A data-driven approach for multivariate contextualized anomaly detection: industry use

Stojanovic, Nenad; Dinic, Marko; Stojanovic, Ljiljana

Rezultati

eNauka > Rezultati > A data-driven approach for multivariate contextualized anomaly detection: industry use

Naziv:	A data-driven approach for multivariate contextualized anomaly detection: industry use
Autori:	Stojanovic, Nenad; Dinic, Marko; Stojanovic, Ljiljana
Godina:	2017
Publikacija:	2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA (BIG DATA)
Tip rezultata:	Konferencijski rad
Kolacija:	str. 1560-1569
WoS-ID:	000428073701069
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/813092
Izvor metapodataka:	(Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

10
WEB OF SCIENCE^TM

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

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