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Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision
Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision
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Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision

Ratner, Alexander ; Bach, Stephen H ; Ehrenberg, Henry ; Fries, Jason ; Wu, Sen ; Ré, Christopher

Proceedings of the VLDB Endowment, 2017-11, Vol.11 (3), p.269-282 [Periódico revisado por pares]

United States

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2
TranAD: deep transformer networks for anomaly detection in multivariate time series data
TranAD: deep transformer networks for anomaly detection in multivariate time series data
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TranAD: deep transformer networks for anomaly detection in multivariate time series data

Tuli, Shreshth ; Casale, Giuliano ; Jennings, Nicholas R.

Proceedings of the VLDB Endowment, 2022-02, Vol.15 (6), p.1201-1214 [Periódico revisado por pares]

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3
Deep entity matching with pre-trained language models
Deep entity matching with pre-trained language models
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Deep entity matching with pre-trained language models

Li, Yuliang ; Li, Jinfeng ; Suhara, Yoshihiko ; Doan, AnHai ; Tan, Wang-Chiew

Proceedings of the VLDB Endowment, 2020-09, Vol.14 (1), p.50-60 [Periódico revisado por pares]

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4
Truth inference in crowdsourcing: is the problem solved?
Truth inference in crowdsourcing: is the problem solved?
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Truth inference in crowdsourcing: is the problem solved?

Zheng, Yudian ; Li, Guoliang ; Li, Yuanbing ; Shan, Caihua ; Cheng, Reynold

Proceedings of the VLDB Endowment, 2017-01, Vol.10 (5), p.541-552 [Periódico revisado por pares]

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5
Distributed representations of tuples for entity resolution
Distributed representations of tuples for entity resolution
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Distributed representations of tuples for entity resolution

Ebraheem, Muhammad ; Thirumuruganathan, Saravanan ; Joty, Shafiq ; Ouzzani, Mourad ; Tang, Nan

Proceedings of the VLDB Endowment, 2018-07, Vol.11 (11), p.1454-1467 [Periódico revisado por pares]

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6
Data synthesis based on generative adversarial networks
Data synthesis based on generative adversarial networks
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Data synthesis based on generative adversarial networks

Park, Noseong ; Mohammadi, Mahmoud ; Gorde, Kshitij ; Jajodia, Sushil ; Park, Hongkyu ; Kim, Youngmin

Proceedings of the VLDB Endowment, 2018-06, Vol.11 (10), p.1071-1083 [Periódico revisado por pares]

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7
Anomaly detection in time series: a comprehensive evaluation
Anomaly detection in time series: a comprehensive evaluation
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Anomaly detection in time series: a comprehensive evaluation

Schmidl, Sebastian ; Wenig, Phillip ; Papenbrock, Thorsten

Proceedings of the VLDB Endowment, 2022-05, Vol.15 (9), p.1779-1797 [Periódico revisado por pares]

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8
The dataflow model: a practical approach to balancing correctness, latency, and cost in massive-scale, unbounded, out-of-order data processing
The dataflow model: a practical approach to balancing correctness, latency, and cost in massive-scale, unbounded, out-of-order data processing
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The dataflow model: a practical approach to balancing correctness, latency, and cost in massive-scale, unbounded, out-of-order data processing

Akidau, Tyler ; Bradshaw, Robert ; Chambers, Craig ; Chernyak, Slava ; Fernández-Moctezuma, Rafael J. ; Lax, Reuven ; McVeety, Sam ; Mills, Daniel ; Perry, Frances ; Schmidt, Eric ; Whittle, Sam

Proceedings of the VLDB Endowment, 2015-08, Vol.8 (12), p.1792-1803 [Periódico revisado por pares]

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9
The PGM-index: a fully-dynamic compressed learned index with provable worst-case bounds
The PGM-index: a fully-dynamic compressed learned index with provable worst-case bounds
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The PGM-index: a fully-dynamic compressed learned index with provable worst-case bounds

Ferragina, Paolo ; Vinciguerra, Giorgio

Proceedings of the VLDB Endowment, 2020-04, Vol.13 (8), p.1162-1175 [Periódico revisado por pares]

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10
Fast approximate nearest neighbor search with the navigating spreading-out graph
Fast approximate nearest neighbor search with the navigating spreading-out graph
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Fast approximate nearest neighbor search with the navigating spreading-out graph

Fu, Cong ; Xiang, Chao ; Wang, Changxu ; Cai, Deng

Proceedings of the VLDB Endowment, 2019-01, Vol.12 (5), p.461-474 [Periódico revisado por pares]

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