Dan Boneh 교수 연구 프로필
스탠퍼드 대학교 · 전기공학과
소개
스탠퍼드 대학교 전기공학과 소속 Dan Boneh 교수의 등록된 연구 분야는 Information and coding theory, communications, signal processing; Computer architecture, security, hardware/software systems; Software systems, security, distributed systems and networks입니다.
연구 분야
Information and coding theory, communications, signal processing; Computer architecture, security, hardware/software systems; Software systems, security, distributed systems and networks
연구 키워드
최근 논문
OpenAlex 기준 · 저자 소속이 이 대학으로 확인된 논문이에요
비슷한 연구를 하는 다른 연구실
이 연구실의 최근 논문과 주제가 겹치는 논문을 최근에 낸 연구실이에요
겹치는 주제: Software Testing and Debugging Techniques
Ion Stoica 교수 연구실
캘리포니아 대학교 버클리 · 전기컴퓨터공학부
MobileCybench: Evaluating Agent Vulnerability Discovery via Executable Probes프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 21일Darko Marinov 교수 연구실
일리노이 대학교 어배너-섐페인 · 컴퓨터과학과
Re-evaluating Detection of Equivalent Mutants using LLMs: We Should Properly Measure How Far We AreProceedings of the ACM on software engineering. · 10월 1일Claire Tomlin 교수 연구실
캘리포니아 대학교 버클리 · 전기컴퓨터공학부
ATLAS-AL: Adaptive Trust-Region for Latent Adversarial Searches via Active Learning새 논문프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 5일
같은 학과의 다른 연구실
- Abbas El Gamal 교수 연구실
Information and coding theory, communications, signal processing; AI, machine learning, optimization; Energy, environment, and sustainability
- Ada Poon 교수 연구실
Biomedical devices, sensors, and systems; Information and coding theory, communications, signal processing; Integrated Circuits and Systems
- Amin Arbabian 교수 연구실
Biomedical devices, sensors, and systems; Integrated Circuits and Systems; Computational Sensing, Imaging, and Display
- Ayfer Ozgur 교수 연구실
Information and coding theory, communications, signal processing; Signal processing and control; AI, machine learning, optimization
- Balaji Prabhakar 교수 연구실
Information and coding theory, communications, signal processing; Computer architecture, security, hardware/software systems; Energy, environment, and sustainability
- Benjamin Van Roy 교수 연구실
Information and coding theory, communications, signal processing; AI, machine learning, optimization