コンピューターサイエンス

生きてる脳とコンピュータシステムのつながりを調べてる。

革新的な方法は、賑やかな都市の駐車管理を改善することを目指している。

新しいアプローチががんのドライバー遺伝子とその相互作用についてのより深い洞察を提供する。

研究者たちは、倫理的かつ効率的な研究のために動物のデジタルコピーを作成している。

DNAがデータストレージの未来をどう変えるかを発見しよう。

プライベートデータを管理するための、安全で効率的な方法を紹介するよ。

ハンドルのシステムは、メモリ管理を改善して、アンマネージド言語でのフラグメンテーションを減らすよ。

THEMISはマルチテナントFPGAリソーススケジューリングの公平性と効率を向上させる。

このレビューは、インシデント管理におけるAIOpsのフレームワークについて説明してるよ。

区画化は、一枚岩のオペレーティングシステムでセキュリティを強化する方法を提供する。

データセンターのメモリコストを効果的に削減する新しい方法。

新しいシステムがサーバーレスコンピューティングの機能スケジューリングとリソース管理を改善する。

Berrifyは、パフォーマンスを犠牲にせずにSpectreの脆弱性に対するBPFのセキュリティを強化する。

バウンデッドアテンションが複数の被写体の画像の鮮明さをどう向上させるか学ぼう。

チャートでの自動ラベル配置のための効率的なビットマップ手法を紹介します。

この記事では、コンピュータグラフィックスにおける色の扱い方について、体系的な方法を紹介しています。

研究によると、弱いラベルが光沢予測の精度を高め、手動の手間を減らすんだって。

新しい方法がベジエパッチの継ぎ目を強化して、サーフェスモデリングがもっと良くなるよ。

新しいアプローチで高解像度ホログラフィ処理とメモリ使用量が改善される。

言語と物理特性を組み合わせてダイナミックな3Dシーンを作成する方法。

この記事では、動く物体のデジタルツインを作る方法を説明してるよ。

ある研究がブラウザフィンガープリンティングのプライバシー問題とそれがユーザーに与える影響を明らかにしているよ。

バングラデシュの男性による家庭内暴力の複雑さを示す研究があるよ。

この記事はAIの誤用の潜在的な危険とその防止策について考察してるよ。

この研究では、chatGPTが生成したキャプションがスポンサーコンテンツを特定する効果を評価してるよ。

機械学習モデルの公平性と精度のトレードオフを近似する方法。

ASIが社会や人間の判断に与える影響を考察する。

新しい方法が、先進的な画像生成技術を使って顔の再構築精度を向上させた。

防衛と公共の安全における業務を向上させるIoTの役割を知ろう。

この記事では、AIの予測におけるバイアスを減らす方法を紹介してるよ。

HD-Explainは、機械学習モデルの予測についての正確な洞察を提供するよ。

新しい方法が半教師あり学習における予測精度とキャリブレーションを向上させる。

デバイスフィンガープリンティングと透かし技術を組み合わせた、安全な医療画像のためのフレームワーク。

新しいフレームワークがデータの制限があってもマルチタスク学習の予測を改善する。

新しいモデルは、オブジェクトがユーザーのアクションに対して視覚インターフェースを通じてどう反応するかを向上させる。

新しいモデルが革新的なトレーニング技術で動画理解を向上させる。

ARSimメソッドは、合成オブジェクトを使って自動運転車のトレーニングデータの質を向上させるよ。

エージェントが複雑なネットワークシステムでどんなふうに戦略を適応させるかを探ってる。

ソーシャルネットワークでのつながりが協力にどう影響するか探ってる。

コロネル・ブロットゲームにおける資源配分と競争戦略の分析。

協力ゲームにおけるプレイヤー間の公平な利益分配のための新しい方法を探る。

プレイヤーのやりとりが協力ゲームの結果にどう影響するかを見てみよう。

競争シナリオにおけるリソース配分の分析、いろんな業界で。

ローカル相関均衡とそれがプレイヤーの戦略に与える影響を見てみよう。

この研究は、満足化の道を通じてマルチエージェント環境での戦略調整を調査してるんだ。

PAMは、参照録音なしで音質を測定する新しい方法を提供してるよ。

オーディオフラミンゴは、聞くこと、会話すること、新しいオーディオタスクに適応するのが得意だよ。

新しいモデルが機械の空間音声の理解を向上させる。

新しいモデルがリアルタイムアプリでの音声からテキストへの効率を改善した。

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新しいモデルがユーザーのフィードバックを使って音楽制作を改善したよ。

