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DeepGauge: multi-granularity testing criteria for deep learning systems
DeepGauge: multi-granularity testing criteria for deep learning systems
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DeepGauge: multi-granularity testing criteria for deep learning systems

Ma, Lei ; Juefei-Xu, Felix ; Zhang, Fuyuan ; Sun, Jiyuan ; Xue, Minhui ; Li, Bo ; Chen, Chunyang ; Su, Ting ; Li, Li ; Liu, Yang ; Zhao, Jianjun ; Wang, Yadong

2018 33rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2018, p.120-131

New York, NY, USA: ACM

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A generative appearance model for end-to-end video object segmentation
A generative appearance model for end-to-end video object segmentation
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A generative appearance model for end-to-end video object segmentation

Johnander, Joakim ; Danelljan, Martin ; Brissman, Emil ; Khan, Fahad Shahbaz ; Felsberg, Michael

2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019, p.8945

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Classical Verification of Quantum Computations
Classical Verification of Quantum Computations
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Classical Verification of Quantum Computations

Mahadev, Urmila

2018 IEEE 59th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), 2018, p.259-267

IEEE

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Cyber Threat Intelligence Model: An Evaluation of Taxonomies, Sharing Standards, and Ontologies within Cyber Threat Intelligence
Cyber Threat Intelligence Model: An Evaluation of Taxonomies, Sharing Standards, and Ontologies within Cyber Threat Intelligence
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Cyber Threat Intelligence Model: An Evaluation of Taxonomies, Sharing Standards, and Ontologies within Cyber Threat Intelligence

Mavroeidis, Vasileios ; Bromander, Siri

Proceedings of the IEEE, 2017 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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ContractFuzzer: fuzzing smart contracts for vulnerability detection
ContractFuzzer: fuzzing smart contracts for vulnerability detection
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ContractFuzzer: fuzzing smart contracts for vulnerability detection

Jiang, Bo ; Liu, Ye ; Chan, W. K.

2018 33rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2018, p.259-269

New York, NY, USA: ACM

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Concolic testing for deep neural networks
Concolic testing for deep neural networks
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Concolic testing for deep neural networks

Sun, Youcheng ; Wu, Min ; Ruan, Wenjie ; Huang, Xiaowei ; Kwiatkowska, Marta ; Kroening, Daniel

2018 33rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2018, p.109-119

New York, NY, USA: ACM

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Aurum: A Data Discovery System
Aurum: A Data Discovery System
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Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Aurum: A Data Discovery System

Fernandez, Raul Castro ; Abedjan, Ziawasch ; Koko, Famien ; Yuan, Gina ; Madden, Samuel ; Stonebraker, Michael

2018 IEEE 34th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2018, p.1001-1012

IEEE

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From high-level deep neural models to FPGAs
From high-level deep neural models to FPGAs
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From high-level deep neural models to FPGAs

Sharma, Hardik ; Jongse Park ; Mahajan, Divya ; Amaro, Emmanuel ; Joon Kyung Kim ; Chenkai Shao ; Mishra, Asit ; Esmaeilzadeh, Hadi

2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), 2016, p.1-12

IEEE

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Cambricon-X: An accelerator for sparse neural networks
Cambricon-X: An accelerator for sparse neural networks
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Cambricon-X: An accelerator for sparse neural networks

Shijin Zhang ; Zidong Du ; Lei Zhang ; Huiying Lan ; Shaoli Liu ; Ling Li ; Qi Guo ; Tianshi Chen ; Yunji Chen

2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), 2016, p.1-12

IEEE

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Does Gamification Work? -- A Literature Review of Empirical Studies on Gamification
Does Gamification Work? -- A Literature Review of Empirical Studies on Gamification
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Does Gamification Work? -- A Literature Review of Empirical Studies on Gamification

Hamari, Juho ; Koivisto, Jonna ; Sarsa, Harri

2014 47th Hawaii International Conference on System Sciences, 2014, p.3025-3034

IEEE

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