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SMiLe: Secure Machine Learning Applications with Homomorphically Encrypted Data

SMiLe untersucht unter welchen Voraussetzungen Lösungen, bei denen homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz kommt, dazu geeignet sind das Potenzial von sensiblen Daten für maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Die Weiter-entwicklung von relevanten Softwarekomponenten steht genauso im Mittelpunkt des Projekts wie das

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TRUSTS Technology Equipping European Data Markets with Technological Innovations

TRUSTS – Trusted Secure Data Sharing Space – is an innovation action funded from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement Number 871481. The project’s goal is to create a secure and trustworthy European data

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Manufacturing Data Spaces – Workshop on what role standards play with regard to data sharing – Summary of the results

This webinar was intended to provide an overview of standards for data sharing in manufacturing and to discuss how they can be building blocks for manufacturing data spaces.

The presentations gathered different perspectives, from users, providers, standardization organizations and from

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