DySan: Dynamically Sanitizing Motion Sensor Data Against Sensitive Inferences through Adversarial Networks

机译：通过对冲学习动态闭塞样品，用于在传感器网络中重新识别

机译：基于生成对抗网络的完全数据驱动方法用于缺失数据的电力系统动态安全评估

机译：基于数据复杂性的数据消毒处理，以防止对抗性标签污染

机译：差分推理测试：评估数据集消毒的实用方法

机译：无线传感器网络中推理任务的数据压缩。

机译：使用生成对抗网络的人体运动分析增强多普勒雷达数据

机译：运动推断使用稀疏惯性传感器，自我监督学习和未定名的人类运动的新数据集

机译：使用生成逆向网络（GANS）启用共享敏感数据

机译：用于将数据动态传输到区块链计算机网络以存储个人数据的程序硬件和系统，这又是结束endverschlüsselublocksng的基础，该过程将在数据采集过程中使用，以动态更新传感器对其他数据的实时更新。区块链datenbank系统上的blockmodule是无限扩展的。

机译：通过具有正向运动学层的运动合成神经网络的循环一致性对抗训练来重新定向骨骼运动序列