Zobrazeno 1 - 10
of 1 072
pro vyhledávání: '"TOMMASI, M."'
Tree automata based algorithms are essential in many fields in computer science such as verification, specification, program analysis. They become also essential for databases with the development of standards such as XML. In this paper, we define ne
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/cs/0609015
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:
Terrail, J.O.D. (Jean Ogier Du), Ayed, S-S. (Samy-Safwan), Cyffers, E. (Edwige), Grimberg, F. (Felix), He, C. (Chaoyang), Loeb, R. (Regis), Mangold, P. (Paul), Marchand, T. (Tanguy), Marfoq, O. (Othmane), Mushtaq, E. (Erum), Muzellec, B. (Boris), Philippenko, C. (Constantin), Silva, S. (Santiago), Teleńczuk, M. (Maria), Albarqouni, S. (Shadi), Avestimehr, S. (Salman), Bellet, A. (Aurélien), Dieuleveut, A. (Aymeric), Jaggi, M. (Martin), Karimireddy, S.P. (Sai Praneeth), Lorenzi, M. (Marco), Neglia, G. (Giovanni), Tommasi, M. (Marc), Andreux, M. (Mathieu)
Federated Learning (FL) is a novel approach enabling several clients holding sensitive data to collaboratively train machine learning models, without centralizing data. The cross-silo FL setting corresponds to the case of few ($2$--$50$) reliable cli
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4198::59e1d08b8cb778173e081790ebb952ff
http://hdl.handle.net/20.500.12210/80036
http://hdl.handle.net/20.500.12210/80036
We theoretically study the impact of differential privacy on fairness in classification. We prove that, given a class of models, popular group fairness measures are pointwise Lipschitz-continuous with respect to the parameters of the model. This resu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4198::fe37ed312e3a08dc90c35e13b29fdfcc
http://hdl.handle.net/20.500.12210/79888
http://hdl.handle.net/20.500.12210/79888
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.