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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time

Cohen, Michael B. ; Lee, Yin Tat ; Song, Zhao

Journal of the ACM, 2021-02, Vol.68 (1), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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2
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

HILLAR, Christopher J ; LIM, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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3
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
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Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time

Clarkson, Kenneth L ; Woodruff, David P

Journal of the ACM, 2017-02, Vol.63 (6), p.1-45 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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4
Deep learning for time series classification: a review
Deep learning for time series classification: a review
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Deep learning for time series classification: a review

Ismail Fawaz, Hassan ; Forestier, Germain ; Weber, Jonathan ; Idoumghar, Lhassane ; Muller, Pierre-Alain

Data mining and knowledge discovery, 2019-07, Vol.33 (4), p.917-963 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
Path ORAM: An Extremely Simple Oblivious RAM Protocol
Path ORAM: An Extremely Simple Oblivious RAM Protocol
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Path ORAM: An Extremely Simple Oblivious RAM Protocol

Stefanov, Emil ; Dijk, Marten Van ; Shi, Elaine ; Chan, T.-H. Hubert ; Fletcher, Christopher ; Ren, Ling ; Yu, Xiangyao ; Devadas, Srinivas

Journal of the ACM, 2018-08, Vol.65 (4), p.1-26 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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6
A Proof of the CSP Dichotomy Conjecture
A Proof of the CSP Dichotomy Conjecture
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A Proof of the CSP Dichotomy Conjecture

Zhuk, Dmitriy

Journal of the ACM, 2020-10, Vol.67 (5), p.1-78 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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7
Hierarchical Clustering: Objective Functions and Algorithms
Hierarchical Clustering: Objective Functions and Algorithms
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Hierarchical Clustering: Objective Functions and Algorithms

Cohen-addad, Vincent ; Kanade, Varun ; Mallmann-trenn, Frederik ; Mathieu, Claire

Journal of the ACM, 2019-08, Vol.66 (4), p.1-42 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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8
admetSAR: A Comprehensive Source and Free Tool for Assessment of Chemical ADMET Properties
admetSAR: A Comprehensive Source and Free Tool for Assessment of Chemical ADMET Properties
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admetSAR: A Comprehensive Source and Free Tool for Assessment of Chemical ADMET Properties

Cheng, Feixiong ; Li, Weihua ; Zhou, Yadi ; Shen, Jie ; Wu, Zengrui ; Liu, Guixia ; Lee, Philip W ; Tang, Yun

Journal of chemical information and modeling, 2012-11, Vol.52 (11), p.3099-3105 [Periódico revisado por pares]

Washington, DC: American Chemical Society

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9
GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design
GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design
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GuacaMol: Benchmarking Models for de Novo Molecular Design

Brown, Nathan ; Fiscato, Marco ; Segler, Marwin H.S ; Vaucher, Alain C

Journal of chemical information and modeling, 2019-03, Vol.59 (3), p.1096-1108 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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10
The Locality of Distributed Symmetry Breaking
The Locality of Distributed Symmetry Breaking
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The Locality of Distributed Symmetry Breaking

Barenboim, Leonid ; Elkin, Michael ; Pettie, Seth ; Schneider, Johannes

Journal of the ACM, 2016-09, Vol.63 (3), p.1-45 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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