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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

European Lighthouse on Secure and Safe AI

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Benchmark Datasets (si apre in una nuova finestra)

Six datasets and corresponding metrics will be defined, corresponding to the use cases.

Report on Privacy and Infrastructures Grand Challenge and Benchmarking Metrics (si apre in una nuova finestra)

This report will summarise the results of Task 2.1.

Use Case Analysis Report (si apre in una nuova finestra)

Detailed analysis of the six use cases, leading to specifications and requirements to be used as input to WP1-3.

Report on Technical Robustness and Safety Grand Challenge and Benchmarking Metrics (si apre in una nuova finestra)

This report will summarise the results of Task 1.1.

Publish Strategic Research Agenda (si apre in una nuova finestra)

Publish Strategic Research Agenda.

Report on Human-in-the-Loop Decision Making Grand Challenge (si apre in una nuova finestra)

This report will summarise the results of Task 3.1.

Report on Network and Communication Activities 1 (si apre in una nuova finestra)

Report on Network and Communication activities 1.

Use Cases Activity Report 1 (si apre in una nuova finestra)

Summary of progress on the implementation of demonstrators and benchmarks for each of the six use cases.

Pubblicazioni

Towards algorithms and models that we can trust: A theoretical perspective (si apre in una nuova finestra)

Autori: Luca Oneto, Sandro Ridella, Davide Anguita
Pubblicato in: Neurocomputing, Numero 592, 2024, ISSN 0925-2312
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.NEUCOM.2024.127798

Wild Patterns Reloaded: A Survey of Machine Learning Security against Training Data Poisoning (si apre in una nuova finestra)

Autori: Antonio Emanuele Cinà, Kathrin Grosse, Ambra Demontis, Sebastiano Vascon, Werner Zellinger, Bernhard A. Moser, Alina Oprea, Battista Biggio, Marcello Pelillo, Fabio Roli
Pubblicato in: ACM Computing Surveys, 2023, ISSN 0360-0300
Editore: Association for Computing Machinery
DOI: 10.1145/3585385

Learning to mask and permute visual tokens for Vision Transformer pre-training (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lorenzo Baraldi, Roberto Amoroso, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Andrea Pilzer, Rita Cucchiara
Pubblicato in: Computer Vision and Image Understanding, Numero 252, 2025, ISSN 1077-3142
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.CVIU.2025.104294

Neuron Activation Pattern and Applications (si apre in una nuova finestra)

Autori: Z. Jiang, P. Angelov, D. Kangin, …
Pubblicato in: Tech Rxiv, IEEE, 2024, ISSN 0000-0000
Editore: Tech Rxiv, IEEE
DOI: 10.36227/TECHRXIV.170421894.45150592

Dispelling the Digital Enchantment: how can we move beyond its destructive influence and reclaim our right to an open future? (si apre in una nuova finestra)

Autori: Karen Yeung
Pubblicato in: Prometheus, 2023, ISSN 1470-1030
Editore: Pluto Journals
DOI: 10.13169/prometheus.39.1.0008

Delve Into Neural Activations: Toward Understanding Dying Neurons (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ziping Jiang, Yunpeng Wang, Chang-Tsun Li, Plamen Angelov, Richard Jiang
Pubblicato in: IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Numero 4, 2024, ISSN 2691-4581
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/TAI.2022.3180272

Wild Patterns Reloaded: A Survey of Machine Learning Security against Training Data Poisoning (si apre in una nuova finestra)

Autori: Antonio Emanuele Cinà, Kathrin Grosse, Ambra Demontis, Sebastiano Vascon, Werner Zellinger, Bernhard A. Moser, Alina Oprea, Battista Biggio, Marcello Pelillo, Fabio Roli
Pubblicato in: ACM Computing Surveys, Numero 55, 2025, ISSN 0360-0300
Editore: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.1145/3585385

Fairness Meets Cross-Domain Learning: A Benchmark of Models and Metrics (si apre in una nuova finestra)

Autori: Leonardo Iurada; Silvia Bucci; Timothy M. Hospedales; Tatiana Tommasi
Pubblicato in: IEEE Access, 2024, ISSN 2169-3536
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3383841

