Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/339970Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Krasnoproshin, V. V. | |
| dc.contributor.author | Starovoitov, A. A. | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-13T10:14:44Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-13T10:14:44Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | 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. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-830-2 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/339970 | - |
| dc.description.abstract | 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 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Minsk : BSU | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Adaptive method of dynamic local approximation in IT service scaling problems | |
| dc.type | conference paper | |
| 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.