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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: Association for Computing Machinery

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2
AI and accessibility
AI and accessibility
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AI and accessibility

Morris, Meredith Ringel

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

New York: Association for Computing Machinery

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3
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 A.

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

New York: Association for Computing Machinery

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4
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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5
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, 2020-05, Vol.63 (5), p.30-32 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery, Inc

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6
The Power of Social Media Analytics
The Power of Social Media Analytics
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The Power of Social Media Analytics

FAN, Weiguo ; GORDON, Michael D

Communications of the ACM, 2014-06, Vol.57 (6), p.74-81

New York, NY: Association for Computing Machinery

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7
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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8
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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9
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: Association for Computing Machinery

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10
The 'invisible' materiality of information technology
The 'invisible' materiality of information technology
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The 'invisible' materiality of information technology

Borning, Alan ; Friedman, Batya ; Logler, Nick

Communications of the ACM, 2020-06, Vol.63 (6), p.57-64 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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  1. Revistas revisadas por pares (41)

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  1. Antes de1970  (1.337)
  2. 1970Até1982  (1.070)
  3. 1983Até1995  (1.881)
  4. 1996Até2009  (3.293)
  5. Após 2009  (3.913)
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