Investigating over-parameterized randomized graph networks (si apre in una nuova finestra)

Autori: Giovanni Donghi, Luca Pasa, Luca Oneto, Claudio Gallicchio, Alessio Micheli, Davide Anguita, Alessandro Sperduti, Nicolò Navarin
Pubblicato in: Neurocomputing, Numero 606, 2024, ISSN 0925-2312
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.NEUCOM.2024.128281

Advancing Personalized Federated Learning: Group Privacy, Fairness, and Beyond (si apre in una nuova finestra)

Autori: Filippo Galli, Kangsoo Jung, Sayan Biswas, Catuscia Palamidessi, Tommaso Cucinotta
Pubblicato in: Springer Nature Computer Science, 2023, ISSN 2661-8907
Editore: Springer Nature
DOI: 10.1007/s42979-023-02292-0

Nebula: Self-Attention for Dynamic Malware Analysis (si apre in una nuova finestra)

Autori: Dmitrijs Trizna, Luca Demetrio, Battista Biggio, Fabio Roli
Pubblicato in: IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Numero 19, 2025, ISSN 1556-6013
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TIFS.2024.3409083

AttackBench: Evaluating Gradient-based Attacks for Adversarial Examples (si apre in una nuova finestra)

Autori: Antonio Emanuele Cinà, Jérôme Rony, Maura Pintor, Luca Demetrio, Ambra Demontis, Battista Biggio, Ismail Ben Ayed, Fabio Roli
Pubblicato in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numero 39, 2025, ISSN 2374-3468
Editore: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V39I3.32263

Hierarchical multimodal transformers for Multipage DocVQA (si apre in una nuova finestra)

Autori: Rubèn Tito, Dimosthenis Karatzas, Ernest Valveny
Pubblicato in: Pattern Recognition, Numero 144, 2023, ISSN 0031-3203
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.PATCOG.2023.109834

Training-Free Open-Vocabulary Segmentation with Offline Diffusion-Augmented Prototype Generation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Luca Barsellotti, Roberto Amoroso, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara
Pubblicato in: 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/CVPR52733.2024.00354

Abstract Interpretation of Fixpoint Iterators with Applications to Neural Networks (si apre in una nuova finestra)

Autori: Mark Niklas Müller, Marc Fischer, Robin Staab, Martin Vechev
Pubblicato in: PLDI'23 (Proceedings of the ACM on Programming Languages), 2023, ISSN 2475-1421
Editore: """Association for Computing Machinery New York, NY, United States"""
DOI: 10.1145/3591252

Multitask Learning with No Regret: From Improved Confidence Bounds to Active Learning

Autori: Pier Giuseppe Sessa, Pierre Laforgue, Nicolò Cesa-Bianchi, Andreas Krause
Pubblicato in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023), 2023
Editore: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023)

Is Mamba Capable of In-Context Learning? (si apre in una nuova finestra)

Autori: Riccardo Grazzi, Julien Niklas Siems, Simon Schrodi, Thomas Brox, Frank Hutter
Pubblicato in: Sumbitted to AutoML24 Conference, 2024
Editore: Paper under double-blind review
DOI: 10.48550/arXiv.2402.03170

Improving Fairness via Intrinsic Plasticity in Echo State Networks (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ceni, A. and Bacciu, D. and De Caro, V. and Gallicchio, C. and Oneto, L.
Pubblicato in: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), 2023, ISBN 978-2-87587-088-9
Editore: ESANN
DOI: 10.14428/esann/2023.ES2023-90

Unsupervised Domain Adaptation within Deep Foundation Latent Spaces

Autori: P. Angelov, D. Kangin
Pubblicato in: ICLR Workshop on Mathematical and Empirical understanding of FM, 2024
Editore: ICLR Workshop on Mathematical and Empirical understanding of FM

FAST: Boosting Uncertainty-based Test Prioritization Methods for Neural Networks via Feature Selection (CWZS24) (si apre in una nuova finestra)

Autori: Jialuo Chen, Jingyi Wang, Xiyue Zhang, Youcheng Sun, Marta Kwiatkowska, Jiming Chen, Peng Cheng
Pubblicato in: 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2024)., 2024
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/ARXIV.2409.09130