Rebornは、ラベル付きデータなしで自動音声認識の革新的なソリューションを提供してるよ。

新しいツールがあって、ユーザーは簡単なテキスト指示で音を簡単に変更できるよ。

産業の接続性を向上させるための時間同期の改善を見てみよう。

風の強い天候でクアドロターが安全に離陸する方法を学ぼう。

不確実性があってもロボットが安全にナビゲートするための新しい方法。

エネルギー取引の新しいアプローチが、意思決定と利益を最適化するのを助けてるよ。

FACはユニークな経験管理を使って、強化学習の学習効率を改善する。

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高度な技術がロボットアームの信頼性をどう向上させるかを学ぼう。

UAVは、特に人が多い場所や遠い場所でのコミュニケーション能力を向上させるんだ。

この記事では、AIモデルのトレーニングにおけるコードライセンスの問題を考察してるよ。

新しいツールがマイクロサービスのセキュリティリスクを予測・評価するんだ。

新しい手法が安全性が重要なシステムの開発を向上させる。

ユニークなビジネスニーズに合わせてLLMを微調整する方法を学ぼう。

チームがペルソナを使ってソフトウェアデザインを改善する方法に関する研究。

AIを活用したUAVソフトウェアテストを強化する新しい自動化アプローチ。

LLMがソフトウェア開発のやり方に与える影響を探る。

ローカルな特徴がソフトウェア製品ライン開発のカスタマイズと効率を向上させる。

科学的不正の増加とそれが研究の質に与える影響を調べる。

複雑なアート市場での研究を助ける新しいフレームワーク。

新しいスコアは、引用数と出版年齢をバランスさせて出版の影響を測るんだ。

データセットの説明を改善して、コンプライアンスと使いやすさを向上させる。

共有知識とその社会での役割について。

研究者たちがCommon Crawlアーカイブからのウェブデータを分析する新しい方法を開発した。

文化遺産のデータ処理を改善するための実用的なアプローチ、CHAD-APを通じて。

この研究は、歴史的なテキストの見出しを解析するために計算的方法を使ってるよ。

フーリエ変換を使ったデータモーメント推定の新しい方法。

機密データを共有せずにモデルをトレーニングするための新しいフレームワーク。

変化するグラフの中で持続的なパターンを見つけるための迅速なアルゴリズム。

自動ツールGGDMinerは、グラフデータの関係性を簡単に見つけるのを手助けするよ。

この記事では、追跡方法とその最近の進展について話してるよ。

OCLルールに基づいたSQLの整合性を確認する新しい方法。

自動化手法がSm-Ndデータ収集を効率化し、地殻研究を進化させる。

データクリーニングは、さまざまな業界で信頼できる情報を確保して、賢い選択をするために大事だよ。

フーリエ変換を使ったデータモーメント推定の新しい方法。

新しい手法がグラフ彩色やバンド幅彩色の課題で効率を向上させる。

効率的なデータ圧縮と取得方法についての考察。

量子バックトラッキングがスドクのような複雑な問題を解くのにどう役立つか見てみよう。

経済的ロットサイズにおける変動費用に対処する新しいアプローチ。

新しい方法が正確なロジスティック回帰の予測に必要なデータ量を減らす。

グラフ理論における最大サイズの適切に色付けされた森を見つけるための研究。

ランダムなエッジの失敗の中でハイパーグラフの信頼性を調べる。

ニューラルネットワークがいろんな分野で複雑な関数をモデル化する方法を見てみよう。

ディープラーニングモデルのトレーニング効率を改善する新しい方法。

新しい方法が、先進材料の多様な結晶構造の予測を向上させる。

さまざまな要因を考慮しつつ、影響力を最大化するための多目的な方法。

スパイクを通じて脳のプロセスを模倣するモデルを探ってみよう。

KATはロボットが少ない例でタスクをすぐに学べるようにする。

アセンブリプログラミングが競争と出会う、サバイバーたちがCodeGuru Xtremeで戦う。

NYCTALEは、CTスキャンの高度な分析によって肺結節の評価を改善します。

研究は、効率的なワイヤレスネットワークのための自己干渉キャンセリングの進展を強調しています。

