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DeepAlign: Alignment-Based Process Anomaly Correction Using Recurrent Neural Networks

Nolle, Timo ; Seeliger, Alexander ; Thoma, Nils ; Mühlhäuser, Max
Hrsg.: Dustdar, Schahram ; Yu, Eric ; Salinesi, Camille ; Rieu, Dominique ; Pant, Vik (2020)
DeepAlign: Alignment-Based Process Anomaly Correction Using Recurrent Neural Networks.
32nd International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE 2020). virtual Conference (08.06.2020-12.06.2020)
doi: 10.1007/978-3-030-49435-3_20
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2020
Herausgeber: Dustdar, Schahram ; Yu, Eric ; Salinesi, Camille ; Rieu, Dominique ; Pant, Vik
Autor(en): Nolle, Timo ; Seeliger, Alexander ; Thoma, Nils ; Mühlhäuser, Max
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: DeepAlign: Alignment-Based Process Anomaly Correction Using Recurrent Neural Networks
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 3 Juni 2020
Verlag: Springer
Veranstaltungstitel: 32nd International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE 2020)
Veranstaltungsort: virtual Conference
Veranstaltungsdatum: 08.06.2020-12.06.2020
DOI: 10.1007/978-3-030-49435-3_20
URL / URN: https://doi.org/10.1007/978-3-030-49435-3_20
Zusätzliche Informationen:

Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, volume 12127)

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Telekooperation
Hinterlegungsdatum: 08 Sep 2020 08:27
Letzte Änderung: 08 Sep 2020 08:27
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