Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/339970| Заглавие документа: | Adaptive method of dynamic local approximation in IT service scaling problems |
| Авторы: | Krasnoproshin, V. V. Starovoitov, A. A. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Minsk : BSU |
| Библиографическое описание источника: | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the XIV Intern. Conf., Minsk, Sept. 24–27, 2025 / Belarusian State Univ. ; eds.: Yu. Kharin (ed.-in-chief) [et al.]. – Minsk : BSU, 2025. – Pp. 154-157. |
| Аннотация: | The proposed method enables adaptation to new workload patterns associated with uncertainty by approximating real-time data using neural network models in IT service scaling problems |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/339970 |
| ISBN: | 978-985-881-830-2 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 154-157.pdf | 2,26 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.