Zobrazeno 1 - 10
of 42
pro vyhledávání: '"Lin, Guopeng"'
Autor:
Lin, Guopeng, Han, Weili, Ruan, Wenqiang, Zhou, Ruisheng, Song, Lushan, Li, Bingshuai, Shao, Yunfeng
Multi-party training frameworks for decision trees based on secure multi-party computation enable multiple parties to train high-performance models on distributed private data with privacy preservation. The training process essentially involves frequ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.07948
Autor:
Song, Lushan, Wang, Jiaxuan, Wang, Zhexuan, Tu, Xinyu, Lin, Guopeng, Ruan, Wenqiang, Wu, Haoqi, Han, Weili
Publikováno v:
2022 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS'22)
In order to perform machine learning among multiple parties while protecting the privacy of raw data, privacy-preserving machine learning based on secure multi-party computation (MPL for short) has been a hot spot in recent. The configuration of MPL
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.00486
Autor:
Pan, Ruili, Chen, Ying, Lin, Guopeng, Wang, Haojue, Xu, Xiaopeng, Wang, Linlin, Tian, Peijun, Zhao, Jianxin, Chen, Wei, Wang, Gang
Publikováno v:
In Food Bioscience June 2024 59
Nowadays, gathering high-quality training data from multiple data sources with privacy preservation is a crucial challenge to training high-performance machine learning models. The potential solutions could break the barriers among isolated data corp
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.03386
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Shi, Liuting, Pan, Ruili, Lin, Guopeng, Liang, Xi, Zhao, Jianxin, Zhang, Hao, Chen, Wei, Wang, Gang
Publikováno v:
In Ecotoxicology and Environmental Safety 1 October 2021 222
Publikováno v:
In International Journal of Mining Science and Technology May 2020 30(3):329-335
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.