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Explorando como a SFL pode transformar o processamento de dados nas futuras redes móveis.

Abordando preocupações de privacidade em sistemas que gerenciam dados sensíveis.

Um novo sistema melhora a precisão da identificação e a privacidade dos dados para tecnologia vestível.

Asyn2F melhora o aprendizado federado assíncrono pra um treino de modelo melhor e mais privacidade dos dados.

Esse framework permite um treinamento colaborativo de modelos, garantindo a privacidade dos dados e a integridade do modelo.

Explorando a interseção entre blockchain e aprendizado federado para privacidade e segurança de dados.

Um jeito de proteger a privacidade enquanto compartilha insights de dados entre grupos.

Um novo método pra ajustar modelos enquanto garante a privacidade dos dados.

Combinando computação quântica e aprendizado federado pra melhorar a privacidade dos dados.

Esse artigo fala sobre a fusão de modelos base e aprendizado federado na saúde.

Esse estudo explora o papel do Aprendizado Federado em Respostas a Perguntas Visuais de Documentos.

Uma nova abordagem melhora a fusão de modelos de IA para um desempenho e eficiência melhores.

Um método para aprendizado de máquina colaborativo mantendo os dados privados.

Esquecer ajuda a aprender tanto em humanos quanto em modelos de máquina, melhorando a adaptabilidade e o desempenho.

O aprendizado de máquina quântico oferece novas maneiras de proteger dados sensíveis.

UGradSL oferece uma solução prática pra remover informações sensíveis de modelos de aprendizado de máquina.

O "machine unlearning" oferece uma maneira de melhorar a privacidade dos dados em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre desaprendizado de características e seu impacto na privacidade e equidade em aprendizado de máquina.

Um novo sistema facilita o uso privado de LLMs através de recursos de HPC.

Examinando riscos e defesas contra ataques de backdoor em modelos de IA.

Esse artigo fala sobre "machine unlearning" e suas implicações pra privacidade de dados.

Códigos Gray robustos melhoram a integridade dos dados mesmo em ambientes ruidosos.

Um jeito de melhorar o aprendizado de máquina garantindo a privacidade dos dados.

Um estudo na Noruega pra coletar dados sobre envelhecimento e fatores de risco pra demência.

Uma olhada em como os modelos de código aberto se comparam aos comerciais em tarefas biomédicas.

Explorando como as organizações se adaptam a grandes modelos de linguagem.

Analisando os riscos de privacidade nas explicações de modelos e estratégias pra melhorar a segurança.

Explorando o esquecimento de máquinas e seu papel em melhorar a segurança e a privacidade da IA generativa.

FedTime combina aprendizado federado e dados locais para uma previsão melhorada, garantindo a privacidade dos dados.

Uma nova estrutura melhora a eficiência do aprendizado federado enquanto protege a privacidade dos dados.

Investigando como dados sintéticos ajudam nos avanços da saúde e enfrentam desafios importantes.

Um sistema para aprendizado seguro de IA na saúde sem compartilhar dados dos pacientes.

Explore a importância dos scores de alavancagem na análise de dados e privacidade.

Uma olhada nos benefícios e desafios do crowd-sensing, focando na privacidade e no engajamento dos usuários.

Uma nova abordagem pra detectar problemas em máquinas sem comprometer a privacidade dos dados.

Pesquisadores conseguem estudar condições de saúde sem precisar acessar os registros individuais dos pacientes.

Uma abordagem inovadora pra melhorar a gestão de recursos em sistemas de IoT.

Os chatbots de IA melhoram a precisão no diagnóstico da depressão através de uma análise de dados avançada.

Explorando como os LLMs estão moldando o futuro da saúde.

Analisando o impacto da tecnologia de IA na aprendizagem e suas implicações éticas.