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9781288319954 - Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity de Bonhoff, Gerod M. (9 resultados)
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,47
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 51,01
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 61,74
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. KlappentextrnrnThis research is motivated by the creation of intelligently autonomous cybercraft to reside in the intangible environment of cyberspace and maintain domain superiority. Specifically, this paper offers 7 challenges to the developme.
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 101,42
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Like New. Like New. book.
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Idioma: Inglés
Publicado por Creative Media Partners, LLC Nov 2012, 2012
ISBN 10: 1288319959 ISBN 13: 9781288319954
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,86
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware - This research is motivated by the creation of intelligently autonomous cybercraft to reside in the intangible environment of cyberspace and maintain domain superiority. Specifically, this paper offers 7 challenges to the development of such a cybercraft. The focus is analysis of the claims Hierarchical Temporal Memory (HTM). In particular, HTM theory claims to facilitate intelligence in machines via accurate predictions. It further claims to be able to make accurate predictions of unusual worlds, like cyberspace. The primary objective is to provide evidence that HTM facilitates accurate predictions of unusual worlds. The second objective is to lend evidence that prediction is a good indication of intelligence. A commercial implementation of HTM theory is tested as an anomaly detection system and its ability to define network traffic (a major aspect of cyberspace) as benign or malicious is evaluated. Through the course of testing the performance of this implementation is poor. An independent algorithm is developed from a variant understanding of HTM theory. This alternate algorithm is independent of cyberspace and developed solely (but also in a contrived abstract world) to lend credibility to the use of prediction as a method of testing intelligence.
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Idioma: Inglés
Publicado por Creative Media Partners, LLC, 2012
ISBN 10: 1288319959 ISBN 13: 9781288319954
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,03
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,94
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
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Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 67,27
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Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 160.