産業の接続性を向上させるための時間同期の改善を見てみよう。

新しいフレームワークが車両エッジメタバースのプライバシー向上を目指してるよ。

ウェブセキュリティにおけるHTTPS記録の役割と重要性を調べる。

この方法は、機械学習を使ってドラゴンフライネットワークのルーティング決定を改善するんだ。

インテリジェントルーティング手法は、ドラゴンフライスパコンネットワークの性能を向上させる。

ネットワークの変更を検証しつつ、予想される動作を保つ方法。

XAVは高速ネットワークデータの正規表現マッチングの効率を向上させる。

新しい方法でメモリアクセスの予測が改善されて、不要なDRAMトランザクションが減ったよ。

SiNPhARは、ディープラーニングタスクでフォトニック加速を強化するためにシリコン窒化物を利用している。

FPGAでのメモリ管理技術を通じてCNNのパフォーマンスを最適化する。

IEEE 1394がどのように層構造を通じて信頼性の高いデータ伝送を確保しているかを学ぼう。

新しいモデルが、指向性ハイパーグラフを使って回路設計の予測を改善しました。

新しいデザインで、柔軟な研究のためにスパイキングニューラルネットワークが改善されたよ。

効率的な量子コンピューティングソリューションのためのハードウェアとソフトウェアを分析中。

新しい軽量モデルが合成開口レーダー画像のターゲット認識を向上させる。

研究によると、AMDのZen+アーキテクチャがどのように命令を実行してソフトウェアの最適化を良くしているかがわかった。

SiNPhARは、ディープラーニングタスクでフォトニック加速を強化するためにシリコン窒化物を利用している。

サイバー欺瞞を使ったサイバーセキュリティの革新的な手法についての考察。

オンラインシステムにおける取引処理を改善するための主要なインサイト。

ブロックストレージを使ってスパース行列の計算を最適化するシステム。

研究は、リソースが限られた小型デバイス向けにトランスフォーマーを最適化することに焦点を当てている。

効率的な量子コンピューティングソリューションのためのハードウェアとソフトウェアを分析中。

顧客がサービスステーションを選ぶ方法とその影響を調べる。

新しいフレームワークが車両エッジメタバースのプライバシー向上を目指してるよ。

SLYKLatentはロボットの人間の視線や意図の理解を向上させる。

人々がロボットとどんなふうに関わるかをビデオシミュレーションを使ってもっと理解するためのフレームワーク。

ダウン症の大人をサポートするためのテクノロジーの役割を検討する。

この記事では、開発者がソフトウェアライブラリを選ぶ方法と、改善のためのヒントを提供します。

プロジェクトベースの学習における学生のクリエイティビティを高めるAIツールの役割を探る。

研究は子供たちが学校の課題にテクノロジーをどう使っているかに焦点を当ててるんだ。

デジタルツールを使った新しい方法が、メンタルヘルスの評価を改善しようとしてるよ。

Gillian-Rustは、安全でないRustコードを効果的に検証する新しい方法を提供してるよ。

量子バックトラッキングがスドクのような複雑な問題を解くのにどう役立つか見てみよう。

視覚データからユーザーの好みを学ぶための機械のフレームワーク。

ハンドルのシステムは、メモリ管理を改善して、アンマネージド言語でのフラグメンテーションを減らすよ。

新しいベンチマークがコーディング言語モデルの強みと弱みを明らかにした。

ニューラルネットワークの認証は、重要なアプリケーションでの安全性と信頼性を確保するんだ。

IEEE 1394がどのように層構造を通じて信頼性の高いデータ伝送を確保しているかを学ぼう。

Cコードのメモリ問題を分析するためのツール。

目標がはっきりしないエージェントとのAIコラボレーションのためのフレームワークを紹介します。

複雑なシステムでの規範と制裁を通じてエージェントの行動を最適化する。

BDoGは、さまざまなデータタイプをうまく統合することでAIの推論を改善するよ。

新しい方法が分散型マルチエージェントシステムのポリシー評価を向上させる。

個人と組織の価値観に合った行動を整えるためのフレームワーク。

