Резултати

еНаука >  Резултати >  IoT System Intrusion Detection with XGBoost Optimized by Modified Metaheuristics
Назив: IoT System Intrusion Detection with XGBoost Optimized by Modified Metaheuristics
Аутори: Ivanovic, Stefan; Zivkovic, Miodrag  ; Antonijevic, Milos  ; Perisic, Jasmina  ; Jovanovic, Luka ; Dedic, Velimir  ; Bacanin, Nebojsa  
Година: 2025
Публикација: CCIS Communications in Computer and Information Science: ANTIC 2024: Proceedings of International Conference on Advanced Network Technologies and Intelligent Computing, volume 2333
ISSN: 1865-0929 Претражи идентификатор
Издавач: Springer
Тип резултата: Конференцијски рад
ISBN: 978-3-031-83783-8 Претражи идентификатор
Колација: vol. 2333 str. 345-359
DOI: 10.1007/978-3-031-83783-8_20
WoS-ID: 001473028600020
Scopus-ID: 2-s2.0-105000934895
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/982329
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-83783-8_20
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/11216
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-83783-8_20
Пројекат: Science Fund of the Republic of Serbia [7373]
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
Напомена: Tekst je dostupan ali nije otključan
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.