conjuntos de dados em biometria vocal, aparecem preocupações sérias sobre viés e privacidade.

Uma nova abordagem para análise de dados seguros nas empresas.

Explorando métodos para as organizações compartilharem dados sensíveis enquanto protegem a privacidade.

Explorando os riscos de privacidade no aprendizado auto-supervisionado por causa da memorização não intencional.

Anunciantes estão mudando para identidade baseada em coortes pra proteger a privacidade enquanto personalizam os anúncios.

Um novo método melhora os modelos usando o feedback dos usuários enquanto protege a privacidade.

Uma nova abordagem para leilões Vickrey seguros que prioriza privacidade e justiça.

Este artigo examina a importância e os desafios da transparência em sistemas tecnológicos.

Explorando como protocolos populacionais podem proteger dados sensíveis entre dispositivos conectados.

Pesquisas mostram que homens e mulheres interagem de maneiras diferentes com tecnologias de segurança.

Melhorando relatórios de radiologia através de métodos de recuperação de dados e geração de texto.

Este estudo analisa privacidade, robustez e equidade em métodos de destilação de conjuntos de dados.

Métodos de reconstrução levantam questões de privacidade em aprendizado de máquina, criando a necessidade de proteções mais fortes.

Esse artigo analisa as preocupações de privacidade em modelos de linguagem e sugere métodos para lidar com isso.

Dados sintéticos ajudam a proteger a privacidade dos pacientes enquanto possibilitam pesquisas.

Analisando os fatores que influenciam o uso de aplicativos de saúde móvel em várias demografias.

FedAds oferece uma solução para uma estimativa eficaz de CVR enquanto protege a privacidade do usuário.

A Trustchain oferece uma forma mais segura de gerenciar identidades digitais e credenciais.

Explore como o aprendizado federado vertical melhora a privacidade no aprendizado de máquina.

Pesquisa revela que as opiniões sobre o papel do monitoramento de águas residuais na saúde pública estão mudando.

PrivaScissors diminui a vazamento de dados em inferência colaborativa, melhorando a privacidade do usuário.

Esse artigo explora as questões éticas e diretrizes pra usar o ChatGPT de forma responsável.