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Abstract
Machine learning has a lot of potential when applied to time series sensor data, yet a lot of this potential is currently not utilized, due to privacy concerns of parties in charge of this data. In this work I want to apply privacy-preserving techniques to machine learning for time series data, in order to unleash the dormant potential of this type of data.
Originalsprache | englisch |
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Seiten | 813-814 |
Seitenumfang | 2 |
DOIs | |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 16 Nov 2020 |
Veranstaltung | The 18th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems - Virtuell, Japan Dauer: 16 Nov 2020 → 19 Nov 2020 http://sensys.acm.org/2020/index.html |
Konferenz
Konferenz | The 18th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems |
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Kurztitel | SenSys ’20 |
Land | Japan |
Ort | Virtuell |
Zeitraum | 16/11/20 → 19/11/20 |
Internetadresse |
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- !!Computer Networks and Communications
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