背景：基于AI的足够大型，精心策划的医疗数据集的分析已被证明有望提供早期检测，更快的诊断，更好的决策和更有效的治疗方法。但是，从多种来源获得的如此高度机密且非常敏感的医疗数据通常受到高度限制，因为不当使用，不安全的存储，数据泄漏或滥用可能侵犯了一个人的隐私。在这项工作中，我们将联合学习范式应用于异质的，孤立的高清心电图集，该图从12铅的ECG传感器阵列到达来训练AI模型。与在中心位置收集相同的数据时，我们评估了所得模型的能力，与经过训练的最新模型相比，获得了等效性能。方法：我们提出了一种基于联合学习范式训练AI模型的隐私方法，以培训AI模型，以实现异质，分布式，数据集。该方法应用于基于梯度增强，卷积神经网络和具有长期短期记忆的复发神经网络的广泛机器学习技术。这些模型在一个心电图数据集上进行了培训，该数据集包含从六名地理分开和异质来源的43,059名患者收集的12个铅录音。研究结果：用于检测心血管异常的AI模型的结果集获得了与使用集中学习方法训练的模型相当的预测性能。解释：计算参数的方法在本地为全局模型做出了贡献，然后仅交换此类参数，而不是ML中的整个敏感数据，这有助于保留医疗数据隐私。
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基于图像的虚拟试验努力将服装的外观转移到目标人的图像上。先前的工作主要集中在上身衣服（例如T恤，衬衫和上衣）上，并忽略了全身或低身物品。这种缺点来自一个主要因素：用于基于图像的虚拟试验的当前公开可用数据集并不解释此品种，从而限制了该领域的进度。为了解决这种缺陷，我们介绍着着装代码，其中包含多类服装的图像。着装代码比基于图像的虚拟试验的公共可用数据集大于3倍以上，并且具有前视图，全身参考模型的高分辨率配对图像（1024x768）。为了生成具有高视觉质量且细节丰富的高清尝试图像，我们建议学习细粒度的区分功能。具体而言，我们利用一种语义意识歧视器，该歧视器在像素级而不是图像级或贴片级上进行预测。广泛的实验评估表明，所提出的方法在视觉质量和定量结果方面超过了基线和最先进的竞争者。着装码数据集可在https://github.com/aimagelab/dress-code上公开获得。
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