Um novo método resolve os desafios de dados em IA para a saúde.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método resolve os desafios de dados em IA para a saúde.
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Novos métodos para testes estatísticos enquanto protegem a privacidade dos dados através do aprendizado federado.
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Explorando os desafios e avanços em proteger dados sensíveis enquanto mantém sua utilidade.
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O desafio de combinar privacidade diferencial com algoritmos sublineares na análise de dados.
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Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.
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Um estudo sobre sistemas de aprendizado federado usando blockchain para colaboração segura.
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Explore os fundamentos do Aprendizado Federado e sua importância na privacidade dos dados.
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Um novo framework avalia métodos para anonimizar dados biométricos pra aumentar a privacidade.
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Analisando métodos pra proteger a privacidade em aplicações de deep learning usando criptografia de informações visuais.
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Um novo modelo melhora a privacidade dos dados enquanto aumenta a precisão do aprendizado de máquina.
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Explorando privacidade diferencial em nível de usuário no treinamento de modelos de linguagem grande.
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Um método pra melhorar o treinamento de modelos usando imagens médicas com rotulagem parcial.
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Explorando os benefícios do Aprendizado Federado para detecção de anomalias em redes de IoT.
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EFVFL oferece um jeito estável de se comunicar de forma eficiente sem compartilhar dados pessoais.
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Um olhar sobre os desafios e soluções de privacidade e integridade do aprendizado federado.
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Modelos de VQA podem expor informações privadas, mesmo com técnicas avançadas.
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As regras orientam o uso seguro e justo das tecnologias de IA em diversos setores.
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Pesquisas destacam a robustez do modelo e defesas no aprendizado federado descentralizado.
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Um novo método melhora o desempenho da IA usando conjuntos de dados públicos enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Novos métodos enfrentam os riscos de privacidade na previsão de dados de movimento humano.
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Este artigo apresenta métodos para melhorar o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade dos dados.
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Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a privacidade enquanto treina modelos de aprendizado profundo.
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Esse artigo fala sobre "machine unlearning" e suas implicações pra privacidade de dados.
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Uma nova abordagem pra aumentar a segurança no aprendizado federado contra ataques de backdoor.
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Um novo framework ajuda pequenos desenvolvedores a criar RoPA usando experiências dos usuários.
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Novos métodos para aprendizado federado melhoram a eficiência e a privacidade em redes de IoT.
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Um olhar sobre a geração de dados sintéticos para mobilidade urbana e os desafios de privacidade.
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Novos métodos estão garantindo a privacidade na pesquisa de dados genômicos.
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Apresentando o FedGTG pra reter conhecimento enquanto aprende em ambientes federados.
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Novos métodos melhoram a proteção de privacidade em modelos de linguagem grandes.
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Um novo método melhora a segurança dos modelos de aprendizado profundo contra ameaças ocultas.
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A geração de dados sintéticos ajuda na pesquisa em saúde enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Novos modelos melhoram a qualidade das imagens de tecidos para um diagnóstico de doenças mais preciso.
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A MedUniverse melhora as ferramentas de imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Este artigo fala sobre métodos de re-treinamento usando previsões de modelos pra melhorar a precisão.
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Descubra como dados sintéticos ajudam os varejistas a proteger a privacidade dos clientes enquanto ganham insights.
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Explorando os riscos de privacidade em dados sintéticos e apresentando o Índice de Plágio de Dados.
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Analisando técnicas eficazes de ataque backdoor com rótulo limpo em aprendizado de máquina.
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O aprendizado federado melhora a imagem médica enquanto protege os dados dos pacientes.
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