DRCFS: Doubly Robust Causal Feature Selection (si apre in una nuova finestra)

Autori: Francesco Quinzan, Ashkan Soleymani, Patrick Jaillet, Cristian R. Rojas, Stefan Bauer
Pubblicato in: ICML 2023: Fortieth International Conference on Machine Learning, 2023
Editore: JMLR.org
DOI: 10.48550/arXiv.2306.07024

Data Drift in Android Malware Detection (si apre in una nuova finestra)

Autori: Luca Minnei, Hicham Eddoubi, Angelo Sotgiu, Maura Pintor, Ambra Demontis, Battista Biggio
Pubblicato in: 2024 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC), 2025
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ICMLC63072.2024.10935015

"""Reliability in Semantic Segmentation: Can We Use Synthetic Data? """ (si apre in una nuova finestra)

Autori: Thibaut Loiseau, Tuan-Hung Vu, Mickael Chen, Patrick Pérez, Matthieu Cord
Pubblicato in: European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024, 2024
Editore: European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024
DOI: 10.48550/ARXIV.2312.09231

Fuzzy Detectors Against Adversarial Attacks

Autori: Y. Li, P. Angelov, N. Suri
Pubblicato in: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 2023
Editore: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence

EarthMatch: Iterative Coregistration for Fine-grained Localization of Astronaut Photography (si apre in una nuova finestra)

Autori: Gabriele Berton, Gabriele Goletto, Gabriele Trivigno, Alex Stoken, Barbara Caputo, Carlo Masone
Pubblicato in: 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2024
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/CVPRW63382.2024.00430

Poster: Protection against Source Inference Attacks in Federated Learning using Unary Encoding and Shuffling (si apre in una nuova finestra)

Autori: Andreas Athanasiou, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi
Pubblicato in: Proceedings of the 2024 on ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 2025
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3658644.3691411

A Bias-Variance Decomposition for Ensembles over Multiple Synthetic Datasets (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ossi Räisä, Antti Honkela
Pubblicato in: AISTATS 2025, 2025
Editore: AISTATS 2025
DOI: 10.48550/ARXIV.2402.03985

Adapt to Scarcity: Few-Shot Deepfake Detection via Low-Rank Adaptation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Silvia Cappelletti, Lorenzo Baraldi, Federico Cocchi, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara
Pubblicato in: Lecture Notes in Computer Science, Pattern Recognition, 2024
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-78305-0_8

Expressivity of ReLU-Networks under Convex Relaxations (si apre in una nuova finestra)

Autori: Maximilian Baader, Mark Niklas Müller, Yuhao Mao, Martin Vechev
Pubblicato in: ICLR'24, 2023
Editore: ICLR
DOI: 10.48550/arXiv.2311.04015

Adversarial Causal Bayesian Optimization (si apre in una nuova finestra)

Autori: S. Sussex, P. G. Sessa, A. Makarova, A. Krause
Pubblicato in: International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023
Editore: ICLR
DOI: 10.48550/arXiv.2307.16625

STEP - Towards Structured Scene-Text Spotting (si apre in una nuova finestra)

Autori: Sergi Garcia-Bordils, Dimosthenis Karatzas, Marçal Rusiñol
Pubblicato in: Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2024, ISSN 2309-02356
Editore: IEEE Xplore
DOI: 10.1109/WACV57701.2024.00093

Dataset and Lessons Learned from the 2024 SaTML LLM Capture-the-Flag Competition (si apre in una nuova finestra)

Autori: Edoardo Debenedetti; Javier Rando; Daniel Paleka; Fineas Silaghi; Dragos Albastroiu; Niv Cohen; Yuval Lemberg; Reshmi Ghosh; Rui Wen; Ahmed Salem; Giovanni Cherubin;
Pubblicato in: 2024
Editore: NeurIPS
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.07954

Finding Lottery Tickets in Vision Models via Data-driven Spectral Foresight Pruning

Autori: Leonardo Iurada, Marco Ciccone, Tatiana Tommasi
Pubblicato in: IEEE CVPR 2024, 2024
Editore: IEEE CVPR 2024

