Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Addressing smart city security: machine and deep learning methodology combining feature selection and two-tier cooperative framework tuned by metaheuristics
Naziv: Addressing smart city security: machine and deep learning methodology combining feature selection and two-tier cooperative framework tuned by metaheuristics
Autori: M. Zivkovic  ; L. Jovanovic ; V. Jocovic  ; B. Nikolic  ; V. Zeljkovic; M. Abdel-Salam; M. Mravik  ; S. Muthusamy; N. Bacanin  
Godina: 2025
Publikacija: Cluster Computing
ISSN: 1573-7543 Cluster Computing Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 28 br. 11 str. 1-55
DOI: 10.1007/s10586-025-05378-x
WoS-ID: 001569396000021
Scopus-ID: 2-s2.0-105015468707
URI: http://zaposleni.etf.bg.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/2/710041
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/998985
https://link.springer.com/article/10.1007/s10586-025-05378-x?utm_source=rct_congratemailt&utm_medium=email&utm_campaign=nonoa_20250911&utm_content=10.1007/s10586-025-05378-x
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/2/11584
https://link.springer.com/article/10.1007/s10586-025-05378-x
URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10586-025-05378-x
Projekat: Science Fund of the Republic of Serbia [7373, 7502]
Science Fund of the Republic of Serbia
Napomena: Tekst je dostupan ali nije otključan
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

4
SCOPUSTM
3
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

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