ロボットが協力して宇宙資源のマッピングをどうやるかについての紹介。

分散システムにおける通信プロトコルの概要、特に待機のみのノンブロッキングブロードキャストプロトコルに焦点を当てる。

新しい方法が人間みたいなやり取りで自動運転車のトレーニングを改善する。

BDoGは、さまざまなデータタイプをうまく統合することでAIの推論を改善するよ。

ヘラクレスはトランスフォーマーと状態空間モデルを組み合わせてデータ処理を改善してるよ。

新しい方法が音響情報を言語モデルに統合して、もっと良い音声認識を実現するんだ。

音楽を使って癌を説明することで、理解度や関心を高めることができるよ。

新しいフレームワークが多様なデータタイプを使って知識グラフの補完を改善するよ。

表情や角度が変わる肖像をアニメーションする新しい方法。

新しい方法が3Dデータの圧縮を質を保ちながら向上させた。

CIRPはアイテムの表現を強化して、より良いオンライン商品のバンドルを実現するよ。

新しい方法で、視覚技術とコンテキスト認識システムを使って、複雑な環境でのロボットのナビゲーションが向上してるよ。

ARSimメソッドは、合成オブジェクトを使って自動運転車のトレーニングデータの質を向上させるよ。

ALPINEは、安全な山岳地帯での作業のために設計されたクライミングロボットだよ。

この作業は、自律走行車のナビゲーションの安全性を向上させるためのフレームワークを示してるよ。

新しい方法で二足歩行ロボットの安定性と適応性が向上するよ。

不確実性があってもロボットが安全にナビゲートするための新しい方法。

ロボットは、自分の環境を積極的に探検することで質問に答えるのが得意だよ。

AIを活用したUAVソフトウェアテストを強化する新しい自動化アプローチ。

研究によると、tEEGは従来のEEGよりも把握動作の解釈で優れているんだって。

CoLLEGeは、言語モデルが最小限の例を使って新しい概念を効率的に学ぶのを助けるよ。

目標がはっきりしないエージェントとのAIコラボレーションのためのフレームワークを紹介します。

この記事はAIの誤用の潜在的な危険とその防止策について考察してるよ。

カメラとレーダーデータを組み合わせることで、自動運転車の3D物体検出が向上するんだ。

この研究では、条件付き効果を持つ安全なアクションモデルを学習するためのアルゴリズムを提案している。

医療における効率的な画像注釈は、ディープラーニングとアクティブラーニングを通じて診断を向上させる。

DAGnosisは、不一致をうまく特定することでデータの信頼性を向上させるんだ。

フーリエ変換を使ったデータモーメント推定の新しい方法。

新しい手法が、密な線形システムを解くためのカチマルツアルゴリズムを強化してるよ。

機密データを共有せずにモデルをトレーニングするための新しいフレームワーク。

ディープラーニングにおける効率的なデータ管理のために、RADICAL-PilotとCylonを組み合わせる。

Unionは、高性能コンピューティング環境でのハイブリッドワークロードの管理を簡素化します。

この方法は、機械学習を使ってドラゴンフライネットワークのルーティング決定を改善するんだ。

MRSchはリソースの利用を最適化することで、高性能計算のジョブスケジューリングを改善します。

新しいアプローチでは、高性能コンピューティングでのジョブスケジューリングをよりわかりやすくするために決定木を使ってるんだ。

この記事では、ロボットがタスク実行における人間の好みをどうやってもっと理解できるかについて話してるよ。

この記事では、データ駆動型の手法が簡略化されたモデルを通じて制御システムをどのように改善するかについて話してるよ。

変わった環境での適応能力を高めるロボット計画の新しい方法。

この記事では、q変形係数が言葉のパターンに対する理解をどのように深めるかを探ります。

パリック行列の新しい変形を探って、その組み合わせ研究への影響を考えてる。

新しい方法で確率プログラムの出力分析が自動化されるよ。

文字列変換のための暗黙的オートマトンとアフィン論理に関する研究。

タイムドオートマタとその学習プロセスについての深掘り。

新しいデータセットがIRモデルを複雑な指示に適応させて、パフォーマンスを向上させるのに役立つ。

