Máquinas de Casca Afinada do Kernel protegem a privacidade individual enquanto permitem o aprendizado de dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Máquinas de Casca Afinada do Kernel protegem a privacidade individual enquanto permitem o aprendizado de dados.
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O GLASU melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado vertical usando dados de grafo.
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Um novo método melhora o monitoramento de dispositivos enquanto protege a privacidade do usuário.
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Estudo avalia quão bem os apps Android seguem a lei de privacidade da Califórnia.
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Apresentando um novo método de aprendizado federado pra melhorar a percepção BEV em carros autônomos.
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Novos métodos geram imagens médicas com dados limitados para uma melhor detecção de doenças.
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Novo método melhora a classificação da retinopatia diabética e a confiabilidade nas previsões.
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O método EZClone revela vulnerabilidades nas arquiteturas DNN, o que traz riscos para a segurança.
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O framework GUIDED oferece um desaprendizado eficiente para dados de grafo, melhorando a proteção da privacidade.
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Discutindo ataques de envenenamento e estratégias de defesa para Sistemas de Recomendação Federados.
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Uma nova técnica garante a privacidade dos dados em aprendizado de máquina colaborativo.
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Novo método melhora a interpretação de ressonâncias magnéticas usando dados limitados de clínicas menores.
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A colocação eficaz de sensores em prédios protege a privacidade enquanto coleta dados úteis.
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Uma nova estrutura melhora a segurança da rede inteligente enquanto mantém a privacidade dos dados.
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Uma visão geral do papel da privacidade diferencial na proteção de dados sensíveis.
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Explorando métodos seguros pra combinar comunicação e sensoriamento em redes móveis.
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Novos métodos criam dados sintéticos pra proteger a privacidade na pesquisa de sistemas de energia.
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Usando padrões de digitação pra melhorar a verificação de usuários online.
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Novos métodos ajudam a criar dados de saúde realistas enquanto protegem a privacidade.
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Novos métodos em aprendizado de máquina para "desaprender" melhoram a privacidade dos dados e a eficiência do modelo.
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Analisando a justiça em métodos de privacidade para o uso de dados de localização.
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Analisando privacidade diferencial local e análise de vetores numéricos para compartilhamento seguro de dados.
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FeDiSa melhora a segurança e a eficiência em sistemas de energia contra ameaças cibernéticas.
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APES e S-APES melhoram a privacidade no aprendizado federado sem perder precisão.
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GraphGANFed combina métodos de ponta para geração de moléculas enquanto garante a privacidade dos dados.
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Novos métodos ajudam hospitais a diagnosticar COVID-19 enquanto protegem a privacidade dos pacientes.
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Pesquisa revela a opinião de pacientes com câncer australianos sobre práticas de compartilhamento de dados.
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Uma nova abordagem melhora o aprendizado federado ao reduzir o desvio dos clientes e o esquecimento.
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Um olhar sobre a importância de proteger dados pessoais na tecnologia.
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Um novo método permite que os usuários protejam a privacidade dos seus dados no aprendizado federado.
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O FedShift resolve o desequilíbrio de classes no aprendizado federado pra melhorar o desempenho do modelo.
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Explore o papel do aprendizado federado em aumentar a eficiência da comunicação por satélite MIMO.
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Esse artigo avalia os riscos de reidentificação nas representações dos usuários e as medidas de privacidade.
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O SF-Relate melhora os estudos genômicos ao identificar parentes de forma segura e eficiente.
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Um algoritmo privado para analisar componentes de grafos protege a privacidade individual.
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Explorando aprendizado federado na tomada de decisão com bandits contextuais e preservação de privacidade.
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Explorando a abordagem do ABS pra proteger a privacidade enquanto entrega informações estatísticas essenciais.
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Vers melhora a computação distribuída com manuseio de dados descentralizado e segurança forte.
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Sistemas CIM melhoram a eficiência, mas expõem vulnerabilidades a ataques de canal lateral.
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MedAlpaca melhora modelos de IA médica e dados de treinamento pra um atendimento ao paciente melhor.
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