Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4117
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.date.accessioned | 2020-12-24T16:05:12Z | - |
dc.date.available | 2020-12-24T16:05:12Z | - |
dc.date.issued | 2020-10-26 | - |
dc.identifier.citation | Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics 2020 : Proceedings of the Selected Papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020), Odessa, Ukraine, July 13-18, 2020 / Edited by : Arnold Kiv // CEUR Workshop Pro-ceedings. – 2020. – Vol. 2713. – 458 p. – Access mode : http://ceur-ws.org/Vol-2713/ | uk_UA |
dc.identifier.issn | 1613-0073 | - |
dc.identifier.uri | http://ceur-ws.org/Vol-2713/ | - |
dc.identifier.uri | http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4117 | - |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.31812/123456789/4117 | - |
dc.description.abstract | This volume represents the proceedings of the selected papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020), held in Odessa, Ukraine, on July 13-18, 2020. It comprises 23 contributed papers that were carefully peer-reviewed and selected from 45 submissions. The accepted papers present the state-of-the-art overview of successful cases and provides guidelines for future research. | uk_UA |
dc.language.iso | en | uk_UA |
dc.publisher | Arnold Kiv | uk_UA |
dc.subject | machine learning | uk_UA |
dc.subject | emergent economy dynamics | uk_UA |
dc.title | Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics 2020 : Proceedings of the Selected Papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020), Odessa, Ukraine, July 13-18, 2020 | uk_UA |
dc.type | Book | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | Збірники наукових праць та матеріали конференцій |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Vol-2713.pdf | proceedings | 46.39 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.