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学习中的同构加密...
同态加密代表安全数据处理范围的范式转移，允许在加密数据中计算而无需解密。此属性有望提高各种领域的隐私和安全性，包括云计算，健康，金融和机器学习。此TCC进入机器学习中同态加密的基础，阐明其数学基础并探索其实际应用。通过现有的文献综述和方法论，本研究评估了优势，劣势和相关挑战。此外，它研究了不同同构密码仪方案产生的性能和计算超负荷的含义。研究还研究了真实的世界用例和实施场景，以评估同型加密对安全数据处理和隐私保护技术的生存能力和有效性。
IntellileKsika在Homo-Mex 2024：在西班牙语中检测均匀含量的内容，用机器学习
文本中的抽象仇恨言语分析很重要，其检测模型的开发提出了一个挑战，需要考虑各种方法，尤其是基于自然语言处理的方法。在同性恋2024共享任务的曲目3中提出的歌曲中同性恋术语的识别引起了人们的关注，因为这些事件在该地区创造了新知识。本文提出了传统的机器学习和深度学习算法的利用来比较其性能。在提交的运行中，团队使用NNLM嵌入的决策树取得了最佳效果，获得了0.482的宏F1分数，并具有类似BERT的模型（Beto），该模型获得了0.486的宏F1分数。这代表了一个非显着差异，表明该问题的模型行为没有实质性的区别，并且由于整体得分较低，因此需要进一步研究。
二年级及高年级住房费率
大二和大四学生可以选择膳食计划。对于 Flex 5 和 Flex 7 计划，每日津贴不会结转到第二天，任何未使用的余额将被没收，不予退款。对于第二年计划和 Meals Plus 计划，膳食和减少的金额每周结转，直到春季学期结束。
使用同形加密保护医疗数据集
在当今的数字景观中，在最大化数据实用程序的同时需要保护隐私的需求推动了加密解决方案的发展。同态加密，这是一种在没有解密的情况下对加密数据进行计算的范式，在这项工作中脱颖而出。这项调查深入研究了同态加密的核心，探索其理论基础，算法优化和实际应用。各种方案的弹性，尤其是基于晶格密码学的方案的弹性，对对抗性威胁进行了检查。该调查强调了正在进行的优化同态加密，平衡加密鲁棒性与计算效率的努力。强调适应性，研究表明了同态加密如何在医疗保健和云计算等各个领域中找到效用。此外，它探讨了同构加密与人工智能等新兴技术的相交，并有望提供隐私的数据分析。展望未来，调查解决了预期量子计算后的量子后同构加密的挑战。同态加密是一种关键的力量，塑造了以隐私为中心的数字未来，以实现安全数据处理。
气候元数据和均质化指南
气象数据受到各种观测实践的影响。数据取决于仪器、其暴露、记录程序和许多其他因素。需要记录所有这些元数据，以便尽可能充分利用数据。本指南将确定所有类型的站点应了解的最低限度信息，例如位置和测量单位。额外的信息对于数据用户和提供者都大有裨益。本指南讨论了理想情况下应该存储的完整元数据列表，并包括最佳实践列表。完整的元数据描述了站点自建立到现在以及希望未来的历史。大多数元数据必须从站点的文档（包括当前和历史文档）中获取，而其他一些元数据可以从数据本身获取。为了提供高质量的数据集，维护全面的站点文档并保持更新至关重要。站点管理员和网络管理员应共同建立必要的程序，以确保考虑到所有元数据需求。