Noise-Aware Differentially Private Variational Inference (si apre in una nuova finestra)

Autori: Talal Alrawajfeh, Joonas Jälkö, Antti Honkela
Pubblicato in: AISTATS 2025, 2025
Editore: AISTATS 2025
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.19371

A Simple Recipe for Language-guided Domain Generalized Segmentation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Mohammad Fahes, Tuan-Hung Vu, Andrei Bursuc, Patrick Pérez, Raoul de Charette
Pubblicato in: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024, 2024, ISSN 2311-17922
Editore: IEEE/CVF
DOI: 10.48550/arXiv.2311.17922

Vision-Based Landing Guidance Through Tracking and Orientation Estimation (si apre in una nuova finestra)

Autori: João P. K. Ferreira, João P. Pinto, Júlia Moura, Yi Li, Cristiano L. Castro, Plamen Angelov
Pubblicato in: 2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2025
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/WACV61041.2025.00937

Synthcap: Augmenting transformers with synthetic data for image captioning (si apre in una nuova finestra)

Autori: Caffagni, D., Barraco, M., Cornia, M., Baraldi, L., Cucchiara, R
Pubblicato in: International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP), 2023
Editore: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-43148-7_10

Nonsmooth Implicit Differentiation: Deterministic and Stochastic Convergence Rates (si apre in una nuova finestra)

Autori: Riccardo Grazzi; Saverio Salzo; Massimiliano Pontil
Pubblicato in: Journal Of Machine Learning Research, 2024, ISSN 2403-11687
Editore: Journal Of Machine Learning Research
DOI: 10.48550/arXiv.2403.11687

FLoRA: Sample-Efficient Preference-based RL via Low-Rank Style Adaptation of Reward Functions

Autori: Daniel Marta, Simon Holk, Miguel Vasco, Jens Lundell, Timon Homberger, Finn Busch, Olov Andersson, Danica Kragic, Iolanda Leite
Pubblicato in: 2025 International Conference on Robotics and Automation, 2025
Editore: IEEE

Cooperative online learning with feedback graphs

Autori: Nicolò Cesa-Bianchi, Tommaso Cesari, and Riccardo Della Vecchia
Pubblicato in: Transactions on Machine Learning Research (06/2024), 2024
Editore: Transactions on Machine Learning Research (06/2024)

Certifiers Make Neural Networks Vulnerable to Availability Attacks (si apre in una nuova finestra)

Autori: Tobias Lorenz, Marta Kwiatkowska, Mario Fritz
Pubblicato in: Proceedings of the 16th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security, 2025
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3605764.3623917

Imitation or Innovation? Translating Features of Expressive Motion from Humans to Robots (si apre in una nuova finestra)

Autori: Benedikte Wallace, Marieke van Otterdijk, Yuchong Zhang, Nona Rajabi, Diego Marin-Bucio, Danica Kragic, Jim Torresen
Pubblicato in: Proceedings of the 12th International Conference on Human-Agent Interaction, 2025
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3687272.3688302

Mitigating Robustness Bias: Theoretical Results and Empirical Evidences (si apre in una nuova finestra)

Autori: Franco, D. and Oneto, L. and Anguita, D.
Pubblicato in: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), 2023, ISBN 978-2-87587-088-9
Editore: ESANN
DOI: 10.14428/esann/2023.ES2023-30

Lecture Notes in Computer Science (si apre in una nuova finestra)

Autori: Xiyue Zhang, Benjie Wang, Marta Kwiatkowska
Pubblicato in: TACAS 2024, 30th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 2024, ISSN 0302-9743
Editore: Springer
DOI: 10.48550/arXiv.2305.03686

Text-DIAE: A Self-Supervised Degradation Invariant Autoencoder for Text Recognition and Document Enhancement (si apre in una nuova finestra)

Autori: Mohamed Ali Souibgui, Sanket Biswas, Andres Mafla, Ali Furkan Biten, Alicia Fornés, Yousri Kessentini, Josep Lladós, Lluis Gomez, Dimosthenis Karatzas
Pubblicato in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numero 37, 2023, ISSN 2374-3468
Editore: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V37I2.25328

