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KI nutzen, um die Analyse und Sicherheit von smart contracts zu verbessern.

Erfahre mehr über semi-hierarchische Zahlungskanalnetze und ihre Rolle bei CBDC-Transaktionen.

Ein neues Framework verbessert die Anomalieerkennung in grafischen Daten mithilfe von aktiven Lerntechniken.

BooleanOCT verbessert die Genauigkeit von Klassifikationsbäumen und sorgt gleichzeitig für Klarheit in den Vorhersagen.

Ein neuer Ansatz, um das Verständnis von Ereignisfolgen mit selbstüberwachenden Techniken zu verbessern.

LB-KBQA verbessert die Absichtserkennung bei der Beantwortung von finanziellen Fragen.

Eine Studie hebt wichtige Methoden für effektive Anomalieerkennung in verschiedenen Bereichen hervor.

Erkunde die wichtige Rolle der Kalibrierung bei der Verbesserung der Modellzuverlässigkeit.

Ein neues Tool hilft dabei, Reentrancy-Schwachstellen in Smart Contracts effektiver zu erkennen.

CoDream ermöglicht es Organisationen, sicher zusammenzuarbeiten, ohne sensible Daten zu teilen.

Dieser Artikel untersucht die Schwachstellen von Cross-Chain-Bridges und schlägt Sicherheitsverbesserungen vor.

Asyn2F verbessert das asynchrone föderierte Lernen für eine bessere Modelltrainierung und Datenschutz.

Erfahre, wie sich Intent-Märkte auf den Handel in der dezentralen Finanzwelt auswirken.

SliSE verbessert die Erkennung von Reentrancy-Sicherheitslücken in komplexen Smart Contracts.

Diese Studie konzentriert sich auf NER in den Gewinnanrufen brasilianischer Banken.

Ein neuer Ansatz verbessert das Auditieren von Smart Contracts und die Erkennung von Schwachstellen.

Erschliess die Rolle von Machine Learning bei der Analyse von Blockchain-Daten für verschiedene Anwendungen.

Untersuchung von Smart Contracts, ihrer Sicherheit und der Rolle des Vertrauensmanagements.

Eine neue Methode behebt Probleme in Maschinenlernmodellen, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Wir stellen FastDCFlow vor für schnellere, vielfältigere kontra-faktische Erklärungen im maschinellen Lernen.

Dieser Artikel untersucht, wie Invarianten die Sicherheit von Smart Contracts gegen Angriffe verbessern können.

Ein Blick auf dezentrale Börsen, ihre Mechanik und Marktdynamik.

Classifier verbessern, indem man Unsicherheiten managt und die Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen erhöht.

Fortschritte in erklärbarer KI verbessern das Verständnis von komplexen ML-Modellen.

Zuverlässigkeit, Generalisierbarkeit und Vertraulichkeit in Graph ML ansprechen.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Genauigkeit von Maschinen bei der Beantwortung finanzieller Fragen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis der Vorhersagen von Graph Neural Networks.

Ein neues Modell verbessert das Portfoliomanagement durch KI und traditionelle Theorien.

Neuer Algorithmus verbessert die Lerneffizienz bei mehreren Aufgaben.

Eine Studie über Sicherheitslücken bei der Überprüfung von Smart-Contract-Adressen und ein vorgeschlagener Erkennungsansatz.

Sharding verbessert die Geschwindigkeit und Kapazität von Blockchains, indem Netzwerke in kleinere Gruppen aufgeteilt werden.

Eine neue Methode zur Feinabstimmung von Sprachmodellen mit Hilfe von Selbstaufmerksamkeit.

Dieser Artikel behandelt Privatsphäre und Verzerrung in prädiktiven Algorithmen für sensible Daten.

FACOS bietet eine sichere Möglichkeit, sensible Daten mit Blockchain-Technologie zu verwalten.

Ein neues digitales Signatursystem verbessert die Geschwindigkeit und Sicherheit in Datenzentrum-Anwendungen.

Ein neuer Ansatz, um die Verarbeitungsgeschwindigkeiten von homomorpher Verschlüsselung zu verbessern.

Erforschung von Quanten-Datenbanken und ihrem Potenzial für Dateneffizienz und Geschwindigkeit.

Strategien zur Risikominderung bei der Bereitstellung von Liquidität in dezentralen Börsen.

Ein neues Framework verbessert die Erkennung von zustandsverändernden Schwachstellen in Smart Contracts.

FedMap verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und gewährleistet dabei den Datenschutz.