平 发表于 2025-3-23 09:46:09
http://reply.papertrans.cn/63/6206/620503/620503_11.png施魔法 发表于 2025-3-23 17:22:59
http://reply.papertrans.cn/63/6206/620503/620503_12.pnggregarious 发表于 2025-3-23 21:48:12
Anil Goyal,Emilie Morvant,Pascal Germain,Massih-Reza Amininachgewiesen. So ist aus einer größeren Anzahl von empirischen Untersuchungen bekannt, dass Schülerinnen und Schüler die ihnen im Rahmen von Unterrichtsprozessen dargebotenen Inhalte nicht oder nur eingeschränkt verstehen und demzufolge auch meist nicht oder nur lückenhaft erlernen. Zudem weisen diedapper 发表于 2025-3-23 22:14:54
Michael Ciere,Carlos Gañán,Michel van Eetennachgewiesen. So ist aus einer größeren Anzahl von empirischen Untersuchungen bekannt, dass Schülerinnen und Schüler die ihnen im Rahmen von Unterrichtsprozessen dargebotenen Inhalte nicht oder nur eingeschränkt verstehen und demzufolge auch meist nicht oder nur lückenhaft erlernen. Zudem weisen dieCHANT 发表于 2025-3-24 04:20:08
http://reply.papertrans.cn/63/6206/620503/620503_15.pngfoodstuff 发表于 2025-3-24 09:21:27
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消极词汇 发表于 2025-3-24 12:22:08
http://reply.papertrans.cn/63/6206/620503/620503_17.png罗盘 发表于 2025-3-24 15:06:27
http://reply.papertrans.cn/63/6206/620503/620503_18.pngscrape 发表于 2025-3-24 21:02:31
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 namesGROSS 发表于 2025-3-25 02:22:34
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