Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/3208
Назва: | Experimental Economics and Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics : Proceedings of the Selected Papers of the 8th International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2 2019), Odessa, Ukraine, May 22-24, 2019 |
Автори: | Ків, Арнольд Юхимович Семеріков, Сергій Олексійович Соловйов, Володимир Миколайович Kibalnyk, Liubov Danylchuk, Hanna Matviychuk, Andriy |
Ключові слова: | experimental economics machine learning prediction of emergent economy dynamics |
Дата публікації: | 1-сер-2019 |
Видавництво: | CEUR Workshop Proceedings |
Бібліографічний опис: | Experimental Economics and Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics : Proceedings of the Selected Papers of the 8th International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2 2019), Odessa, Ukraine, May 22-24, 2019 / Edited by : Arnold Kiv, Serhiy Semerikov, Vladimir Soloviev, Liubov Kibalnyk, Hanna Danylchuk, Andriy Matviychuk. – (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2422). – iv, 478, [4] p. – Access mode : http://ceur-ws.org/Vol-2422 |
Короткий огляд (реферат): | This volume represents the proceedings of the selected papers of the 8th International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2 2019), held in Odessa, Ukraine, on May 22-24, 2019. It comprises 38 papers dedicated to the experimental economics and machine learning that were carefully peer-reviewed and selected from 71 submissions. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/3208 https://doi.org/10.31812/123456789/3208 |
ISSN: | 1613-0073 |
Розташовується у зібраннях: | Збірники наукових праць та матеріали конференцій |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
papers.pdf | Post-proceedings | 14.51 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.