School of Human and Environmental Studies, University of New England, ARMIDALE, NSW 2351, Australia;
机译:将异构互联网流量与机器学习和卫星通信深层学习技术进行分类的框架
机译:使用XGBoost分类器对互联网流量进行特征选择和分类
机译:一种新的概率分类,基于可分解模型的应用到互联网流量
机译:使用线性回归对互联网流量进行分类
机译:检测突出的特征和分类网络流量,用于基于集合方法保护内容互联网
机译:比较机器学习分类器和线性/逻辑回归以探究手部尺寸与人口统计学特征之间的关系
机译:GaN隧道:使用GAN进行互联网流量分类器的网络流量隐写术
机译:通过增强线性回归攻击的sCa和RF-DNa指纹图谱及随机森林分类器的应用进展。