Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Recently, privacy protection attracts more and more research efforts especially for social network data. In the literature, most of existing approaches assume that social data are independent to each other which is not the case in the real world applications. In this paper, we are the first attempt to investigate the privacy protection issue when social data are correlated. We model the correlation...
The paper selects the panel data of 14 leading banks in Chinese banking market in 1996-2007 periods and makes analyzes of the impact of foreign financial institution entry on the efficiency of Chinese banking industry. And the result shows that the X-efficiency of Chinese commercial bank is continuously upgrading and the efficiency of banks with foreign strategic investors is higher than that without...
We present a new surface simplification algorithm. The algorithm is based on iterative edge contracting, and exploits a new method to measure the cost of collapse which takes the length of contracting edge and the rotation of the normal vector to the related triangle into account. In addition, the proposed algorithm adopts the multiple-choice approach to find the simplification sequence, which leads...
Customer data privacy is known to be a factor which makes just-in-time data sharing and mining among enterprises challenging. Learning-from-abstraction is a recently proposed paradigm for privacy preserving distributed data mining where distributed local data sources are protected by probabilistic data abstraction. In this paper, we investigate the use of a normalized negative log likelihood together...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.