Pesquisas mostram que há vulnerabilidades na abordagem de privacidade de texto do aprendizado federado.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas mostram que há vulnerabilidades na abordagem de privacidade de texto do aprendizado federado.
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Explorando o método NatMU para uma desaprendizagem de máquina eficaz e privacidade de dados.
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Desaprender melhora a privacidade em sistemas de recomendação sem perder a qualidade das recomendações.
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Dados sintéticos oferecem soluções promissoras para os desafios na imagem médica.
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Explorando o impacto da IA na eficiência, privacidade e segurança em sistemas vitais.
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Um novo método reduz as cargas de comunicação no aprendizado federado enquanto melhora a privacidade.
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Um novo método aumenta a precisão das previsões enquanto protege a privacidade dos usuários em modelos na nuvem.
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O Client2Vec melhora o aprendizado federado criando identificadores únicos para os dados dos usuários.
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Um novo método melhora os ataques de jailbreak em modelos avançados de IA usando interpretação de personagens.
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Descubra um método de otimização descentralizada que protege os dados dos usuários enquanto melhora a eficiência.
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Explorando a mistura de aprendizado focado em privacidade e técnicas de geração de dados.
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Aprenda como o AltGDmin lida com dados ausentes em um ambiente federado.
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Um novo método pra melhorar o aprendizado federado através da Modelagem Aditiva Multi-Nível.
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Explorando novas formas de garantir privacidade na comunicação sem fio.
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Um novo método melhora a equidade no aprendizado federado em comunidades diversas.
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Treinar LLMs de código aberto melhora a modelagem de otimização para aplicações industriais.
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Aproveitando modelos de saída antecipada pra um aprendizado federado eficiente em sistemas de ASR.
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Explore o papel vital do controle de acesso na computação de borda.
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FedHPL melhora a eficiência do aprendizado federado enquanto garante a privacidade dos dados entre os dispositivos.
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Um novo método permite a transferência de módulos LoRA com dados sintéticos, minimizando a dependência de dados originais.
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Este estudo melhora a segurança do aprendizado de máquina quântico contra ataques adversariais através de canais de ruído e métodos de privacidade.
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Fast-FedUL oferece métodos rápidos de remoção de dados para aprendizado federado enquanto garante a privacidade.
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Novos métodos melhoram os processos de remoção de dados em modelos de aprendizado de máquina.
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O KALM4Rec melhora as recomendações para usuários novos usando métodos baseados em palavras-chave.
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Aprenda como a minimização de dados protege a privacidade em meio ao aumento da coleta de dados.
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Novos métodos reduzem os riscos de memorização em imagens médicas com modelos de difusão.
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FeMLoc melhora a localização interna usando técnicas de aprendizado federado e meta-aprendizado.
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Esse artigo fala sobre o impacto da privacidade diferencial na confiança no Censo dos EUA.
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Um novo método pra melhorar o aprendizado contínuo sem exemplares, rastreando as mudanças na representação das classes.
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O FedGELA enfrenta desafios no aprendizado federado com dados parcialmente disjuntos em classes.
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Um novo método para aprendizado federado que resolve os desafios do aprendizado contínuo.
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FedLESAM enfrenta desafios de dados em aprendizado federado para melhorar o desempenho do modelo.
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Explorando métodos para proteger as informações dos pacientes na pesquisa clínica.
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O FedMR enfrenta desafios no aprendizado federado com dados de classes parciais, melhorando o desempenho do modelo.
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PadFL melhora o compartilhamento de modelos e a eficiência em diferentes capacidades de dispositivos.
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O Aprendizado Federado treina modelos enquanto mantém os dados dos usuários privados e seguros.
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As ferramentas de IA ajudam os negociadores em ambientes complexos, melhorando a eficiência e a tomada de decisões.
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Um método pra reescrever textos enquanto protege a privacidade das pessoas.
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Uma nova abordagem melhora a segurança e o desempenho no aprendizado federado com blockchain.
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Estudo revela como os apps móveis moldam os hábitos de viagem.
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