A criptografia de memória oferece uma nova forma de manter os dados na nuvem seguros e eficientes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Treinar DNNs em microcontroladores aumenta a eficiência e a privacidade na tecnologia inteligente.
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Uma nova abordagem usa estados quânticos pra comparar informações privadas de forma segura.
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O NeighborFL melhora a precisão da previsão de tráfego enquanto protege a privacidade dos dados.
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Analisando a importância da privacidade através do desaprendizado de identidade em machine learning.
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Um novo método melhora a eficiência do "machine unlearning" sem prejudicar o desempenho do modelo.
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Uma olhada mais de perto nos novos métodos de anonimização de texto e seus benefícios.
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Um jeito de melhorar o aprendizado de máquina garantindo a privacidade dos dados.
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Colaboração na saúde através do aprendizado federado melhora a classificação de imagens médicas enquanto protege a privacidade.
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PSVAE oferece um jeito mais rápido de criar dados tabulares sintéticos de alta qualidade.
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Uma estrutura para avaliar modelos de Aprendizado Federado em cenários do mundo real.
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Um novo método melhora a previsão do tempo de internação hospitalar enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Uma nova abordagem melhora o treinamento de modelos enquanto protege a privacidade dos dados.
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Um estudo sobre as características do tráfego de rede de dispositivos médicos para melhorar a segurança.
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Analisando privacidade diferencial e regressão NTK pra proteger dados dos usuários em IA.
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Uma olhada em como os modelos de código aberto se comparam aos comerciais em tarefas biomédicas.
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Uma olhada mais de perto nos riscos de divulgação em dados sintéticos e proteção de privacidade.
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Sri Lanka cria lei de privacidade pra proteger dados dos pacientes em apps de saúde.
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FedDM melhora o aprendizado federado para modelos de difusão, garantindo a privacidade dos dados.
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Explorando privacidade diferencial pra proteger informações sensíveis em aplicações de IA.
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Uma nova abordagem busca proteger a privacidade do usuário enquanto melhora a precisão dos resultados.
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A aprendizagem federada melhora o aprendizado de máquina enquanto garante a privacidade dos dados em ambientes industriais.
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Um novo método melhora a destilação de datasets, aumentando a eficiência do treinamento de modelos.
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Um novo método melhora a imagem médica enquanto protege os dados dos pacientes.
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Analisando o papel da robustez na estimativa de distribuições desconhecidas a partir de amostras.
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Um estudo sobre como melhorar software através de análises de usuários e insights éticos.
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Um novo método melhora a segurança das redes inteligentes sem comprometer a privacidade do usuário.
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Explorando riscos e estratégias de defesa para modelos de linguagem grandes.
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CCNet melhora o desempenho do modelo em novos dados enquanto preserva a privacidade do usuário.
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PUFFLE oferece uma solução para os desafios de privacidade, utilidade e justiça no aprendizado de máquina.
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Uma estrutura que permite aos donos dos dados verificarem o uso não autorizado dos seus dados em ML.
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Um estudo apresenta o SeqMIA pra melhorar a privacidade contra ataques de inferência de pertencimento.
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Uma nova abordagem pra melhorar a classificação de imagens médicas sem comprometer a privacidade dos pacientes.
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Nova arquitetura melhora a análise de vídeo em dispositivos pequenos usando múltiplos quadros.
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Um estudo sobre como melhorar a comunicação sem fio usando métodos avançados de rastreamento e previsão.
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Este estudo revela novos métodos para reconstruir dados de treinamento a partir de imagens de alta resolução.
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Esse artigo avalia a eficácia dos agentes da web em gerenciar tarefas online complexas.
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Um novo sistema melhora a segurança dos veículos na era do 6G.
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Analisando as vantagens e perigos da IA na nossa tecnologia móvel do dia a dia.
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Este artigo explora a Reciclagem do Conhecimento para melhorar o treinamento de dados sintéticos em classificadores.
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