MatSwarm: trusted swarm transfer learning driven materials computation for secure big data sharing
The rapid advancement of Industry 4.0 necessitates close collaboration among material research institutions to accelerate the development of novel materials. However, multi-institutional cooperation faces significant challenges in protecting sensitive data, leading to data silos. Additionally, the h...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Ran, Xu, Cheng, Zhang, Shuhao, Ye, Fangwen, Tang, Yusen, Tang, Sisui, Zhang, Hangning, Du, Wendi, Zhang, Xiaotong |
---|---|
مؤلفون آخرون: | College of Computing and Data Science |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2025
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/183742 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Deadline-aware scheduling and flexible bandwidth allocation for big-data transfers
بواسطة: Srinivasan, S.M., وآخرون
منشور في: (2021) -
Economics and econophysics in the era of Big Data
بواسطة: Cheong, Siew Ann
منشور في: (2017) -
An empirical comparative analysis of clustering algorithms for big data applications
بواسطة: Delos Santos, Duke Danielle T.
منشور في: (2017) -
Computational history : from big data to big simulations
بواسطة: Nanetti, Andrea, وآخرون
منشور في: (2020) -
Precision medicine and big data : the application of an ethics framework for big data in health and research
بواسطة: Schaefer, G. Owen, وآخرون
منشور في: (2020)