Zobrazeno 1 - 10
of 82
pro vyhledávání: '"adversarial autoencoders"'
Autor:
Mahmoud Mohamed
Publikováno v:
Emitter: International Journal of Engineering Technology, Vol 11, Iss 2 (2023)
With cyberattacks growing in frequency and sophistication, effective anomaly detection is critical for securing networks and systems. This study provides a comparative evaluation of deep generative models for detecting anomalies in network intrusion
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7675474959fa45ac91c3804a4d288a6c
Autor:
Mingyang Wang, Jike Wang, Gaoqi Weng, Yu Kang, Peichen Pan, Dan Li, Yafeng Deng, Honglin Li, Chang-Yu Hsieh, Tingjun Hou
Publikováno v:
Journal of Cheminformatics, Vol 14, Iss 1, Pp 1-11 (2022)
Abstract Deep learning (DL) and machine learning contribute significantly to basic biology research and drug discovery in the past few decades. Recent advances in DL-based generative models have led to superior developments in de novo drug design. Ho
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/db1f876706704fe9b5f75e3374bfbc46
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:
Jisuanji kexue, Vol 49, Iss 9, Pp 260-267 (2022)
With the increasing number of user terminals and the development of 5G technology,a network has been formed where macro base stations and small base stations co-exist.Meanwhile,applications such as ultra-high resolution video and cloud VR/AR have hig
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5b056b4e5df04b0c884cec99c40c54ad
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 6430-6441 (2022)
The rapid growth of Internet of Things (IoT) is expected to add billions of IoT devices connected to the Internet. These devices represent a vast attack surface for cyberattacks. For example, these IoT devices can be infected with botnets to enable D
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/df5c51ffcacf493abc2d32401296daaf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rim Shayakhmetov, Maksim Kuznetsov, Alexander Zhebrak, Artur Kadurin, Sergey Nikolenko, Alexander Aliper, Daniil Polykovskiy
Publikováno v:
Frontiers in Pharmacology, Vol 11 (2020)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8c95b2ea042a428eb8a82e2a89aee7f9
Autor:
Rim Shayakhmetov, Maksim Kuznetsov, Alexander Zhebrak, Artur Kadurin, Sergey Nikolenko, Alexander Aliper, Daniil Polykovskiy
Publikováno v:
Frontiers in Pharmacology, Vol 11 (2020)
Gene expression profiles are useful for assessing the efficacy and side effects of drugs. In this paper, we propose a new generative model that infers drug molecules that could induce a desired change in gene expression. Our model—the Bidirectional
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0edd70c8bac94eda9abfaa60b14171e0
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.