机译:差异私有数据通过统计选举顺序分区:统计选举顺序分区
Technology and Data Science Urban Institute 500 L'Enfant Plaza Washington D.C. USA;
Applied and Computational Mathematics and Statistics University of Notre Dame 102G Crowley Hall Notre Dame IN USA;
Applied and Computational Mathematics and Statistics University of Notre Dame 102G Crowley Hall Notre Dame IN USA;
Privacy budget; Differentially Private Data Synthesis (DIPS); General utility; Propensity score; Universal histogram;
机译:基于逐步序相划分(SSPP)算法的统计建模和在线过程监控
机译:垂直分区数据的安全的两方差分专用数据发布
机译:划分否决权选举的控制的复杂性,以及将候选人添加到多个选举中的控制的复杂性
机译:具有有限批量的跨统计建模和多相批处理过程的在线监测的逐步顺序相位分区算法
机译:特朗普如何在2016年大获全胜:分析选举数据,比较统计模型和可视化
机译:对水平分区的健康数据进行安全且可扩展的重复数据删除以保护隐私的分布式统计计算
机译:通过统计选举逐行分区差异私有数据释放