Authors · raw publication identity
Yang Cao
2022–2026 LIVE
データの修正を申請Googleログイン後に申請できます。内容を確認してから対応します。
対象会議の検証済み掲載データを、全分野・選択したEditionでまとめています。過去の論文は出版・論文種別・著者との対応を確認できたものから追加しており、全発表論文の網羅を保証するものではありません。著者ページだけへの追加分は大学ランキングの件数に含みません。著者ページは、公開時の所属大学IDと論文上の著者名の完全一致を基に作成しています。本人の業績一覧などで同一人物の論文と個別に確認できた場合は、所属が異なる論文も追加します。氏名だけの自動名寄せは行いません。表示する大学はこのページの識別用で、掲載した全論文の出版時所属や現在所属を示すものではありません。研究者の総合順位を表すものでもありません。
著者ページの大学: 東京科学大学 · Top conference papers: 22
分野別内訳
- AI (General) 7
- Databases 7
- Machine Learning 4
- Systems Security & Privacy 2
- Design Automation 1
- Web, Data Mining & Information Retrieval 1
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
論文一覧（新しい年順）
- Differentially Private Subspace Fine-Tuning for Large Language Models
- Oblivionis: A Lightweight Learning and Unlearning Framework for Federated Large Language Models
- Otter: Mitigating Background Distractions of Wide-Angle Few-Shot Action Recognition with Enhanced RWKV
- Privacy on the Fly: A Predictive Adversarial Transformation Network for Mobile Sensor Data
- LHGstore: An In-Memory Learned Graph Storage for Fast Updates and Analytics
- Disrupting Hierarchical Reasoning: Adversarial Protection for Geographic Privacy in Multimodal Reasoning Models
- Are Your LLM-based Text-to-SQL Models Secure? Exploring SQL Injection via Backdoor Attacks
- Doppio: Communication-Efficient and Secure Multi-Party Shuffle Differential Privacy
- Spattack: Subgroup Poisoning Attacks on Federated Recommender Systems
- Federated Graph Condensation with Information Bottleneck Principles
- Bargaining-Based Data Markets
- PGB: Benchmarking Differentially Private Synthetic Graph Generation Algorithms
- Enhancing Federated Domain Adaptation with Multi-Domain Prototype-Based Federated Fine-Tuning
- MMGIA: Gradient Inversion Attack Against Multimodal Federated Learning via Intermodal Correlation
- AegisGuard: RL-Guided Adapter Tuning for TEE-Based Efficient & Secure On-Device Inference
- Continuous Publication of Weighted Graphs with Local Differential Privacy
- PreCurious: How Innocent Pre-Trained Language Models Turn into Privacy Traps
- TabularMark: Watermarking Tabular Datasets for Machine Learning
- Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
- Optimal Graph Learning and Nuclear Norm Maximization for Deep Cross-Domain Robust Label Propagation
- HRNet: Differentially Private Hierarchical and Multi-Resolution Network for Human Mobility Data Synthesization
- Uldp-FL: Federated Learning with Across Silo User-Level Differential Privacy