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    Tiny, Always-on, and Fragile: Bias Propagation through Design Choices in On-device Machine Learning Workflows
    author Hutiri, Ding, Wiebke (Toussaint) Aaron Yi ; author Kawsar, Mathur, Fahim Akhil ; et al.
    In: ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, Jg. 32 (2023-09-28), Heft 6, S. 1-37
    Online academicJournal
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    Always Strengthen Your Strengths: A Drift-Aware Incremental Learning Framework for CTR Prediction
    Liu, Congcong ; Teng, Fei ; et al.
    In: Proceedings of the 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2023
    Konferenz
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    Non-IID always Bad? Semi-Supervised Heterogeneous Federated Learning with Local Knowledge Enhancement
    Zhang, Chao ; Wu, Fangzhao ; et al.
    In: Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2023
    Konferenz
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    There's always a bigger fish ; a clarifying analysis of a machine-learning-assisted side-channel attack
    Cook, Jack ; Drean, Jules ; et al.
    In: Proceedings of the 49th Annual International Symposium on Computer Architecture, 2022
    Konferenz
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    “The concept of learning goals will always be in my head” - Aligning and Applying Learning Goals in Participatory Design in a School Context
    Eriksson, Eva ; Torgersson, Olof
    In: Interaction Design and Children, 2021
    Konferenz
    Wie komme ich dran?

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