Rezultati

eNauka >  Rezultati >  XGBoost Design by Multi-verse Optimiser: An Application for Network Intrusion Detection
Naziv: XGBoost Design by Multi-verse Optimiser: An Application for Network Intrusion Detection
Autori: M. Tair  ; N. Bacanin  ; M. Zivkovic  ; K. Venkatachalam; I. Strumberger 
Godina: 2022
Publikacija: LNDECT Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies: ICMCSI 2022: Mobile Computing and Sustainable Informatics, volume 126
Izdavač: Springer, Singapore
Tip rezultata: Poglavlje u monografiji
Kolacija: str. 1-16
DOI: 10.1007/978-981-19-2069-1_1
Scopus-ID: 2-s2.0-85134593662
URI: http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/9084
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/715176
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-19-2069-1_1
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

8
SCOPUSTM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

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