Zobrazeno 1 - 10
of 48
pro vyhledávání: '"Derbeko, P."'
Autor:
Derbeko, Philip, Dolev, Shlomi
The structure and weights of Deep Neural Networks (DNN) typically encode and contain very valuable information about the dataset that was used to train the network. One way to protect this information when DNN is published is to perform an interferen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.00863
Publikováno v:
Геодинамика и тектонофизика, Vol 12, Iss 4, Pp 851-864 (2021)
The Mongol-Okhotsk orogenic belt, finally formed in the end of the Mesozoic as a result of later tectonic events, is divided into two flanks: western and eastern. Its formation is obviously due to a regular change in geodynamic events significantly o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3ef534d3426345c8900147c695f914c0
In recent years, an increasing amount of data is collected in different and often, not cooperative, databases. The problem of privacy-preserving, distributed calculations over separated databases and, a relative to it, issue of private data release w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1605.06143
MapReduce is a programming system for distributed processing large-scale data in an efficient and fault tolerant manner on a private, public, or hybrid cloud. MapReduce is extensively used daily around the world as an efficient distributed computatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1605.00677
Autor:
I. M. Derbeko, A. V. Chugaev
Publikováno v:
Геодинамика и тектонофизика, Vol 11, Iss 3, Pp 474-490 (2020)
Granitoids of the Magdagachi complex were studied using new and published petrochemical, geochemical and isotopic (Sm-Nd, Rb-Sr) data. Granitoid samples were taken from the southern frame of the eastern flank of the Mongol-Okhotsk orogenic belt (MOOB
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e9a08c7c975e47e8bbeefaa5204a7c4c
Publikováno v:
Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 22, pages 117-142, 2004
Inductive learning is based on inferring a general rule from a finite data set and using it to label new data. In transduction one attempts to solve the problem of using a labeled training set to label a set of unlabeled points, which are given to th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1107.0046
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.