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1.
서명
An Information Theoretic Approach for Privacy Preservation in Distance-based Machine Learning  미리보기
저자
Jimenez Gajardo, Abelino Enrique
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
2.
서명
Machine Learning Systems for Highly-distributed and Rapidly-growing Data  미리보기
저자
Hsieh, Kevin
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
3.
서명
Enhancing Programmability, Portability, and Performance with Rich Cross-layer Abstractions  미리보기
저자
Vijaykumar, Nandita
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
4.
서명
Extensions of the Principal Fiber Bundle Model for Locomoting Robots  미리보기
저자
Dear, Tony
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
5.
서명
Inhomogeneous Models for Random Graphs and Spreading Processes: Applications in Wireless Sensor Networks and Social Networks  미리보기
저자
Eletreby, Rashad
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
6.
서명
Modeling Security Weaknesses to Enable Practical Run-time Defenses  미리보기
저자
Melicher, William
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
7.
서명
An I/O Separation Model and Its Applications to On-demand I/O on Commodity Platforms  미리보기
저자
Yu, Miao
출판사
Carnegie Mellon University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
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