达格斯图尔报告，第13卷，第12期
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部分： 音量： Dagstuhl报告，第13卷
日志： 达格斯图尔报告（DagRep）
出版物详细信息
发布时间：2024-04-24 出版商：Schloss Dagstuhl–Leibniz Zentrum für Informatik
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文件
达格斯图尔报告，第13卷，第12期，2023年12月，完整版
摘要
引用为
@第{DagRep.13.12条， title={{Dagstuhl Reports，第13卷，第12期，2023年12月，完整版}}， 页数={1--49}， 日志={Dagstuhl报告}， ISSN={2192-5283}， 年份={2024}， 体积={13}， 数字={12}， publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik}， 地址={Dagstuhl，德国}， URL={ https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.13.12 }, URN={URN:nbn:de:0030-drops-198514}， doi={10.4230/DagRep.13.12}， annote={关键词：达格斯图尔报告，第13卷，第12期，2023年12月，完整版} }
达格斯图尔报告，目录，第13卷，第12期，2023年
摘要
引用为
@第{DagRep.13.12.i条， title={{Dagstuhl Reports，目录，第13卷，第12期，2023}}， 页面={i--ii}， 日志={Dagstuhl报告}， ISSN={2192-5283}， 年份={2024}， 体积={13}， 数字={12}， publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik}， 地址={Dagstuhl，德国}， URL={ https://drops.dagstuhl.de/entities/documents/10.4230/DagRep.13.12.i }, URN＝{URN:nbn:de:00030-drops-198528}， doi＝{10.4230/DagRep.13.12.i}， annote={Keywords:目录，Frontmatter} }
可缩放图形挖掘和学习（Dagstuhl研讨会23491）
摘要
引用为
@第{koutra_et_al:DagRep.13.12.1条， author={库特拉、达奈和梅耶亨克、亨宁和萨夫罗、伊利亚和布兰德特·图梅歇特、费边}， title={{可缩放图形挖掘和学习（Dagstuhl研讨会23491）}}， 页数={1--23}， 日志={Dagstuhl报告}， ISSN={2192-5283}， 年份={2024}， 体积={13}， 数字={12}， editor={库特拉、达奈和梅耶亨克、亨宁和萨夫罗、伊利亚和布兰德特·图梅歇特、费边}， publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik}， 地址={Dagstuhl，德国}， URL={ https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.13.12.1 }, URN={URN:nbn:de:0030-drops-198530}， doi={10.4230/DagRep.13.12.1}， annote={关键词：图挖掘，图机器学习，（超）图和网络算法，图的高性能计算，图的算法工程} }
提高自治系统可信度的模型学习（Dagstuhl研讨会23492）
摘要
引用为
@第{enkel_et_al:DagRep.13.12.24条， author={Enkel、Ellen和Jansen、Nils和Mousavi、Mohammad Reza和Rozier、Kristin Yvonne}， title={{改进自治系统可信度的模型学习（Dagstuhl研讨会23492）}}， 页码＝{24-47}， 日志={Dagstuhl报告}， ISSN={2192-5283}， 年份={2024}， 体积={13}， 数字={12}， editor={Enkel、Ellen和Jansen、Nils和Mousavi、Mohammad Reza和Rozier、Kristin Yvonne}， publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik}， 地址={Dagstuhl，德国}， URL={ https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.13.12.24 }, URN={URN:nbn:de:0030-drops-198543}， doi={10.4230/DagRep.13.12.24}， annote={关键词：人工智能、自动机学习、自治系统、网络物理系统、形式化方法、机器学习、安全、安全关键系统、自适应系统、软件进化、技术接受、信任} }