Zobrazeno 1 - 10
of 91
pro vyhledávání: '"Zuech, P."'
Publikováno v:
Journal of Big Data, Vol 9, Iss 1, Pp 1-30 (2022)
Abstract We propose a novel feature popularity framework, and introduce this new framework to the cybersecurity domain. Feature popularity has not yet been used in machine learning or data mining, and we implement it with three web attacks from the C
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d7d58d9dd24346d795f53d84e60f5a71
Autor:
Thomas Datzmann, David Alexander Christian Messerer, Franziska Münz, Andrea Hoffmann, Michael Gröger, René Mathieu, Simon Mayer, Holger Gässler, Fabian Zink, Oscar McCook, Tamara Merz, Angelika Scheuerle, Eva-Maria Wolfschmitt, Timo Thebrath, Stefan Zuech, Enrico Calzia, Pierre Asfar, Peter Radermacher, Thomas Kapapa
Publikováno v:
Frontiers in Medicine, Vol 9 (2022)
Controversial evidence is available regarding suitable targets for the arterial O2 tension (PaO2) after traumatic brain injury and/or hemorrhagic shock (HS). We previously demonstrated that hyperoxia during resuscitation from hemorrhagic shock attenu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b1725e65ff31413fa4f25e0e77c07d69
Publikováno v:
Journal of Big Data, Vol 8, Iss 1, Pp 1-27 (2021)
Abstract Class rarity is a frequent challenge in cybersecurity. Rarity occurs when the positive (attack) class only has a small number of instances for machine learning classifiers to train upon, thus making it difficult for the classifiers to discri
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dfdb41dd32034055984664ba590be03e
Publikováno v:
Journal of Big Data, Vol 8, Iss 1, Pp 1-20 (2021)
Abstract Class imbalance is an important consideration for cybersecurity and machine learning. We explore classification performance in detecting web attacks in the recent CSE-CIC-IDS2018 dataset. This study considers a total of eight random undersam
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5346b0eb73bc4f4ebef27ec624dbf98e
Publikováno v:
Journal of Big Data, Vol 8, Iss 1, Pp 1-29 (2021)
Abstract Machine learning algorithms efficiently trained on intrusion detection datasets can detect network traffic capable of jeopardizing an information system. In this study, we use the CSE-CIC-IDS2018 dataset to investigate ensemble feature selec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/eeb5f5de972346ae8403d45f4b468783
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Online Learning, Vol 22, Iss 1 (2018)
Online education continues to become an increasingly prominent part of higher education, but many students struggle in distance courses. For this reasonFor this reason, there has been considerable interest in predicting which students will succeed in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/31dc212c04f9421494242542602ab1da
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.