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Uma olhada na privacidade diferencial e seu papel em proteger os dados individuais enquanto garante utilidade.

Um novo método melhora o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade no deep learning.

Novos algoritmos ajudam a proteger os dados dos participantes enquanto estimam os efeitos do tratamento.

Mudanças na privacidade do censo levantam preocupações sobre processos justos de redistritamento.

Essa pesquisa foca em treinar o ControlNet enquanto protege os dados dos usuários entre dispositivos.

Novos conjuntos de dados sintéticos melhoram o aprendizado de máquina na saúde, protegendo a privacidade dos pacientes.

Um novo protocolo quântico melhora a privacidade na troca de dados usando o modelo de embaralhamento.

O aprendizado federado enfrenta desafios de privacidade de dados em áreas sensíveis.

Aprenda como o "machine unlearning" melhora a privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

Um sistema para estimar histogramas de forma privada que protege a privacidade do usuário enquanto fornece dados precisos.

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Apresentando uma estrutura pra treinar modelos de aprendizado de máquina de forma segura.

Técnicas para proteger dados sensíveis em aprendizado de máquina.

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Métodos para melhorar a privacidade na análise de Cox federada são explorados.

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

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

Este artigo discute métodos para compartilhar funções de distribuição cumulativas de forma segura.

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Estratégias pra proteger imagens de reconstrução não autorizada.

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

Novos modelos melhoram a criação de vídeos enquanto garantem privacidade, especialmente na saúde.

Uma estrutura que equilibra análise causal e privacidade individual.

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Explorando as complexidades de ensinar computadores com dados desbalanceados e preocupações de privacidade.

Abordando privacidade e justiça em machine learning com métodos inovadores.

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