Examiner comment la confidentialité du mempool affecte les transactions et l’équité dans les systèmes blockchain.
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La science de pointe expliquée simplement
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Aperçus sur la structure de Bitcoin, le comportement des utilisateurs et les changements du réseau au fil du temps.
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Introduire un peu de friction peut améliorer la qualité du contenu partagé sur les réseaux sociaux.
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Examiner comment les chambres d'écho façonnent les opinions sur les réseaux sociaux.
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Examiner comment les lurkers influencent la détection des fausses informations sur les réseaux sociaux.
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Examiner les limites de confidentialité des adresses furtives dans les transactions blockchain.
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Analyser les stratégies de routage des données pour minimiser la perte de paquets dans les réseaux partagés.
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Examiner comment les données de capteurs VR posent des problèmes de confidentialité pour les utilisateurs.
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Une méthode pour trouver des moyennes à partir de données utilisateurs variées sans compromettre la vie privée.
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Une nouvelle approche améliore la cybersécurité des services cloud en prédisant les menaces sur les VM.
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De nouvelles méthodes identifient les comptes liés pour réduire le contenu abusif sur les réseaux sociaux.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les recommandations de vidéos en réduisant le biais de longueur.
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Une étude dévoile les comportements et sujets des utilisateurs de théories du complot sur Twitter en 2022.
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Une nouvelle approche améliore les suggestions de commande de nourriture en utilisant les données de comportement des utilisateurs.
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Utiliser le machine learning pour prédire quels segments de vidéos les gens re-regardent le plus.
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Des recherches montrent comment des étiquettes de position peuvent promouvoir des résultats de recherche diversifiés.
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Découvre comment les honeywords peuvent améliorer la sécurité des mots de passe et protéger les comptes utilisateurs.
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Des facteurs non observés peuvent fausser les données, entraînant des conclusions incorrectes sur les recommandations.
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Cette étude montre comment les transactions Bitcoin se passent à différents endroits et moments.
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Un nouvel outil améliore l'analyse des mots de passe fuités pour renforcer la sécurité en ligne.
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Les utilisateurs quittent Twitter pour de nouvelles plateformes à cause des préférences qui changent.
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Un nouveau modèle pour évaluer la fiabilité des utilisateurs sur les plateformes sociales.
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Examiner le comportement des utilisateurs sur Twitter et Parler pendant l'élection de 2020.
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MindShift propose des interventions personnalisées pour réduire l'utilisation excessive du smartphone en comprenant les états d'esprit.
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Présentation de Social-LLM, un modèle qui améliore la détection des utilisateurs sur les réseaux sociaux en utilisant des données de contenu et d'interaction.
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Examiner comment l'incertitude de l'IA impacte la prise de décision en santé.
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Une nouvelle méthode pour surveiller et prédire la propagation des rumeurs en ligne.
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Une étude explore comment les résultats de recherche influencent les opinions et les comportements des utilisateurs.
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Examiner comment les gens réagissent aux emails de phishing.
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Une nouvelle méthode, InfoRank, réduit les biais dans les recommandations en ligne.
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Une étude révèle pourquoi les utilisateurs s'accrochent souvent aux diffuseurs de désinformation sur les réseaux sociaux.
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Cette étude examine les profils Twitter nuisibles qui propagent des infos trompeuses.
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Examiner l'impact des interactions stratégiques des utilisateurs sur la performance des services.
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Examiner comment les plateformes gèrent la désinformation tout en gardant les utilisateurs engagés.
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Examiner comment les systèmes de recommandation influencent nos choix et nos expériences médiatiques.
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Apprends comment l'algèbre tropicale améliore les systèmes de recommandation grâce à la factorisation de matrices.
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Cet article explore des moyens d'améliorer les suggestions de produits d'assurance pour les clients.
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Examen des ajustements de février 2023 et de leurs effets sur l'engagement des utilisateurs.
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Examiner le comportement des utilisateurs pour améliorer l'efficacité des stations de recharge de véhicules électriques.
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Cette étude examine les communautés qui partagent des infos peu crédibles sur les réseaux sociaux.
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