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Personalisation of Federated Learning Models Through Knowledge Distillation on Decentralised Data., , , , , , , und . GLOBECOM (Workshops), Seite 56-61. IEEE, (2023)Evaluating the Effect of Volatile Federated Timeseries on Modern DNNs: Attention over Long/Short Memory., , , , , , und . MOCAST, Seite 1-6. IEEE, (2023)Cherry Tree Disease Detection Dataset., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). (Oktober 2022)Unsupervised Ethical Equity Evaluation of Adversarial Federated Networks., , , , und . ARES, Seite 123:1-123:6. ACM, (2021)Unsupervised Bias Evaluation of DNNs in non-IID Federated Learning Through Latent micro-Manifolds., , , , , und . INFOCOM Workshops, Seite 1-6. IEEE, (2022)A Novel and Interactive Industrial Control System Honeypot for Critical Smart Grid Infrastructure., , , , und . CAMAD, Seite 1-6. IEEE, (2019)ELECTRON: An Architectural Framework for Securing the Smart Electrical Grid with Federated Detection, Dynamic Risk Assessment and Self-Healing., , , , , , , , , und 24 andere Autor(en). ARES, Seite 51:1-51:8. ACM, (2023)CloudCap (C2app) : A Cloud-Based Platform for Packet Analysis On The Edge., , , , und . CoRR, (2024)NeuralPot: An Industrial Honeypot Implementation Based On Deep Neural Networks., , , , , , , und . ISCC, Seite 1-7. IEEE, (2020)Applied Federated Model Personalisation in the Industrial Domain: A Comparative Study., , , , , , und . CoRR, (2024)