Резултати

еНаука >  Резултати >  XGBoost Tuned by Hybridized SCA Metaheuristics for Intrusion Detection in Healthcare 4.0 IoT Systems
Назив: XGBoost Tuned by Hybridized SCA Metaheuristics for Intrusion Detection in Healthcare 4.0 IoT Systems
Аутори: M. Zivkovic  ; L. Jovanovic ; N. Bacanin  ; A. Petrovic  ; N. Savanovic  ; M. Dobrojevic  
Година: 2024
Публикација: AIS Algorithms for Intelligent Systems: ICEAI 2023: Evolutionary Artificial Intelligence
Издавач: Springer, Singapore
Тип резултата: Поглавље у монографији
ISBN: 978-981-99-8438-1 Претражи идентификатор
Колација: str. 1-16
DOI: 10.1007/978-981-99-8438-1_1
URI: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-99-8438-1_1
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/9801
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/900472
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-99-8438-1_1
М-категорија: 
Мп категорија ће бити приказана накнадно.

Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.