Ahmad Shahnejat Bushehri, Ashkan Amirnia, Adel Belkhiri, Samira Keivanpour, Felipe Gohring de Magalhaes
et Gabriela Nicolescu
Article de revue (2024)
Département: |
Département de génie informatique et génie logiciel Département de mathématiques et de génie industriel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/57765/ |
Titre de la revue: | IEEE Transactions on Green Communications and Networking (vol. 8, no 1) |
Maison d'édition: | IEEE |
DOI: | 10.1109/tgcn.2023.3335342 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1109/tgcn.2023.3335342 |
Date du dépôt: | 28 mars 2024 15:20 |
Dernière modification: | 31 janv. 2025 15:26 |
Citer en APA 7: | Shahnejat Bushehri, A., Amirnia, A., Belkhiri, A., Keivanpour, S., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (2024). Deep Learning-Driven Anomaly Detection for Green IoT Edge Networks. IEEE Transactions on Green Communications and Networking, 8(1), 498-513. https://doi.org/10.1109/tgcn.2023.3335342 |
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