ゴーストセンテンスがユーザーの個人データをオンラインで守るのにどう役立つかを学ぼう。

特徴の寄与が自動システムのランキング決定をどう説明するかを学ぼう。

研究は子供たちが学校の課題にテクノロジーをどう使っているかに焦点を当ててるんだ。

研究が、バイアスがオンライン検索やユーザーの態度にどのように影響を与えるかを明らかにした。

新しい方法が言語モデルの医療用語の理解を向上させる。

複数の言語でニュース推薦を改善するためのデータセット。

ArabicaQAは、大規模なデータセットを使ってアラビア語の質問応答を強化するんだ。

識別コードが騒がしい環境でコミュニケーションの整合性を保つのにどう役立つか学ぼう。

量子チャネルが古典的手法よりメッセージ識別をどう改善するかを探る。

コミュニケーションで意味がどう共有され、理解されるかをはっきり見てみよう。

マトリックスノイズ除去がいろんな分野でデータ品質をどう向上させるか学ぼう。

この記事では、テキスト要素がNLPの分類タスクにどのように影響するかを探ります。

ワイヤレス環境での効率的なデータ共有のための新しい戦略を見てみよう。

この記事では、エラー訂正コードを符号化する回路の最小深さについて話してるよ。

Qubit-Wise Majority Voteが量子計算の精度をどう向上させるか探る。

新しい方法が高解像度データからのパラメータ推定を改善する。

教師あり学習が複雑な方程式を効率的に解く手助けをする方法を見つけよう。

材料における非平衡放射拡散問題に取り組む新しいアプローチ。

新しい技術が光音響トモグラフィーを進化させて、医療画像診断が良くなってるよ。

新しい手法が、密な線形システムを解くためのカチマルツアルゴリズムを強化してるよ。

浅海波測定を使って海底の変化を研究する方法。

複雑な偏微分方程式を効率的に解くためにニューラルネットワークを使う。

この方法は、変化する方程式のシステムでの解の追跡を改善するよ。

新しいフレームワークがDSLの相互運用性とHPCの効率を向上させることを目指してるよ。

Appell と Lauricella 関数を見てみよう、それらが科学的計算に与える影響について。

CBC3Dは、外科手術の計画やシミュレーションのために、より良いメッシュ生成を提供しています。

GeoFloodは洪水の際の水の広がりを予測して、安全性と備えを向上させるのを手助けするよ。

SUGARはエンジニアや数学者のためにMatlabを使って幾何代数を簡単にしてるよ。

Pythonが複雑なシステムでエネルギーを最小限に抑えるのにどう役立つかを学ぼう。

さまざまな分野で合成スパーステンソルを生成して分析するツール。

LaSDIが複雑なシミュレーションを効率的なモデルに変える方法を見つけよう。

新しい方法が量子コンピューティングを使って複雑な配送ルートの課題に取り組んでるよ。

SiNPhARは、ディープラーニングタスクでフォトニック加速を強化するためにシリコン窒化物を利用している。

神経技術とプライバシーの懸念の交差点を調べる。

新しいシステムは、車両と量子コンピュータを使ってガス漏れの検出を早くしてるよ。

この研究は、量子ニューラルネットワークを効果的に訓練するための重要なハイパーパラメータを特定している。

量子アルゴリズムが金融犯罪検出に果たす役割を探る。

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研究によると、シンプルな貯水池が混沌とした時系列予測の精度を高めるって。

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

ある研究がブラウザフィンガープリンティングのプライバシー問題とそれがユーザーに与える影響を明らかにしているよ。

デバイスフィンガープリンティングと透かし技術を組み合わせた、安全な医療画像のためのフレームワーク。

新しいフレームワークが車両エッジメタバースのプライバシー向上を目指してるよ。

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WebAssemblyは、ユーザーが理解しなければならないクリプトジャッキングのような新しいリスクをもたらすよ。

