Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Intrusion Detection by XGBoost Model Tuned by Improved Multi-verse Optimizer
Naziv: Intrusion Detection by XGBoost Model Tuned by Improved Multi-verse Optimizer
Autori: A. Petrovic  ; M. Antonijevic  ; I. Stumberger ; N. Budimirovic; N. Savanovic  ; S. Janicijevic
Godina: 2023
Publikacija: Chapter in Advances in Computer Science Research: ICIITB 2022: 1st International Conference on Innovation in Information Technology and Business, Springer
Izdavač: Atlantis Press, Springer Nature
Tip rezultata: Poglavlje u monografiji
Kolacija: str. 203-218
DOI: 10.2991/978-94-6463-110-4_15
URI: http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/9285
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/708107
URL: https://www.atlantis-press.com/proceedings/iciitb-22/125984191
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.