Density-Approximating Neural Network Models for Anomaly Detection
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61384399%3A31160%2F18%3A00053456" target="_blank" >RIV/61384399:31160/18:00053456 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.andrew.cmu.edu/user/lakoglu/odd/accepted_papers/ODD_v50_paper_19.pdf" target="_blank" >https://www.andrew.cmu.edu/user/lakoglu/odd/accepted_papers/ODD_v50_paper_19.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Density-Approximating Neural Network Models for Anomaly Detection
Popis výsledku v původním jazyce
Main topics of the document: anomaly detection; neural network; nearest neighbor
Název v anglickém jazyce
Density-Approximating Neural Network Models for Anomaly Detection
Popis výsledku anglicky
Main topics of the document: anomaly detection; neural network; nearest neighbor
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of ACM SIGKDD
ISBN
978-1-4503-2138-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
1-8
Název nakladatele
The Association for Computing Machinery (ACM) - Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining
Místo vydání
London
Místo konání akce
London
Datum konání akce
20. 8. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—