Bambooは、鍵が漏れても暗号化されたデータを安全に検索できる方法を提供するよ。

新しい方法は、役立つランキングを可能にしつつ、個人の好みを守るんだ。

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

研究によると、tEEGは従来のEEGよりも把握動作の解釈で優れているんだって。

バングラデシュの男性による家庭内暴力の複雑さを示す研究があるよ。

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新しいフレームワークがデータの制限があってもマルチタスク学習の予測を改善する。

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この研究では、chatGPTが生成したキャプションがスポンサーコンテンツを特定する効果を評価してるよ。

専門家と一般のワイン評価の違いを調べる。

この作業は、革新的なサンプリング手法を使ってリンク予測の精度を向上させることに焦点を当てている。

マイクロアグレッションと、マイノリティコミュニティへの影響を覗いてみよう。

この研究は、人々がグラフを通して関係ネットワークをどう認識するかを調べてるんだ。

インドにおけるCOVID-19中の宗教団体の話し合いの影響を調査する。

新しいシステムがUGCGプロモーションの有害なコンテンツを特定する。

さまざまな要因を考慮しつつ、影響力を最大化するための多目的な方法。

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

CoLLEGeは、言語モデルが最小限の例を使って新しい概念を効率的に学ぶのを助けるよ。

複数の文書のハイライトから一貫したテキストを作成する方法。

この研究は、一般的なアイデアをどう表現するかを分析する新しい枠組みを提示してるよ。

イベントの時間的関係抽出の重要性と方法についての考察。

新しいデータセットがIRモデルを複雑な指示に適応させて、パフォーマンスを向上させるのに役立つ。

この研究では、chatGPTが生成したキャプションがスポンサーコンテンツを特定する効果を評価してるよ。

テキストクラスタリングが書かれたコンテンツを整理して、分析しやすくする方法を学ぼう。

GUDRは不確実性定量化の精度を高めるためにUDRを強化する。

新しい技術が複雑なエンジニアリングモデルの不確実性定量化を改善する。

科学的モデリングにおける知識に基づく機械学習の見通し。

エネルギー取引の新しいアプローチが、意思決定と利益を最適化するのを助けてるよ。

時間とともに変化する形を作って可視化する方法。

ロボットが協力して宇宙資源のマッピングをどうやるかについての紹介。

シナリオ分析がリーダーにどうやって賢い選択をするのに役立つか学ぼう。

動的スケジューリングはロボット放射線治療中の腫瘍ターゲティングを改善する。

ロボットは地元のコミュニケーションとチームワークを通じてアリーナの形を特定することを学ぶ。

非貫通曲線の操作と、それがいろんな分野でどれだけ大事かを探る。

矩形化とそのさまざまな分野での重要性についての考察。

形式的な証明が計算的方法を使って空の六角数を確認した。

時間とともに変化する形を作って可視化する方法。

新しい方法がベジエパッチの継ぎ目を強化して、サーフェスモデリングがもっと良くなるよ。

VecKMはポイントクラウドの局所ジオメトリエンコーディングを改善し、効率と頑丈さを向上させる。

警察と泥棒の戦略をいろんな表面で見てみよう。

新しい手法がグラフ彩色やバンド幅彩色の課題で効率を向上させる。

この記事は、大規模言語モデルがどれだけ効果的に論理コードをシミュレートするかを調べているよ。

この記事では、追跡方法とその最近の進展について話してるよ。

パイプライン月面計画プロトコルがブロックチェーンのコンセンサス機構をどう強化するかを探ってる。

この記事では、ロボットがタスク実行における人間の好みをどうやってもっと理解できるかについて話してるよ。

強制が現代数学と集合論にどんな影響を与えているかを発見しよう。

形式的な証明が計算的方法を使って空の六角数を確認した。

ネルソン代数、残存ラティス、そして論理システムにおけるラフ集合を探求しよう。

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低い合格率での合意テストを強化する方法を探ってる。

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役割ベースのアクセス制御を効率化する新しいアプローチ。

密度-希薄LPNとその暗号セキュリティへの可能性を探る。

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WebPieについて学ぼう、依存型を使った安全なプログラミングのためのシンプルな言語だよ。

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