Houssem Ben Braiek, Ali Tfaily, Foutse Khomh, Thomas Reid et Ciro Guida
Communication écrite (2022)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de génie informatique et génie logiciel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/52324/ |
Nom de la conférence: | 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2022) |
Lieu de la conférence: | Rochester, MI, USA |
Date(s) de la conférence: | 2022-10-10 - 2022-10-14 |
Maison d'édition: | ACM |
DOI: | 10.1145/3551349.3556936 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1145/3551349.3556936 |
Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:43 |
Citer en APA 7: | Ben Braiek, H., Tfaily, A., Khomh, F., Reid, T., & Guida, C. (octobre 2022). SmOOD: Smoothness-based Out-of-Distribution Detection Approach for Surrogate Neural Networks in Aircraft Design [Communication écrite]. 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2022), Rochester, MI, USA (13 pages). https://doi.org/10.1145/3551349.3556936 |
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