Loading...
Bienvenue sur la collection HAL du laboratoire de DAVID
Quelques conseils pour une publication "idéHALe"
• Pensez à respecter la signature institutionnelle
Université Paris-Saclay, UVSQ, Données et Algorithmes pour une ville intelligente et durable, 78035, Versailles, France.
• Participez à l'accès ouvert
N'attendez pas : dès que votre article est en ligne, déposez dans Hal sa version acceptée pour publication et indiquez un embargo de 6 mois.
La loi pour une république numérique vous autorise en effet à partager cette version 6 mois après publication, quel que soit l'éditeur
Plus d'informations Archives Ouverte : quid de mes droits d'auteurs ?
• Vous souhaitez disposer d'une page web référençant toutes vos publications ?
Créez vous en 5 minutes un idHal et un CVHAL
N'hésitez pas à nous contacter pour toutes questions, nous serons ravis d'échanger avec vous à l'adresse suivante : hal.bib@uvsq.fr
Dernières Publications en accès ouvert dans Hal
-
-
-
-
-
-
-
-
Reda Khoufache, Anisse Belhadj, Mustapha Lebbah, Hanene Azzag. Distributed MCMC Inference for Bayesian Non-parametric Latent Block Model. 28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2024, May 2024, Taipei, Taiwan. pp.271-283, ⟨10.1007/978-981-97-2242-6_22⟩. ⟨hal-04623748⟩
-
-
Reda Khoufache, Mustapha Lebbah, Hanene Azzag, Etienne Goffinet, Djamel Bouchaffra. Distributed Collapsed Gibbs Sampler for Dirichlet Process Mixture Models in Federated Learning. SIAM International Conference on Data Mining (SDM24), Apr 2024, Houston, Texas, United States. pp.815 - 823, ⟨10.1137/1.9781611978032.93⟩. ⟨hal-04457596⟩
Mots clés
Complexity
Graph
Computational complexity
Nash equilibria
Multivariate Time Series
Extraction de connaissances
Resiliency
Data analytics
Data integration
Données RDF
Graph algorithms
Markov chains
Air quality
Data privacy
Personal Cloud
Database
Enumeration
Computational intelligence
Graphes
Optimisation
Informed consent
5G
Detection rules generation
Consent
Algorithmique de graphes
Game theory
Electrical network flow
OppNet
Artificial malicious patterns
Graph theory
Apprentissage par renforcement
Deep learning
Formal models
Context acquisition
Reliability
Data science
Access Control
Android malware detection
Contrôle d'accès
Federated learning
COVID-19
Anomaly detection
Complexité
GDPR
Co-clustering
Bi-level optimization
Location privacy
Personal Data Management System
Data completeness
Performance evaluation
TEE
Distributed queries
Data security
Centre de données
Consommation énergétique et performances
Artificial intelligence
Machine Learning
Privacy
Data center
Activity recognition
Data minimization
Optimization
Crowd computing
Chaînes de Markov
Apprentissage automatique
Algorithmique des graphes
Data quality
Access control
Bayesian non-parametric
Evolutionary algorithms
Dynamic programming
Clustering
Distributed systems
Energy/Power consumption
Big Data
Security
Big data
Energy consumption
Gamma dose rate
Distributed computing
Forme produit pour la distribution stationnaire
Edge computing
Secure aggregation
Secure distributed computing
Ontology
Air quality monitoring
Peer-to-peer
Trusted Execution Environment
Linegraph
Machine learning
Algorithmique
Data Privacy
Cloud personnel
Flash memory
Early warning system
Sécurité
Radiation
Machine learning algorithms
Healthcare
Algorithmic game theory
Carte des collaborations