Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
zk-OPML: Using zero-knowledge proofs to optimize OPML
Avtorji:
ID
Keršič, Vid
(
Avtor
)
ID
Turkanović, Muhamed
(
Avtor
)
Datoteke:
s44443-026-00573-1.pdf
(1,41 MB)
MD5: DCBF827737E33E74B65209CED838320B
Jezik:
Angleški jezik
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Ključne besede:
verifiable computing
,
machine learning
,
zero-knowledge proofs
,
decentralized AI
,
cryptoeconomics
Status publikacije:
Objavljeno
Verzija publikacije:
Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:
25.11.2025
Datum sprejetja članka:
09.02.2026
Datum objave:
24.02.2026
Založnik:
Springer Nature
Leto izida:
2026
Št. strani:
48 str.
PID:
20.500.12556/DKUM-97584
UDK:
004.8
COBISS.SI-ID:
272383747
DOI:
10.1007/s44443-026-00573-1
ISSN pri članku:
2213-1248
Datum objave v DKUM:
23.03.2026
Število ogledov:
182
Število prenosov:
32
Metapodatki:
Področja:
Ostalo
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Skupna ocena:
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Gradivo je del revije
Naslov:
Journal of King Saud University : Computer and information sciences.
Založnik:
Elsevier
ISSN:
2213-1248
COBISS.SI-ID:
136835075
Gradivo je financirano iz projekta
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0057-2018
Naslov:
Informacijski sistemi
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
strojno učenje
,
umetna inteligenca
,
preverljivo računalništvo
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj
