机译:降低Internet流量分类的内存消耗
IT Department Sur College of Applied Science Ministry of Higher Education;
Department of Computer Science College of Education for Pure Science University of Mosul;
Networks and Information Security Department Faculty of Information Technology Al-Ahliyya Amman University;
IT Department Sur College of Applied Science Ministry of Higher Education;
internet traffic classification; machine learning; feature selection techniques; supervised learning; random forest;
机译:一种基于流的流量分类技术,适用于12 + 1年的Internet流量
机译:减少模拟空中交通管制中的预期内存错误和成本:外部帮助,扩展实践以及消除可感知的内存需求
机译:通过内存地址的差异编码减少多处理器中的PE /内存流量
机译:无线终端中的直接内存访问优化可降低内存延迟和能耗
机译:使用机器学习的Internet和Tor交通分类
机译:旨在减少成年人饮酒的互联网干预的有效性
机译:网络流量图像:互联网流量分类挑战的深度学习方法