Počet záznamů: 1

Erratic server behavior detection using machine learning on streams of monitoring data

SYSNO	0538411
Název	Erratic server behavior detection using machine learning on streams of monitoring data
Tvůrce(i)	Adam, Martin (FZU-D)_ORCID Magnoni, L. (CH) Pilát, M. (CZ) Adamová, Dagmar (UJF-V) [OJS]_{RID, ORCID, SAI}
Korespondující/senior	Adam, Martin - Korespondující autor
Zdroj.dok.	EPJ Web of Conferences, 245. S. 1-8. - Les Ulis : EDP Sciences, 2020 / Doglioni C. ; Jackson P. ; Kamleh W. ; Kim D.Y. ; Silvestris L. ; Stewart G.A.
Konference	International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics (CHEP 2019) /24./, 04.11.2019 - 08.11.2019, Adelaide
Číslo článku	07002
Druh dok.	Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Grant	LM2015058 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
	CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_013/0001404, XE - země EU
	EF16_013/0001404 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
	LM2018104 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy, CZ - Česká republika
Institucionální podpora	FZU-D - RVO:68378271 ; UJF-V - RVO:61389005
Jazyk dok.	eng
Země vyd.	FR
Klíč.slova	machine learning * monitoring
Trvalý link	http://hdl.handle.net/11104/0316216

	Název souboru	Staženo	Velikost	Komentář	Verze	Přístup
	0538411.pdf	0	151.5 KB	CC licence	Vydavatelský postprint	povolen

Počet záznamů: 1