Buchumschlag

SENSE: Efficient EEG-to-Text via Privacy-Preserving Semantic Retrieval

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Murhekar, Akshaj, Liu, Christina, Mishra, Abhijit, Roychowdhury, Shounak, Gwizdka, Jacek
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Survey on Bridging EEG Signals and Generative AI: From Image and Text to Beyond
von: Shukla, Shreya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thought2Text: Text Generation from EEG Signal using Large Language Models (LLMs)
von: Mishra, Abhijit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LoR-LUT: Learning Compact 3D Lookup Tables via Low-Rank Residuals
von: Zhao, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SENSE: Semantic Embedding Navigation with Soft-gated Evaluation for Retrieval-based Speculative Decoding
von: Chen, Shaowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PAT: Privacy-Preserving Adversarial Transfer for Accurate, Robust and Privacy-Preserving EEG Decoding
von: Chen, Xiaoqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PromptScreen: Efficient Jailbreak Mitigation Using Semantic Linear Classification in a Multi-Staged Pipeline
von: Rao, Akshaj Prashanth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PaperNet: Efficient Temporal Convolutions and Channel Residual Attention for EEG Epilepsy Detection
von: Sajid, Md Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interactions with Generative Information Retrieval Systems
von: Aliannejadi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cardinality-Preserving Attention Channels for Graph Transformers in Molecular Property Prediction
von: Gupta, Abhijit
Veröffentlicht: (2026)

Measuring and Mitigating Toxicity in Large Language Models: A Comprehensive Replication Study
von: Surana, Mokshit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient and Privacy-Preserving Soft Prompt Transfer for LLMs
von: Wang, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Privacy-Preserved Link Prediction via Condensed Graphs
von: Long, Yunbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Federated Unlearning with Adaptive Differential Privacy Preservation
von: Jiang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SecP-Tuning: Efficient Privacy-Preserving Prompt Tuning for Large Language Models via MPC
von: Luo, Jinglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Federated Learning via Dataset Distillation
von: Xu, ShiMao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Global Medical Data Security and Privacy Preserving Standards Identification Framework for Electronic Healthcare Consumers
von: Mishra, Vinaytosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FL-Sailer: Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning for Scalable Single-Cell Epigenetic Data Analysis via Adaptive Sampling
von: Zhang, Guangyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedMPDD: Communication-Efficient Federated Learning with Privacy Preservation Attributes via Projected Directional Derivative
von: Rostami, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provably Communication-Efficient and Privacy-Preserving Federated Graph Neural Networks
von: Guo, Zhishuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Agentic Privacy-Preserving Machine Learning
von: Zhang, Mengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anonymous-by-Construction: An LLM-Driven Framework for Privacy-Preserving Text
von: Albanese, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2026)

STAR: A Privacy-Preserving, Energy-Efficient Edge AI Framework for Human Activity Recognition via Wi-Fi CSI in Mobile and Pervasive Computing Environments
von: Liu, Kexing
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Privacy-Preserving KAN Inference Using Homomorphic Encryption
von: Lai, Zhizheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Preempting Text Sanitization Utility in Resource-Constrained Privacy-Preserving LLM Interactions
von: Carpentier, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEG-DLite: Dataset Distillation for Efficient Large EEG Model Training
von: Tang, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Federated Learning via Differential Privacy and Homomorphic Encryption for Cardiovascular Disease Risk Modeling
von: Sharma, Gaurang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Privacy-Preserving Debiasing using Data Augmentation and Machine Unlearning
von: Pan, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-Preserving Conformal Prediction Under Local Differential Privacy
von: Penso, Coby, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Privacy-Preserving Techniques via Meta-Learning
von: Carvalho, Tânia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge-Guided Retrieval-Augmented Generation for Zero-Shot Psychiatric Data: Privacy Preserving Synthetic Data Generation
von: Jakobsen, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Federated Unlearning for Privacy Preservation
von: Ma, Ruotong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Privacy-Preserving in Connected and Autonomous Vehicles Through Vision to Text Transformation
von: Rezaei, Abdolazim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MPEC: Manifold-Preserved EEG Classification via an Ensemble of Clustering-Based Classifiers
von: Shahbazi, Shermin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM
von: Xie, Chulin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Privacy-Utility-Bias Trade-offs for Privacy-Preserving Recommender Systems
von: Parsarad, Shiva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Role of Activation Functions in EEG-To-Text Decoder
von: Lamprou, Zenon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LightSplit: Practical Privacy-Preserving Split Learning via Orthogonal Projections
von: Cihangiroglu, Mert, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PrivTune: Efficient and Privacy-Preserving Fine-Tuning of Large Language Models via Device-Cloud Collaboration
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Semantic Communications via Multi-Task Learning and Adversarial Perturbations
von: Sagduyu, Yalin E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

PC-MoE: Memory-Efficient and Privacy-Preserving Collaborative Training for Mixture-of-Experts LLMs
von: Zhang, Ze Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)