Make Me a BNN: A Simple Strategy for Estimating Bayesian Uncertainty from Pre-trained Models (si apre in una nuova finestra)

Autori: Gianni Franchi, Olivier Laurent, Maxence Leguéry, Andrei Bursuc, Andrea Pilzer, Angela Yao
Pubblicato in: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024, 2024, ISSN 2312-15297
Editore: IEEE/CVF
DOI: 10.48550/arXiv.2312.15297

Human-centered AI Technologies in Human-robot Interaction for Social Settings (si apre in una nuova finestra)

Autori: Yuchong Zhang, Khaled Kassem, Zhengya Gong, Fan Mo, Yong Ma, Emma Kirjavainen, Jonna Häkkilä
Pubblicato in: Proceedings of the International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, 2025
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3701571.3701610

ModSec-Learn: Boosting ModSecurity with Machine Learning (si apre in una nuova finestra)

Autori: Christian Scano, Giuseppe Floris, Biagio Montaruli, Luca Demetrio, Andrea Valenza, Luca Compagna, Davide Ariu, Luca Piras, Davide Balzarotti, Battista Biggio
Pubblicato in: Lecture Notes in Networks and Systems, Distributed Computing and Artificial Intelligence, Special Sessions I, 21st International Conference, 2025
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-76459-2_3

Transient-Fault-Aware Design and Training to Enhance DNNs Reliability with Zero-Overhead (si apre in una nuova finestra)

Autori: Niccolò Cavagnero; Fernando Dos Santos; Marco Ciccone; Giuseppe Averta; Tatiana Tommasi; Paolo Rech
Pubblicato in: 2022 IEEE 28th International Symposium on On-Line Testing and Robust System Design (IOLTS), 2022
Editore: IOLTS
DOI: 10.1109/IOLTS56730.2022.9897813

LFPD: Local-Feature-Powered Defense Against Adaptive Backdoor Attacks (si apre in una nuova finestra)

Autori: Wei Guo, Ambra Demontis, Maura Plntor, Patrick P.K. Chan, Battista Biggio
Pubblicato in: 2024 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC), 2025
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ICMLC63072.2024.10935153

Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces (si apre in una nuova finestra)

Autori: S.S. Ramesh, P. G. Sessa, Y. Hu, A. Krause, I. Bogunovic
Pubblicato in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2023
Editore: AISTATS
DOI: 10.48550/arXiv.2309.02236

3DOS: Towards 3D Open Set Learning - Benchmarking and Understanding Semantic Novelty Detection on Point Clouds

Autori: Antonio Alliegro, Francesco Cappio Borlino, Tatiana Tommasi
Pubblicato in: Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022) Datasets and Benchmarks Track, 2022, ISBN 9781713871088
Editore: NeurIPS 2022

Hyperparameters in Score-Based Membership Inference Attacks (si apre in una nuova finestra)

Autori: Gauri Pradhan, Joonas Jälkö, Marlon Tobaben, Antti Honkela
Pubblicato in: SaTML 2025, 2025
Editore: SaTML 2025
DOI: 10.48550/ARXIV.2502.06374

The BRAVO Semantic Segmentation Challenge Results in UNCV2024 (si apre in una nuova finestra)

Autori: Tuan-Hung Vu, Eduardo Valle, Andrei Bursuc, Tommie Kerssies, Daan de Geus, Gijs Dubbelman, Long Qian, Bingke Zhu, Yingying Chen, Ming Tang, Jinqiao Wang, Tomáš Vojíř, Jan Šochman, Jiří Matas, Michael Smith, Frank Ferrie, Shamik Basu, Christos Sakaridis, L
Pubblicato in: European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024, 2024
Editore: European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024
DOI: 10.48550/ARXIV.2409.15107

Learning Counterfactually Invariant Predictors (si apre in una nuova finestra)

Autori: Francesco Quinzan, Cecilia Casolo, Krikamol Muandet, Yucen Luo, Niki Kilbertus
Pubblicato in: 2nd Workshop on Formal Verification of Machine Learning (WFVML 2023), 2023, ISSN 2207-09768
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2207.09768

Fair Empirical Risk Minimization Revised (si apre in una nuova finestra)

