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Métodos inovadores para estimar matrizes de covariância enquanto protege a privacidade pessoal.

Entendendo a importância da auditoria de IA pra um uso justo e responsável da tecnologia.

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A Criptografia Homomórfica Híbrida oferece soluções pra privacidade na análise de dados.

Explorando uma nova abordagem pra melhorar a privacidade dos dados em machine learning.

Nova vulnerabilidade em GPU levanta preocupações de segurança para aplicações de machine learning.

Pesquisadores estão criando dados de voz sintética pra proteger a privacidade no reconhecimento de voz.

Um novo método melhora a privacidade e a precisão em modelos baseados em dados.

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Uma nova abordagem melhora o aprendizado federado ao lidar com clientes lentos de forma eficaz.

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Abordando preocupações de privacidade com notas clínicas sintéticas em pesquisas na área da saúde.

Double-Dip combina aprendizado de transferência e randomização pra se proteger contra ataques de inferência de membros.

a iDDGT oferece uma solução flexível para desafios de otimização descentralizada.

Novo framework ajuda modelos generativos a esquecer dados sensíveis sem perder performance.

Gêmeos Digitais Humanos oferecem uma visão digital dos indivíduos, melhorando a saúde e o esporte.

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Integrar Modelos Fundamentais com Aprendizado Federado traz tanto riscos quanto benefícios.

Uma olhada nos bi-CryptoNets e seu impacto na privacidade dos dados.

Uma estratégia pra melhorar o desempenho e a justiça nos modelos de aprendizado federado.

As melhorias no aprendizado federado aumentam a eficiência e a privacidade para aplicações de IoT.

Explorando métodos pra garantir privacidade enquanto calcula médias em redes de dispositivos.

Uma nova abordagem quântica oferece computação de produto escalar de forma segura e eficiente.

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Matcha ajuda os desenvolvedores a criar rótulos de privacidade precisos para aplicativos móveis.

Esse artigo fala sobre as preocupações com a privacidade ao usar modelos GPT em ambientes de nuvem.

Essa pesquisa examina as vulnerabilidades em SNNs combinadas com técnicas de aprendizado federado.

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DSpodFL melhora o aprendizado federado descentralizado ao acomodar as diferenças entre os clientes.

Novas estratégias em Aprendizado Federado melhoram a privacidade e a eficiência no aprendizado de máquina.

Um novo método melhora os registros eletrônicos de saúde sintéticos enquanto preserva os detalhes de tempo.

Este estudo examina as preocupações sobre privacidade em aprendizagem de representação de gráficos e ataques de reconstrução de arestas.

Explorando os riscos de ataques de inversão de modelo em dados privados em modelos de aprendizado de máquina.

Este estudo analisa um método pra melhorar a detecção de doenças usando dados multimodais.

Analisando modelos generativos para dados de expressão gênica sintética enquanto garante a privacidade dos pacientes.

Uma análise profunda dos principais aspectos e desafios do aprendizado federado descentralizado.