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Der Diebstahl von Energie aus Smart Grids stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Stabilität und Wirtschaftlichkeit moderner Stromnetze da…

In den letzten Jahren ist die Erklärung von Entscheidungen komplexer Machine‑Learning‑Modelle zu einem entscheidenden Faktor in Bereichen w…

Die neue Plattform ZK-HybridFL kombiniert die Vorteile von Directed Acyclic Graph (DAG)-Ledgers, dedizierten Sidechains und Zero-Knowledge…

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie Federated Learning funktioniert, wenn der klassische zentrale Aggregationsserver durch ein vollständig…

In verteilten Lernsystemen für Multi‑Agenten ist die Balance zwischen der Menge und der Qualität der Modelle entscheidend. Ein neues Verfah…

Kontrastives Lernen hat sich als führende selbstüberwachte Methode für die Repräsentationsgewinnung in Bereichen wie Bildverarbeitung, mult…

Mit der zunehmenden Verbreitung von maschinellen Lernmodellen in gesellschaftlichen Infrastrukturen wird das Prüfen auf Bias immer wichtige…

Federated Learning (FL) hat sich als wegweisendes verteiltes Lernparadigma etabliert, bei dem mehrere Clients gemeinsam ein globales Modell…

Federated Learning hat sich als führendes, datenschutzfreundliches Lernparadigma etabliert, indem es Teilnehmern ermöglicht, Modellupdates…

Ein neuer Ansatz namens DFCA (Decentralized Federated Clustering Algorithm) verspricht, die Grenzen herkömmlicher Federated‑Learning‑Method…

Federated Learning (FL) hat sich als leistungsstarke Methode etabliert, um Machine‑Learning‑Modelle dezentral zu trainieren und gleichzeiti…

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) stellt die Federated Learning‑Umgebung eine besondere Herausforderung dar: Man muss die Rechen-…