Autori: Franco, D. and Oneto, L. and Anguita, D.
Pubblicato in: International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks (IWANN), 2023, ISBN 978-3-031-43084-8
Editore: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-43085-5_3

Will You Participate? Exploring the Potential of Robotics Competitions on Human-centric Topics (si apre in una nuova finestra)

Autori: Yuchong Zhang, Miguel Vasco, Mårten Björkman, Danica Kragic
Pubblicato in: International Conference on Human-Computer Interaction (HCII) 2024, 2024
Editore: Springer
DOI: 10.48550/ARXIV.2403.18616

Edge Implementation of Unsupervised Self-evolving Vision Classifier (si apre in una nuova finestra)

Autori: P. Angelov, A. Aghasanli
Pubblicato in: IEEE International Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems 2024, 2024
Editore: IEEE International Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems 2024
DOI: 10.1109/EAIS58494.2024.10570024

Human Uncertainty in Concept-Based AI Systems (si apre in una nuova finestra)

Autori: Katherine Maeve Collins ,Matthew Barker, Mateo Espinosa Zarlenga, Naveen Raman, Umang Bhatt, Mateja Jamnik, Ilia Sucholutsky ,Adrian Weller , Krishnamurthy Dvijotham
Pubblicato in: Proceedings of the 2023 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 2023
Editore: AIES
DOI: 10.1145/3600211.3604692

Automated Classification of Model Errors on ImageNet (si apre in una nuova finestra)

Autori: Momchil Peychev, Mark Niklas Müller, Marc Fischer, Martin Vechev
Pubblicato in: NeurIPS'23, 2023
Editore: NeurIPS
DOI: 10.48550/arXiv.2401.02430

DocILE Benchmark for Document Information Localization and Extraction (si apre in una nuova finestra)

Autori: Štěpán Šimsa, Milan Šulc, Michal Uřičář, Yash Patel, Ahmed Hamdi, Matěj Kocián, Matyáš Skalický, Jiří Matas, Antoine Doucet, Mickaël Coustaty, Dimosthenis Karatzas
Pubblicato in: Document Analysis and Recognition - ICDAR 2023. ICDAR 2023. Lecture Notes in Computer Science, 2023, ISBN 978-3-031-41678-1
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-41679-8_9

DPVIm: Differentially Private Variational Inference Improved

Autori: Joonas Jälkö, Lukas Prediger, Antti Honkela, Samuel Kaski
Pubblicato in: TMLR 9/2023, 2023
Editore: TMLR 9/2023

On Neuron Activation Pattern and Applications (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ziping Jiang, Plamen Angelov, Dmitry Kangin, Zhaonian Zhang, Richard Jiang
Pubblicato in: 2024
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.36227/TECHRXIV.170421894.45150592/V1

Living-off-The-Land Reverse-Shell Detection by Informed Data Augmentation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Trizna, D., Demetrio, L., Biggio, B., & Roli, F.
Pubblicato in: 2024, ISSN 2402-18329
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2402.18329

σ-zero: Gradient-based Optimization of ℓ0-norm Adversarial Examples (si apre in una nuova finestra)

Autori: Cinà, A.E., Villani, F., Pintor, M., Schönherr, L., Biggio, B., Pelillo, M.,
Pubblicato in: 2024, ISSN 2402-01879
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2402.01879

The European Union's AI Act: beyond motherhood and apple pie? (si apre in una nuova finestra)

Autori: Nathalie A. Smuha, Karen Yeung
Pubblicato in: 2024
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.2139/SSRN.4874852

STR-Cert: Robustness Certification for Deep Text Recognition on Deep Learning Pipelines and Vision Transformers (si apre in una nuova finestra)

Autori: Daqian Shao, Lukas Fesser, Marta Kwiatkowska
Pubblicato in: Technical report, paper under submission, 2023
Editore: N/A
DOI: 10.48550/arXiv.2401.05338

Exploring the role of Text in Visual Question Answering on Natural Scenes and Documents

Autori: Ruben Perez Tito
Pubblicato in: 2023, ISBN 978-84-124793-5-5
Editore: Ediciones Gráficas Rey

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