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  ESCAPED: Efficient Secure and Private Dot Product Framework for Kernel-based Machine Learning Algorithms with Applications in Healthcare

Ünal, A. B., Akgün, M., & Pfeifer, N. (2021). ESCAPED: Efficient Secure and Private Dot Product Framework for Kernel-based Machine Learning Algorithms with Applications in Healthcare. In AAAI Technical Track on Machine Learning IV (pp. 9988-9996). Palo Alto, CA: AAAI. Retrieved from https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17199.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag
Latex : ESCAPED: {E}fficient Secure and Private Dot Product Framework for Kernel-based Machine Learning Algorithms with Applications in Healthcare

Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Ünal, Ali Burak1, Autor
Akgün, Mete1, Autor
Pfeifer, Nico2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40046              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Uenal_AAAI21
URI: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17199
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence
Veranstaltungsort: Virtual Conference
Start-/Enddatum: 2021-02-02 - 2021-02-09

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: AAAI Technical Track on Machine Learning IV
  Kurztitel : AAAI 2021
  Untertitel : AAAI-21
  Andere : Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence Technical Tracks 11
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Palo Alto, CA : AAAI
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 9988 - 9996 Identifikator: ISBN: 978-1-57735-866-4