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Meltdown: reading kernel memory from user space
Meltdown: reading kernel memory from user space
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Meltdown: reading kernel memory from user space

Lipp, Moritz ; Schwarz, Michael ; Gruss, Daniel ; Prescher, Thomas ; Haas, Werner ; Horn, Jann ; Mangard, Stefan ; Kocher, Paul ; Genkin, Daniel ; Yarom, Yuval ; Hamburg, Mike ; Strackx, Raoul

Communications of the ACM, 2020-06, Vol.63 (6), p.46-56 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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2
Generative adversarial networks
Generative adversarial networks
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Generative adversarial networks

Goodfellow, Ian ; Pouget-Abadie, Jean ; Mirza, Mehdi ; Xu, Bing ; Warde-Farley, David ; Ozair, Sherjil ; Courville, Aaron ; Bengio, Yoshua

Communications of the ACM, 2020-10, Vol.63 (11), p.139-144

New York, NY, USA: ACM

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3
Will RISC-V revolutionize computing?
Will RISC-V revolutionize computing?
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Will RISC-V revolutionize computing?

Greengard, Samuel

Communications of the ACM, 2020-04, Vol.63 (5), p.30-32 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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4
What makes Paris look like Paris?
What makes Paris look like Paris?
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What makes Paris look like Paris?

Doersch, Carl ; Singh, Saurabh ; Gupta, Abhinav ; Sivic, Josef ; Efros, Alexei

ACM transactions on graphics, 2015-12, Vol.58 (12), p.103-110 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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5
Understanding deep learning (still) requires rethinking generalization
Understanding deep learning (still) requires rethinking generalization
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Understanding deep learning (still) requires rethinking generalization

Zhang, Chiyuan ; Bengio, Samy ; Hardt, Moritz ; Recht, Benjamin ; Vinyals, Oriol

Communications of the ACM, 2021-03, Vol.64 (3), p.107-115

New York: Association for Computing Machinery

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6
AI and accessibility
AI and accessibility
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AI and accessibility

Morris, Meredith

Communications of the ACM, 2020-06, Vol.63 (6), p.35-37 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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7
Techniques for interpretable machine learning
Techniques for interpretable machine learning
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Techniques for interpretable machine learning

Du, Mengnan ; Liu, Ninghao ; Hu, Xia

Communications of the ACM, 2020-01, Vol.63 (1), p.68-77

New York: ACM

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8
The mythos of model interpretability
The mythos of model interpretability
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The mythos of model interpretability

Lipton, Zachary

Communications of the ACM, 2018-09, Vol.61 (10), p.36-43

ACM

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9
Computers do not make art, people do
Computers do not make art, people do
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Computers do not make art, people do

Hertzmann, Aaron

Communications of the ACM, 2020-05, Vol.63 (5), p.45-48 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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10
NeRF: representing scenes as neural radiance fields for view synthesis
NeRF: representing scenes as neural radiance fields for view synthesis
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NeRF: representing scenes as neural radiance fields for view synthesis

Mildenhall, Ben ; Srinivasan, Pratul P. ; Tancik, Matthew ; Barron, Jonathan T. ; Ramamoorthi, Ravi ; Ng, Ren

Communications of the ACM, 2022-01, Vol.65 (1), p.99-106

New York, NY, USA: ACM

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  1. Antes de1969  (1.275)
  2. 1969Até1982  (1.264)
  3. 1983Até1996  (4.055)
  4. 1997Até2011  (12.168)
  5. Após 2011  (5.661)
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