Big-data-driven Anomaly Detection in Industry (4.0): an approach and a case study

Stojanovic, Ljiljana; Dinic, Marko; Stojanovic, Nenad; Stojadinovic, Aleksandar

Rezultati

eNauka > Rezultati > Big-data-driven Anomaly Detection in Industry (4.0): an approach and a case study

Naziv:	Big-data-driven Anomaly Detection in Industry (4.0): an approach and a case study
Autori:	Stojanovic, Ljiljana; Dinic, Marko; Stojanovic, Nenad; Stojadinovic, Aleksandar
Godina:	2016
Publikacija:	2016 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA (BIG DATA)
Tip rezultata:	Konferencijski rad
Kolacija:	str. 1647-1652
WoS-ID:	000399115001084
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/821084
Izvor metapodataka:	(Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

66
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.