关于federated learning的新闻、研究和更新。由AI引擎自动整理。
“文章的背景突出了使用基于区块链的零知识联邦学习来保护医疗AI隐私。”
“FedMPDD利用投影方向导数来实现隐私保护。”
“ASCHOPLEX 遇到 Dafne：一个用于脉络丛自动分割泛化性的联邦持续学习项目”
“这篇文章的来源是ArXiv，表明它展示了早期阶段的研究。”
“这篇文章来源于ArXiv，表明这是一篇研究论文。”
“Cost-TrustFL利用了一种轻量级的声誉评估机制。”
“这项研究侧重于联邦边缘学习中的空中计算。”
“GShield 缓解了联邦学习中的投毒攻击。”
“该论文侧重于可穿戴物联网的去中心化联邦学习中基于证据的信任感知模型个性化。”
“这篇文章来自ArXiv，表明这是一篇研究论文。”
“解决了联邦学习中任意客户端参与的问题。”
“这项研究的重点是使用联邦学习。”
“本文重点研究了联邦设备端自编码去噪。”
“本文研究了具有局部训练的 Federated SARSA。”
“Stitches可以改进在不同数据集上训练的模型集成。”
“TwinSegNet是一个基于数字孪生的联邦学习框架，用于脑肿瘤分析。”
“用于胶原VI相关肌营养不良的联邦学习”
“该研究可在ArXiv上获取。”
“该论文讨论了联邦学习背景下的数据重建攻击。”
“TrajSyn 实现了隐私保护的数据集提炼。”
“该研究使用了联邦Transformer和去噪正则化。”
“文章的来源是ArXiv。”
“文章的背景表明它来自 ArXiv。”
“该研究侧重于将联邦学习与反馈对齐相结合。”
“该研究侧重于拜占庭鲁棒的去中心化联邦学习。”
“该研究侧重于联邦推荐中嵌入的参数高效调优。”
“该研究侧重于去中心化联邦学习背景下的目标导向的重加权。”
“该研究侧重于边缘赋能的垂直联邦多模态分类。”
“文章的上下文表明该研究发表在ArXiv上，表明重点在于学术新颖性。”
“该论文来源于ArXiv。”