Zobrazeno 1 - 10
of 97 164
pro vyhledávání: '"RDP"'
Differentially private stochastic gradient descent (DP-SGD) has been instrumental in privately training deep learning models by providing a framework to control and track the privacy loss incurred during training. At the core of this computation lies
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.10456
With the widespread sharing of personal face images in applications' public databases, face recognition systems faces real threat of being breached by potential adversaries who are able to access users' face images and use them to intrude the face re
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.00294
The Laplace mechanism and the Gaussian mechanism are primary mechanisms in differential privacy, widely applicable to many scenarios involving numerical data. However, due to the infinite-range random variables they generate, the Laplace and Gaussian
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.12647
Autor:
Zhang, Guiheng1 (AUTHOR) 107552204118@stu.xju.edu.cn, Liu, Shuxian1 (AUTHOR) liushuxian@xju.edu.cn, Nie, Shuaiqi1 (AUTHOR), Yun, Libo1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Symmetry (20738994). Apr2024, Vol. 16 Issue 4, p458. 15p.
Autor:
Thandeka Khowa-Qhoai, Nqaba Tyali
Publikováno v:
Africa’s Public Service Delivery & Performance Review, Vol 12, Iss 1, Pp e1-e8 (2024)
Background: The South African democratic governments adopted the provision of low-income housing as one of the ways to redress the injustices of the past Apartheid government. Thus, the development of housing legislations and programmes initiated, su
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f75b8c3996ba4b95b63eb9445b74dd87
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.
Autor:
Martin, Gebhard, Stadlmayr, Claudia
We classify RDP del Pezzo surfaces with global vector fields over arbitrary algebraically closed fields of characteristic $p \neq 2$. In characteristic $0$, every RDP del Pezzo surface $X$ is equivariant, that is, ${\rm Aut}_X = {\rm Aut}_{\widetilde
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.09506