Machine Learning for Cyber Security: 4th International Conference, ML4CS 2022, Guangzhou, China, December 2–4, 2022, Proceedings, Part III: 13657 (Lecture Notes in Computer Science) - Tapa blanda
Sinopsis
The three-volume proceedings set LNCS 13655,13656 and 13657 constitutes the refereed
proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning for Cyber Security, ML4CS 2022, which taking place during December 2-4, 2022, held in Guangzhou, China.
The 100 full papers and 46 short papers were included in these proceedings were carefully reviewed and selected from 367 submissions.
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Machine Learning for Cyber Security (eng)
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Machine Learning for Cyber Security: 4th International Conference, ML4CS 2022, Guangzhou, China, December 2-4, 2022, Proceedings, Part III (Lecture Notes in Computer Science)
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Machine Learning for Cyber Security
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Machine Learning for Cyber Security: 4th International Conference, ML4CS 2022, Guangzhou, China, December 2?4, 2022, Proceedings, Part III (Lecture Notes in Computer Science)
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Machine Learning for Cyber Security: 4th International Conference, ML4CS 2022, Guangzhou, China, December 2?4, 2022, Proceedings, Part III (Lecture Notes in Computer Science)
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Machine Learning for Cyber Security | 4th International Conference, ML4CS 2022, Guangzhou, China, December 2-4, 2022, Proceedings, Part III
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Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning for Cyber Security | 4th International Conference, ML4CS 2022, Guangzhou, China, December 2-4, 2022, Proceedings, Part III | Yuan Xu (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xvii | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031201011 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 125010492
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The three-volume proceedings set LNCS 13655,13656 and 13657 constitutes the refereedSpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 712 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031201011
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