CCS transforma a detecção sem fio, mantendo os dados seguros e se adaptando às necessidades dos usuários.
Qunhang Fu, Fei Wang, Mengdie Zhu
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Ciência de ponta explicada de forma simples
CCS transforma a detecção sem fio, mantendo os dados seguros e se adaptando às necessidades dos usuários.
Qunhang Fu, Fei Wang, Mengdie Zhu
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Descubra como a orientação sem classificador melhora a segurança e o desempenho dos modelos de linguagem.
Roman Smirnov
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Uma olhada nas estratégias para um jogo limpo no aprendizado federado.
Dimitar Chakarov, Nikita Tsoy, Kristian Minchev
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Avaliando saídas ocultas pra proteger dados sensíveis em sistemas de IA.
Tao Huang, Qingyu Huang, Jiayang Meng
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O DapperFL enfrenta os desafios do aprendizado federado para dispositivos e dados diversos.
Yongzhe Jia, Xuyun Zhang, Hongsheng Hu
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O Aprendizado Federado com Hypernetwork oferece novas maneiras de proteger a privacidade dos dados em machine learning.
Pengxin Guo, Shuang Zeng, Wenhao Chen
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Como dispositivos inteligentes coletam dados enquanto protegem sua privacidade.
Leilei Du, Peng Cheng, Libin Zheng
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Novo método permite ataques de backdoor sem dados limpos ou mudanças no modelo.
Bochuan Cao, Jinyuan Jia, Chuxuan Hu
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Descubra como o H-FedSN melhora a comunicação entre dispositivos enquanto protege a privacidade dos dados.
Jiechao Gao, Yuangang Li, Yue Zhao
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Mayfly mantém seus dados privados enquanto oferece insights valiosos.
Christopher Bian, Albert Cheu, Stanislav Chiknavaryan
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Aumentando a detecção de doenças no milho enquanto preserva a privacidade dos dados dos agricultores.
Thalita Mendonça Antico, Larissa F. Rodrigues Moreira, Rodrigo Moreira
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A impressão digital de tarefas pode transformar o compartilhamento de conhecimento em imagem médica.
Patrick Godau, Akriti Srivastava, Tim Adler
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Descubra como o aprendizado federado transforma previsões de tráfego enquanto mantém os dados privados.
Fermin Orozco, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Hongkai Wen
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Um novo método protege informações sensíveis enquanto permite uma análise de dados útil.
Rayne Holland, Seyit Camtepe, Chandra Thapa
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O RHFL+ lida com o barulho dos dados e as diferenças de modelo no aprendizado federado.
Chun-Mei Feng, Yuanyang He, Jian Zou
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Dados sintéticos oferecem uma maneira segura de compartilhar informações de pacientes para pesquisa.
Tim Adams, Colin Birkenbihl, Karen Otte
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Aprenda como exclaves melhoram a privacidade e a integridade em modelos de aprendizado federado.
Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd
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Novos métodos ajudam modelos de IA a remover informações indesejadas com segurança.
Harry J. Davies, Giorgos Iacovides, Danilo P. Mandic
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Descubra como o SPIDEr protege informações pessoais enquanto permite o uso de dados.
Novoneel Chakraborty, Anshoo Tandon, Kailash Reddy
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Um novo método melhora o aprendizado de máquina sem precisar dos dados originais.
Yingping Liang, Ying Fu
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Descubra como o ajuste fino de modelos de linguagem melhora a análise de dados financeiros e a privacidade.
Dannong Wang, Daniel Kim, Bo Jin
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Descubra como o ProFe melhora a comunicação em aprendizado federado descentralizado.
Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Miguel Fernández Llamas
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Descubra como os sistemas ISAC sem célula estão mudando a comunicação segura.
Seongjun Kim, Seongah Jeong
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Aprenda como novos métodos protegem identidades em interfaces cérebro-computador.
L. Meng, X. Jiang, J. Huang
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Uma nova ferramenta simplifica estudos genéticos, garantindo privacidade e rapidez.
Michael Zietz, Undina Gisladottir, Kathleen LaRow Brown
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Analisando o papel da IA em proteger sistemas de computador essenciais.
Matteo Esposito, Francesco Palagiano, Valentina Lenarduzzi
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Uma nova abordagem melhora a colaboração no Aprendizado Federado enquanto preserva a privacidade dos dados.
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
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Hospitais colaboram de forma segura usando o FedCAR pra gerar imagens médicas melhores.
Minjun Kim, Minjee Kim, Jinhoon Jeong
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O TRAIL melhora o aprendizado federado ao lidar de forma eficaz com clientes não confiáveis.
Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han
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Explore como o Aprendizado Federado Bayesiano combina privacidade e justiça na troca de dados.
Nour Jamoussi, Giuseppe Serra, Photios A. Stavrou
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Apresentando o Matrix, um método que melhora o processamento de documentos usando LLMs.
Jiale Liu, Yifan Zeng, Malte Højmark-Bertelsen
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Explorando como Ataques de Inferência de Membros revelam riscos de dados sensíveis em modelos de IA.
Bowen Chen, Namgi Han, Yusuke Miyao
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A CEFGL oferece aprendizado de dados que preserva a privacidade para vários clientes.
Ruyue Liu, Rong Yin, Xiangzhen Bo
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Descubra como o Magnifier transforma o rastreamento de rede em dispositivos móveis sem esforço.
Wenhao Li, Qiang Wang, Huaifeng Bao
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O TETRIS permite uma análise de dados segura sem comprometer a privacidade pessoal.
Malika Izabachène, Jean-Philippe Bossuat
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C-FedRAG possibilita o compartilhamento seguro de dados enquanto garante a confidencialidade entre as organizações.
Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan
― 9 min ler
A tecnologia de IA melhora o monitoramento dos pacientes nos hospitais, aumentando o cuidado e a segurança.
Paolo Gabriel, Peter Rehani, Tyler Troy
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Um olhar sobre dados sintéticos e seu papel na privacidade.
Lucas Rosenblatt, Bill Howe, Julia Stoyanovich
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Saiba como a INTACT protege informações pessoais mantendo a clareza do texto.
Ildikó Pilán, Benet Manzanares-Salor, David Sánchez
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Uma mistura de aprendizado federado e mapas cognitivos difusos melhora a privacidade dos dados e a colaboração.
Jose L Salmeron, Irina Arévalo
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