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11
Potential of quantum computing for drug discovery
Potential of quantum computing for drug discovery
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Potential of quantum computing for drug discovery

Cao, Y. ; Romero, J. ; Aspuru-Guzik, A.

IBM journal of research and development, 2018-11, Vol.62 (6), p.6-6:20 [Periódico revisado por pares]

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A survey of safety and trustworthiness of deep neural networks: Verification, testing, adversarial attack and defence, and interpretability
A survey of safety and trustworthiness of deep neural networks: Verification, testing, adversarial attack and defence, and interpretability
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A survey of safety and trustworthiness of deep neural networks: Verification, testing, adversarial attack and defence, and interpretability

Huang, Xiaowei ; Kroening, Daniel ; Ruan, Wenjie ; Sharp, James ; Sun, Youcheng ; Thamo, Emese ; Wu, Min ; Yi, Xinping

Computer science review, 2020-08, Vol.37, p.100270, Article 100270

Elsevier Inc

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13
Twin-width I: Tractable FO Model Checking
Twin-width I: Tractable FO Model Checking
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Twin-width I: Tractable FO Model Checking

Bonnet, Édouard ; Kim, Eun Jung ; Thomassé, Stéphan ; Watrigant, Rémi

Journal of the ACM, 2022-02, Vol.69 (1), p.1-46 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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14
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time

Cohen, Michael B. ; Lee, Yin Tat ; Song, Zhao

Journal of the ACM, 2021-02, Vol.68 (1), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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15
Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities
Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities
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Blockchain in healthcare applications: Research challenges and opportunities

McGhin, Thomas ; Choo, Kim-Kwang Raymond ; Liu, Charles Zhechao ; He, Debiao

Journal of network and computer applications, 2019-06, Vol.135, p.62-75 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
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Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time

Clarkson, Kenneth L ; Woodruff, David P

Journal of the ACM, 2017-02, Vol.63 (6), p.1-45 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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17
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

HILLAR, Christopher J ; LIM, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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18
Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares
Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares
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Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares

Kurokawa, David ; Procaccia, Ariel D. ; Wang, Junxing

Journal of the ACM, 2018-03, Vol.65 (2), p.1-27 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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19
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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20
A survey on privacy protection in blockchain system
A survey on privacy protection in blockchain system
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A survey on privacy protection in blockchain system

Feng, Qi ; He, Debiao ; Zeadally, Sherali ; Khan, Muhammad Khurram ; Kumar, Neeraj

Journal of network and computer applications, 2019-01, Vol.126, p.45-58 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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  3. 1977Até1992  (107.296)
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