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Epsilon* avalia os riscos de privacidade em machine learning sem precisar acessar dados sensíveis.

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Pesquisas mostram que imagens sintéticas podem ser eficazes para segmentação de pólipos.

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Esse artigo apresenta novas técnicas pra melhorar a privacidade diferencial no treinamento de modelos.

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Novos métodos melhoram a eficiência do treinamento de modelos e a privacidade no deep learning.

Examinando como proteger os dados pessoais de saúde em sistemas de saúde do metaverso.

Um novo método pra melhorar a análise da cadeia de suprimentos sem desrespeitar a privacidade dos dados.

Abordagens inovadoras melhoram a privacidade dos dados e o desempenho dos modelos em dispositivos conectados.

Explorando os desafios de segurança e soluções no cenário em evolução do Web 3.0.

Esse artigo fala sobre amostragem de importância e como ela ajuda a manter a privacidade dos dados.

Explorando o papel da IA em gerenciar as demandas complexas da rede 6G.

HeteFedRec melhora sistemas de recomendação federados enquanto protege a privacidade dos usuários.

FedDRL melhora o aprendizado federado focando na qualidade do modelo e na segurança.

Este estudo analisa métodos para proteger a privacidade enquanto se analisa conversas faladas.

Analisando as vulnerabilidades do arredondamento aleatório nos dados do censo canadense.

Este estudo analisa como a perda de pacotes afeta o desempenho no Aprendizado Federado Dividido.

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Jellybean, uma nova técnica, permite conexões seguras sem segredos compartilhados.

O SIP equilibra a troca de dados e a privacidade para aplicativos em tempo real.

Dados de movimento anônimos mostram como as pessoas se comportam nas cidades.

Uma ferramenta pra manter a confidencialidade e integridade na gestão de dados de pesquisa.

O Aprendizado Federado permite treinar modelos de forma segura sem expor dados pessoais.

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A Educação 5.0 mistura tecnologia com aprendizado personalizado pra todo mundo.

O Aprendizado Federado melhora a precisão estatística enquanto protege a privacidade individual na coleta de dados.

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Uma nova abordagem pra melhorar a precisão e a privacidade na troca de dados privados.

Uma nova maneira de proteger a privacidade na análise de dados de séries temporais.

AQUILA melhora o aprendizado federado otimizando a seleção de dispositivos e a comunicação de dados.

Um novo método melhora o aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados dos pacientes.

Um novo modelo protege os movimentos dos usuários enquanto garante a utilidade dos dados.

FPGAs melhoram a eficiência e a segurança dos processos de Aprendizado Federado.