R.T. 2016

A ROBUST AND VERSATILE MULTI-VIEW LEARNING FRAMEWORK FOR THE DETECTION OF DEVIANT BUSINESS PROCESS INSTANCES
RT-ICAR-CS-16-01
di Alfredo Cuzzocrea, Francesco Folino, Massimo Guarascio, Luigi Pontieri
pubblicato a Gennaio/2016

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Mining High-Quality Clustering Models for Explaining and Analyzing Quantitative Process Deviances
RT-ICAR-CS-16-02
di Francesco Folino, Massimo Guarascio, Luigi Pontieri
pubblicato ad Aprile/2016

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Business Scenarios for Geographically Distributed Data Centers
RT-ICAR-CS-16-03
di Carmine De Napoli, Agostino Forestiero, Demetrio Laganà, Giovanni Lupi, Carlo Mastroianni, Leonardo Spataro
pubblicato a Maggio/2016

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Efficiency and Green Metrics for Distributed Data Centers
RT-ICAR-CS-16-04
di Carmine De Napoli, Agostino Forestiero, Demetrio Laganà, Giovanni Lupi, Carlo Mastroianni, Leonardo Spataro
pubblicato a Settembre/2016

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Fault Detection and Explanation through Big Data Analysis on Sensor Streams
RT-ICAR-CS-16-05
di Giuseppe Manco, Ettore Ritacco, Pasquale Rullo, Lorenzo Gallucci, Dianne Kimber, Marco Antonelli
pubblicato ad Ottobre/2016

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Valutazione della vulnerabilità degli apparati di rete ICAR-CNR
RT-ICAR-CS-16-06
di S. Celia, D. Cistaro, G. Papuzzo
pubblicato ad Ottobre/2016

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