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Titlebook: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases; European Conference, Michelangelo Ceci,Jaakko Hollmén,Sa?o D?eroski Conference proce

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樓主: Cyclone
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發(fā)表于 2025-3-23 09:46:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 17:22:59 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 21:48:12 | 只看該作者
Anil Goyal,Emilie Morvant,Pascal Germain,Massih-Reza Amininachgewiesen. So ist aus einer gr??eren Anzahl von empirischen Untersuchungen bekannt, dass Schülerinnen und Schüler die ihnen im Rahmen von Unterrichtsprozessen dargebotenen Inhalte nicht oder nur eingeschr?nkt verstehen und demzufolge auch meist nicht oder nur lückenhaft erlernen. Zudem weisen die
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發(fā)表于 2025-3-23 22:14:54 | 只看該作者
Michael Ciere,Carlos Ga?án,Michel van Eetennachgewiesen. So ist aus einer gr??eren Anzahl von empirischen Untersuchungen bekannt, dass Schülerinnen und Schüler die ihnen im Rahmen von Unterrichtsprozessen dargebotenen Inhalte nicht oder nur eingeschr?nkt verstehen und demzufolge auch meist nicht oder nur lückenhaft erlernen. Zudem weisen die
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發(fā)表于 2025-3-24 04:20:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 09:21:27 | 只看該作者
Behavioral Constraint Template-Based Sequence Classificationl data, i.e., a collection of ordered items such as text, website navigation patterns, traffic management, and so on, has incited a surge in research interest towards sequence classification. Existing approaches mainly focus on retrieving sequences of itemsets and checking their presence in labeled
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發(fā)表于 2025-3-24 12:22:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 15:06:27 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 21:02:31 | 只看該作者
Malware Detection by Analysing Encrypted Network Traffic with Neural Networksst address, timestamps, and data volume information of the computer’s network traffic. We develop a scalable protocol that allows us to collect network flows of known malicious and benign applications as training data and derive a malware-detection method based on a neural embedding of domain names
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發(fā)表于 2025-3-25 02:22:34 | 只看該作者
PEM: A Practical Differentially Private System for Large-Scale Cross-Institutional Data Miningamentally, designing a practical privacy-preserving data mining system involves tradeoffs among several factors such as the privacy guarantee, the accuracy or utility of the mining result, the computation efficiency and the generality of the approach. In this paper, we present PEM, a practical syste
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