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Adversarial Sensor Attack on LiDAR-based Perception in Autonomous Driving
Adversarial Sensor Attack on LiDAR-based Perception in Autonomous Driving
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Adversarial Sensor Attack on LiDAR-based Perception in Autonomous Driving

Cao, Yulong ; Xiao, Chaowei ; Cyr, Benjamin ; Zhou, Yimeng ; Park, Won ; Rampazzi, Sara ; Chen, Qi Alfred ; Fu, Kevin ; Mao, Z. Morley

Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 2019, p.2267-2281

New York, NY, USA: ACM

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2
Model inversion attacks against collaborative inference
Model inversion attacks against collaborative inference
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Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Model inversion attacks against collaborative inference

He, Zecheng ; Zhang, Tianwei ; Lee, Ruby B.

Proceedings of the 35th Annual Computer Security Applications Conference, 2019, p.148-162

New York, NY, USA: ACM

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3
Blockchain Trilemma Solver Algorand has Dilemma over Undecidable Messages
Blockchain Trilemma Solver Algorand has Dilemma over Undecidable Messages
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Blockchain Trilemma Solver Algorand has Dilemma over Undecidable Messages

Conti, Mauro ; Gangwal, Ankit ; Todero, Michele

Proceedings of the 14th International Conference on Availability, Reliability and Security, 2019, p.1-8

New York, NY, USA: ACM

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4
Programmed Grammars and Classes of Formal Languages
Programmed Grammars and Classes of Formal Languages
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Programmed Grammars and Classes of Formal Languages

Rosenkrantz, Daniel

Journal of the ACM, 1969-01, Vol.16 (1), p.107-131 [Periódico revisado por pares]

ACM

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5
Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision
Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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6
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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7
Neo: a learned query optimizer
Neo: a learned query optimizer
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Neo: a learned query optimizer

Marcus, Ryan ; Negi, Parimarjan ; Mao, Hongzi ; Zhang, Chi ; Alizadeh, Mohammad ; Kraska, Tim ; Papaemmanouil, Olga ; Tatbul, Nesime

Proceedings of the VLDB Endowment, 2019-07, Vol.12 (11), p.1705-1718 [Periódico revisado por pares]

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8
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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9
Anomaly detection in time series: a comprehensive evaluation
Anomaly detection in time series: a comprehensive evaluation
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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10
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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